本文为 11 月 22 日，清华大学计算机系——冯珺博士在第 18 期 PhD Talk 中的直播分享实录。

随着强化学习在机器人和游戏 AI 等领域的成功，该方法也引起了越来越多的关注。本期 PhD Talk，来自清华大学计算机系的博士生冯珺，为大家介绍了如何利用强化学习技术，更好地解决自然语言处理中的两个经典任务：关系抽取和文本分类。 

在关系抽取任务中，尝试利用强化学习，解决远程监督方法自动生成的训练数据中的噪音问题。在文本分类任务中，利用强化学习得到更好的句子的结构化表示，并利用该表示得到了更好的文本分类效果。本次分享的两个工作均发表于 AAAI2018。

>>>>

 获取完整PPT和视频

关注“PaperWeekly”微信公众号，回复“20171122”获取下载链接。

 我是彩蛋

 解锁新功能：热门职位推荐！

PaperWeekly小程序升级啦

今日arXiv√猜你喜欢√热门职位√

找全职找实习都不是问题

 解锁方式 

1. 识别下方二维码打开小程序

2. 用PaperWeekly社区账号进行登陆

3. 登陆后即可解锁所有功能

 职位发布 

请添加小助手微信（pwbot01）进行咨询

长按识别二维码，使用小程序

*点击阅读原文即可注册

关于PaperWeekly

PaperWeekly 是一个推荐、解读、讨论、报道人工智能前沿论文成果的学术平台。如果你研究或从事 AI 领域，欢迎在公众号后台点击「交流群」，小助手将把你带入 PaperWeekly 的交流群里。