随着社交媒体、论坛产生的用户生成数据不断增长，从大规模信息流中发现、分离和分析论点的需求凸显了论辩挖掘的重要性。本次报告旨在了解此领域经典的系统处理流程，掌握观点对识别和抽取任务定义以及实现方法。
论辩挖掘领域观点对识别以及抽取方法-高依萌原创文章，作者：bfs，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2022/06/20/%e8%ae%ba%e8%be%a9%e6%8c%96%e6%8e%98%e9%a2%86%e5%9f%9f%e8%a7%82%e7%82%b9%e5%af%b9%e8%af%86%e5%88%ab%e4%bb%a5%e5%8f%8a%e6%8a%bd%e5%8f%96%e6%96%b9%e6%b3%95/
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meta-learning即元学习，也可以称为“learning to learn”。常见的深度学习模型，目的是学习一个用于预测的数学模型。而元学习面向的不是学习的结果，而是学习的…
人工智能的发展，驱动新赋能方式，2018年国家自然科学基金首次在信息科学部下增设“教育信息科学与技术”的专门代码（F0701），同时《地平线报告（2022高等教育版）》智能学习分析…
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深度模型可解释性一直是业界关注的问题。报告介绍了一种新颖的深度学习可解释性方法——树正则化。通过在深度模型训…
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源代码表征是软件工程中的一个重要研究领域，主要关注如何有效地将源代码转化为可以支持各种软件工程任务（如代码搜索、克隆检测、代码自动生成等）的数学模型或数据结构。这些表征通常需要捕获…
机器学习，尤其是神经网络，已广泛部署在行业环境中，模型通常被部署为预测服务。但是，具有对模型的查询访问权的对手可以窃取该模型以获得与远程目标模型基本一致的替代模型，这就是模型窃取攻…
