Helmholtz Information & Data Science Academy Lectures
Die HIDA Lectures sind eine Veranstaltungsreihe, die die HIDA gemeinsam mit den sechs Helmholtz Information & Data Science Schools organisiert. Über das ganze Jahr laden die Data Science Schools herausragende internationale Data Scientists ein, über ihre aktuelle Forschung zu sprechen.
Da die Schools alle Helmholtz Forschungsbereiche - Energie; Erde und Umwelt; Gesundheit; Information; Materie sowie Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr - vetreten, wird die Reihe ein breites Spektrum von Themen wiedergeben und bietet die tolle Gelegenheit, in die Vielfalt aktueller Ansätze der Data Science einzutauchen.
Wir laden die interessierte Öffentlichkeit herzlich ein und ganz besonders Promovierende der Helmholtz-Gemeinschaft. Sie erhalten hier Einblick in die vielfältigen Aktivitäten der Schools und der HIDA erhalten, aberkönnen vor allem mit internationalen Forscherinnen und Forschern über unterschiedliche Anwendungsfelder der Data Science diskutieren.
Alle Veranstaltungen der Reihe sind öffentlich.
Gastgeber dieser HIDA Lecture ist die Helmholtz Einstein International Berlin Research School in Data Science HEIBRiDS.
HIDA Lectures@HEIBRiDS
Datum: 16. Juni 2021, 16 Uhr
Titel: "TARS: Few-Shot Learning for Natural Language Processing” (Vortragssprache Englisch)
Vortragender: Alan Akbik, Humboldt-Universität zu Berlin
Abstract: Maschinelle Lernmodelle für die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) werden typischerweise mit sehr großen Mengen an gelabelten Trainingsdaten trainiert. Solche Daten sind jedoch oft nicht ohne weiteres verfügbar und sehr teuer in der Produktion. In diesem Vortrag stelle ich TARS vor, einen neuartigen Ansatz im Forschungsgebiet des "few-shot learning", der es uns ermöglicht, Textklassifikationsmodelle mit wenigen Trainingsdaten zu trainieren - oder sogar mit gar keinen! Ich zeige wie der vorgeschlagene Ansatz auf ein kontinuierliches Lern-Setup angewendet werden kann, bei dem ein einzelnes Modell eine Reihe von verschiedenen Aufgaben nacheinander lernt, mit dem Ziel, alle Aufgaben zu lernen. Abschließend gebe ich einen kurzen Überblick über das Flair-NLP-Framework, das wir in meiner Gruppe zusammen mit der Open-Source-Community entwickeln, und zeige wie Sie TARS (und andere NLP-Komponenten in Flair) in Ihren eigenen Forschungs- oder Industrieprojekten einsetzen können.
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