本报告介绍了开放式信息抽取（OIE）的基本概念，展示了Neural OIE的两大类方法原理，并分别讲述了基于Transformer的Nerual OIE技术和利用Meta-Learning处理多领域OIE的方法，最后简要梳理了Neural OIE当前的主要问题和发展方向。
开放式信息抽取技术-门元昊原创文章，作者：bfs，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2023/05/04/%e5%bc%80%e6%94%be%e5%bc%8f%e4%bf%a1%e6%81%af%e6%8a%bd%e5%8f%96%e6%8a%80%e6%9c%af/
文本生成技术是自然语言处理中一个重要的研究领域，具有广阔的应用前景。传统文本生成的Seq2Seq框架不能有效地利用原始语料中的语义信息，而Graph2Seq模型可以丰富文本的语义知…
本次报告围绕大模型越狱攻击的检测技术展开，首先阐述了越狱检测的定义，然后介绍了常见的越狱攻击以及检测技术的研究现状。接着详细介绍了GradSafe和JailGuard两种主流方法，…
魏超2014.11.2
本次报告围绕大模型赋能的渗透测试技术展开，首先阐述了渗透测试的基本概念、研究背景和研究意义，然后介绍了传统自动化渗透测试方法的特点与优劣势，并介绍了大模型赋能的渗透测试方法的研究现…
受热力学的启发，扩散模型目前产生了最先进的图像质量：2021年，扩散模型在图像生成方面的效果击败了GAN。除了尖端的生成质量，扩散模型还不需要对抗性训练；在训练效率方面还具有可扩展…
深度学习模型具有强大的特征提取能力，在决策领域得到广泛应用，但往往产生不公平的预测结果，造成不良的社会影响，现有的公平性修复方法往往会导致准确率下降。本次学术报告介绍了一种新的深度…
生成式对抗网络（GAN, Generative Adversarial Networks ）是一种深度学习模型，是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一。本次学术报告将回顾关…
聚类学习作为机器学习中最为常用的算法，已经广泛的应用于许多领域。本文主要介绍聚类的一些基础知识，并且以概率聚类模型为例，并讲解一个聚类算法：基于t分布的熵惩罚最大期望算法，使大家对…
本次报告围绕大模型指导的协议模糊测试技术展开，首先阐述了大模型指导的协议模糊测试的基本概念、研究背景和研究意义，然后介绍了传统协议模糊测试方法的特点与优劣势，并介绍了大模型指导的协…
背景知识 序列标注模型被广泛应用于文本处理相关领域，例如分词、词性标注、命名实体识别等方面。现有的序列标注模型主要有HMM，MEMM 以及 CRF，通过对这几种自然语言处理中常用的…
