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3月5日晚7:30-9:00

AI TIME特别邀请了两位优秀的讲者跟大家共同开启AAAI 专场二！

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链接：https://live.bilibili.com/21813994

★ 邀请嘉宾 ★

吴桐桐：东南大学-Monash大学联合培养博士生，中方导师漆桂林教授，澳方导师A.Prof. Reza Haffari、Dr. Yuan-Fang Li。主要研究方向为面向少样本或增量场景的关系抽取方法。本报告论文的部分工作在平安金融壹账通Gamma Lab研究院项目实习期间完成。

报告题目：

增量关系抽取中的灾难性遗忘与顺序敏感性

摘要：

Continual relation extraction is an important task that focuses on extracting new facts incrementally from unstructured text. Given the sequential arrival order of the relations, this task is prone to two serious challenges, namely catastrophic forgetting and order-sensitivity. We propose a novel curriculum-meta learning method to tackle the above two challenges in continual relation extraction. We combine meta learning and curriculum learning to quickly adapt model parameters to a new task and to reduce interference of previously seen tasks on the current task. We design a novel relation representation learning method through the distribution of domain and range types of relations. Such representations are utilized to quantify the difficulty of tasks for the construction of curricula. Moreover, we also present novel difficulty-based metrics to quantitatively measure the extent of order-sensitivity of a given model, suggesting new ways to evaluate model robustness. Our comprehensive experiments on three benchmark datasets show that our proposed method outperforms the state-of-the-art techniques.

论文标题：

Curriculum-Meta Learning for Order-Robust Continual Relation Extraction

论文链接：

https://arxiv.org/abs/2101.01926

Google Profile：

https://scholar.google.com.hk/citations?hl=en&user=u1Qp8lUAAAAJ

李娇阳：南加州大学计算机系博士四年级学生，导师Sven Koenig, 本科毕业于清华大学自动化系。目前主要的研究方向为人工智能，多智能体规划，组合优化，搜索算法等。以第一作者在AAAI，IJCAI，ICAPS，AAMAS等顶级会议上发表论文十余篇。曽担任Artifical Intelligence, IEEE Robotics and Automation Letters等期刊审稿人，AAAI，IJCAI,ICAPS等会议评审委员会委员，IJCAI会议评审委员会资深委员， 并组织举办了IJCAI-2020多智能体路径规划研讨会。曾获得2019年南加州大学技术商业化奖，2020年高通奖学金，2020年ICAPS最佳学生论文， 以及2020年NeurIPS Flatland挑战赛（Multi-Agent Reinforcement Learning on Trains）第一名。本次报告的其中一项工作（论文1）在Amazon Robotics实习期间完成。个人主页：https://jiaoyangli.me/

报告题目：

大规模多机器人路径规划

论文标题：

1. Lifelong Multi-Agent Path Finding in Large-Scale Warehouses

2. EECBS: A Bounded-Suboptimal Search for Multi-Agent Path Finding

3. Scalable and Safe Multi-Agent Motion Planning with Nonlinear Dynamics and Bounded Disturbances

4. Symmetry Breaking for k-Robust Multi-Agent Path Finding

论文链接：

1. https://arxiv.org/abs/2005.07371

2. https://arxiv.org/abs/2010.01367

3. https://arxiv.org/abs/2012.09052

4. https://arxiv.org/abs/2102.08689

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