「PW Live」是 PaperWeekly 的学术直播间，旨在帮助更多的青年学者宣传其最新科研成果。我们一直认为，单向地输出知识并不是一个最好的方式，而有效地反馈和交流可能会让知识的传播更加有意义，从而产生更大的价值。
义原知识库作为一种独特的知识库，有深厚的语言学理论支撑，在深度学习时代相比于其他知识库具有得天独厚的优势，因此近年来有不少工作探索了义原知识库在不同的自然语言处理任务中的应用，并且都取得了很好的效果，实证了其在自然语言处理中的有效性。
本期 PW Live，我们邀请到来自清华大学自然语言处理与社会人文计算实验室的博士生岂凡超，为大家带来义原知识库的应用和扩充的主题分享。
对本期主题感兴趣的小伙伴，3 月 18 日（本周三）晚 8 点，我们准时相约 PaperWeekly B 站直播间。
分享提纲
在语言学中，义原被定义为最小的语义单位。为了在自然语言处理实践中利用义原，以知网（HowNet）为代表的义原知识库被构建。近年来围绕如何在人工智能中更好地融入人类知识有很多探索和讨论，义原知识库作为一类较为独特的知识库，在与神经网络模型有机融合、解决少数据情形等方面有理论上的优势。
此次报告，我将分享我们实验室在利用义原提升自然语言处理模型性能方面做出的一些有意义的探索。此外，考虑到现有的义原知识库包含的词语（尤其是中文以外其他语言的词语）数量尚为有限，我们也初步尝试了使用机器学习方法来自动扩充义原知识库。
本次分享的具体内容有：
HowNet 和义原的介绍
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HowNet 和义原的应用
义原知识库的自动扩充
OpenHowNet：开源的义原在线查询网站和 API
嘉宾介绍
岂凡超 / 清华大学博士生
岂凡超，清华大学计算机系自然语言处理与社会人文计算实验室博士生，师从孙茂松教授。主要研究方向为自然语言处理。已在 AAAI、ACL、EMNLP 等人工智能和自然语言处理顶级会议发表数篇论文。
直播地址 & 交流群
本次直播将在 PaperWeekly B 站直播间进行，扫描下方海报二维码或点击阅读原文即可免费观看。线上分享结束后，嘉宾还将在直播交流群内实时 QA，在 PaperWeekly 微信公众号后台回复「PW Live」，即可获取入群通道。
B 站直播间：
https://live.bilibili.com/14884511
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