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JHPCN:学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点 第14回シンポジウム

Post date:2022/06/24

JHPCNは今年度より新たに「大規模計算科学」「データ利活用・データ科学」という2つの課題分野で課題公募を行い、計算科学・計算機科学・データ科学を横断する多くの学際研究を推進しております。
実施済課題・実施中課題および萌芽課題の最新成果・計画を広く共有し、今後の学際研究の推進を図るべく、第14回JHPCNシンポジウムをハイブリッド方式で開催いたします。

今年度のJHPCNシンポジウムは、部分的に現地開催を復活させ、多彩な研究者間の交流と学際研究の発展を目指します。
また、昨年度同様に、第一線の著名な研究者による招待講演も実施いたします。
参加は無料となっております。大学・研究機関・民間を問わず、幅広く研究者・学生の皆様,関連職種の皆様のご参加をお待ちしております。

日時 2022/07/07(木)~2022/07/08(金)
会場

東京コンファレンスセンター・品川(品川駅すぐ)
※現地会場での参加・聴講は、発表者もしくは事前登録者のみ可能です。その他の方はオンラインでご参加ください。

定員 聴講者の現地参加可能人数は50名(希望者が50名を超えた時点でオンライン聴講のみ選択可能となります)
参加費用 無料
参加申込み 以下のフォームから事前に参加登録してください。
https://jhpcn-kyoten.itc.u-tokyo.ac.jp/ja/sympo/14th/registration
主催

学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点

お問い合わせ
プログラム

【スケジュール】
7月7日(木)
主催者挨拶・来賓挨拶
2021年度課題成果報告(口頭発表)
2022年度課題・萌芽課題ポスターセッション・ポスターインデキシング(1分間ポスター紹介)

7月8日(金)
招待講演
2021年度課題成果報告(口頭発表)

【招待講演】
自然言語処理、 機械学習分野で一線で活躍されているRui Zhang氏 (Penn State University)による招待講演を行います。ぜひご参加ください!
日時: 7月8日 (金) 9:30 - 10:30
講演者: Rui Zhang 博士 (Penn State University)
タイトル:Contrastive Learning for Natural Language Processing
要旨:Current NLP models heavily rely on effective representation learning algorithms. Contrastive learning is one such technique to learn an embedding space such that similar data sample pairs have close representations while dissimilar samples stay far apart from each other. It can be used in supervised or unsupervised settings using different loss functions to produce task-specific or general-purpose representations. In this talk, I will provide a gentle introduction to the fundamentals of contrastive learning approaches and the theory behind them. Then, I will describe our recent work on using contrastive text representation learning for few-shot named entity recognition in low resource domains.


※プログラム等の詳細は随時更新されます。詳細は以下をご覧ください。
https://jhpcn-kyoten.itc.u-tokyo.ac.jp/ja/sympo/14th

備考
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