【计算机科学与技术学院 宣】（田嘉豪/文、李莉/图）10月26日，应计算机科学与技术学院智能计算研究中心邀请，复旦大学计算机科学技术学院邱锡鹏教授在T5607教室为我校师生带来了一场题为《自然语言处理中的自注意力模型》的学术报告，报告从模型原理的改进和应用两方面介绍了当前自然语言处理领域取得广泛成功的自注意力模型“Transformer”，百余名同学到场聆听。

在这次报告中，邱锡鹏教授首先介绍了Transformer模型的基本原理和优缺点，详细阐述其研究组针对Transformer模型各项缺点提出的多个改进模型，包括Star-Transformer、Multi-scale Transformer、BP-Transformer等。随后，邱锡鹏教授介绍了Transformer模型在文本分类、实体名识别等自然语言任务的应用，以及其研究组对该模型改进后取得的成果。最后，邱锡鹏教授对自注意力模型的未来发展趋势进行了展望。

报告会最后，邱锡鹏教授解答了现场提问。讲座结束后，邱锡鹏教授又与智能计算研究中心师生在信息楼1411室进行了更深入的学术交流。智能计算研究中心教师陈清财、户保田参加了讲座。（编辑 周彬）

邱锡鹏教授简介：

邱锡鹏，复旦大学计算机科学技术学院教授，博士生导师。于复旦大学获得理学学士和博士学位。主要从事自然语言处理、深度学习等方向的研究，发表CCF A/B类论文70余篇，获得ACL 2017杰出论文奖（CCF A类）、CCL 2019最佳论文奖。出版开源专著《神经网络与深度学习》，曾获得国家优秀青年科学基金、首届中国科协青年人才托举工程项目、钱伟长中文信息处理科学技术奖青年创新一等奖、Aminer “2020年度AI 2000人工智能全球最具影响力提名学者”等。主持开发了开源框架FudanNLP和FastNLP，目前担任中国中文信息学会青年工作委员会执行委员、计算语言学专委会委员、语言与知识计算专委会委员，中国人工智能学会青年工作委员会常务委员、自然语言理解专委会委员。

讲座中的邱锡鹏教授

学术报告现场