报告择要： 本报告紧张先容在自然措辞处理中使得的深度学习根本知识，详细内容分为两部分：（1）理论部分：深度学习的根本知识、紧张模型（卷积神经网络、循环神经网络、把稳力机制等）以及将这些模型运用到详细的自然措辞处理任务上；（2）实践部分：通过文本分类、序列标注、文本天生为例来讲述如何实现详细的自然措辞处理模型。
讲师先容： 邱锡鹏，复旦大学打算机科学技能学院副教授，博士生导师。于复旦大学得到理学学士和博士学位。紧张从事自然措辞处理、深度学习等方向的研究，在ACL、EMNLP、AAAI、IJCAI等打算机学会A/B类期刊、会议上揭橥50余篇学术论文，引用1700余次。开源中文自然措辞处理工具FudanNLP项目作者，FastNLP项目卖力人。2015年入选首届中国科协人才托举工程，2017年ACL精彩论文奖，2018年获中国中文信息学会“钱伟长中文信息处理科学技能奖—汉王青年创新奖”。
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