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【LLCC】12月14日(周四)下午LLCC论坛两场报告

发布日期:2017-12-08 作者:

北京大学语言、逻辑、认知与计算(LLCC)跨学科论坛两场报, 欢迎感兴趣的老师同学参加!

 

时间:20181214日(周四)下午 2点  -  6

报告一:Informativity vs applicability: Decision-theoretic approaches to the semantics and pragmatics of gradable adjectives (and beyond)

 

报告人:青慈阳(斯坦福大学)

 

时间1214日周四下午2

 

地点:北京大学哲学系(人文学苑2号楼)地下B114

 

摘要: This talk starts with an introduction to the formal semantics of gradable adjectives such as tall and full, focusing on the interpretation of the positive (unmarked) form of gradable adjectives (e.g., tall in John is tall). As Kennedy (2007) observes, there are two subclasses of gradable adjectives: (i) relative adjectives such as tall and big, which are vague, and (ii) absolute adjectives such as full and straight, which are not vague (or at the very least, much less vague). I will review recent decision-theoretic approaches to the semantics and pragmatics of gradable adjectives that provide a unified explanation of the differences between relative and absolute adjectives in terms of a trade-off between informativity and applicability (Lassiter & Goodman's 2013, 2015; Qing & Franke 2014a). Moreover, these approaches make quantitative predictions that can be experimentally tested (Qing & Franke 2014b). Finally, I will review recent works that apply informativity-applicability trade-off to analyze phenomena in other domains.

 

介:青慈阳,本科毕业于北京大学数学学院,在阿姆斯特丹大学逻辑学硕士学位,于斯坦福大学攻读语言学博士学位,主要研究方向是实验语义学、用学及其知建模(experimental semantics and pragmatics and computational cognitive modelling),研究课题包括分形容(gradable adjectives)预设(presuppositions)、数numerals及焦点和问题focus and question),个人主https://sites.google.com/site/qciyang/

 

报告二:

 

题目:从隐性知识挖掘到整体思维模拟——以体征数据分析为例

 

主讲人:董军 (中科院苏州纳米技术与纳米仿生研究所)

 

时间1214日周四下午4

 

地点:北京大学哲学系(人文学苑2号楼)地下B114

 

摘要:人工智能超过一个甲子的沉浮历程告诉我们,人类智能的机器模拟需要方法论的指导,也需要对思维过程更深入的刻画,隐性知识则是其中的关键之一。作为人工智能的一种应用,计算机辅助体征分析是一个经典而复杂的问题,这依赖于有经验的医生的知识挖掘以及诊断过程中整体思维的模拟,包括规则精化、特征识别等。这应该是人工智能的一种积极的、也是确然有效的实践。 

主讲人简介:董军,男,1997年获浙江大学工学博士学位,2002年破格任华东师范大学教授,2007年任“软硬件协同设计技术与应用”教育部工程研究中心主任。出版《“心迹”的计算——隐性知识的人工智能途径》等人工智能相关专著4部,在《IEEE Intelligent Systems》、《中国科学》等刊物和会议上发表论文90余篇,申请、授权国家发明专利30项,获中国科学院“百人计划”、江苏省“双创人才计划”等五个人才计划或奖励的资助,负责973项目的课题等10余个项目。中国科学院苏州纳米技术与纳米仿生研究所研究员,博士生导师(中国科学技术大学、厦门大学)。主要研究兴趣为人工智能及其在医疗健康和传统文化中的应用。


发布时间:2017-12-08 16:26:15