「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。

信息检索模型旨在从大规模文本中抽取相关信息，是问答系统、事实验证以及对话系统等下游任务不可缺少的一个环节。近年来，随着神经网络的不断发展，神经信息检索模型在相关任务上取得了显著的提高，但仍然面临很多挑战。

本期 PW Live，我们邀请到来自 清华大学自然语言处理组的博士生刘正皓，为大家带来 神经信息检索的进展与挑战的主题分享。

对本期主题感兴趣的小伙伴， 4 月 2 日（本周四）晚 8 点，我们准时相约 PaperWeekly B 站直播间。

分享提纲

本次报告将介绍神经信息检索模型的相关研究以及相关挑战，并介绍我们在这些方面作出一些探索。

本次分享的具体内容有：

• 信息检索的任务背景

• 神经信息检索模型及其挑战

• 融合知识的神经信息检索模型

• 神经信息检索模型预训练以及数据增广

嘉宾介绍

刘正皓/ 清华大学博士生

刘正皓，清华大学自然语言处理组博士研究生，师从孙茂松教授。主要研究方向为信息检索和问答系统。已在 ACL、WWW 等自然语言处理顶级会议发表数篇文章。

直播地址 & 交流群

B 站直播间：

https://live.bilibili.com/14884511

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