报告题目：On Cooperative Self-explaining NLP Models
报告人: 王俊
报告时间:2023年10月21日10:00-11:00
报告地点：文波楼401统计与数学学院会议室
摘要：近来机器学习模型的可解释性受到越来越多的关注，本次Talk将主要介绍我们近期在NeurIPS/ACL/KDD发表的一系列4篇关于协作自解释NLP模型的最新研究成果。首先，我们将介绍协作自解释方法的结构与其独有的特性，并进一步阐明如何利用此方法提升NLP模型的解释性。随后，对这类方法可能遭遇的诸多问题和挑战，进行了深入分析并揭示这些问题的深层次原因，并据此推出有针对性提出了我们一系列新的解决方案。
报告人简介：王俊博士，吾道科技首席科学家，曾在硅谷的富士通美国研究院供职超过10年，并担任高级研究员。他拥有28项国际发明专利，并多次因其在技术转移和知识产权方面的杰出贡献而荣获奖励。在其领导下，吾道科技成功研发了业界领先的智能投行数字化平台，如今已经为多家顶尖券商提供了主要的投行信息化解决方案。他在NeurIPS、ACL、KDD、IJCAI、AAAI、CIKM、ECAI、ICDAR等会议和期刊上发表了30多篇学术论文。同时，也是ICML、NeurIPS、ICLR、ACL、KDD、SDM等会议的PC Member和审稿专家。
