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Siva Reddy

La nomination

Titulaire de chaire en IA Canada-CIFAR

Stratégie pancanadienne en matière d’IA

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Université McGill

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À Propos

Titulaire de chaire en IA Canada-CIFAR – Nouveau mandat – 2020

Titulaire de chaire en IA Canada-CIFAR – Mandat renouvelé – 2025

Siva Reddy est titulaire de la chaire en IA Canada-CIFAR à Mila et professeur adjoint à l’École d’informatique et au département de linguistique de l’Université McGill. 

S’intéressant au traitement du langage naturel, Siva Reddy vise à doter les machines de capacités de compréhension du langage afin que la conversation avec les machines soit aussi naturelle que celle avec les humains. Au cours de ce processus, il espère découvrir des représentations fondamentales du langage, à la fois symboliques et distributionnelles, qui permettent d’étudier les liens entre le langage et le sens. 

Son expertise comprend la construction de modèles d’apprentissage symbolique et profond pour la compréhension du langage. En outre, il travaille sur des problèmes tels que l’analyse sémantique, la réponse aux questions, la compréhension de la lecture et les systèmes conversationnels.

Prix

  • Amazon Research Award (co-chercheur), 2018
  • Google PhD Fellowship, 2015
  • Prix du meilleur article, International Joint Conference on Natural Language Processing, 2011

Publications Pertinentes

  • Ponti, E. M., Aralikatte, R., Shrivastava, D., Reddy, S., Søgaard, A. (2021). « Minimax and Neyman-Pearson Meta-Learning for Outlier Languages ».
  • Sachan, D. S., Reddy, S., Hamilton, W., Dyer, C., Yogatama, D. (2021). « End-to-End Training of Multi-Document Reader and Retriever for Open-Domain Question Answering ».
  • Shen, Y., Tan, S., Sordoni, A., Reddy, S., Courville, A. (2021). « Explicitly Modeling Syntax in Language Models with Incremental Parsing and a Dynamic Oracle », Proceedings of the 2021 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics : Human Language Technologies, p. 1660-1672.
  • Hosseini, A., Reddy, S., Bahdanau, D., Hjelm, R. D., Sordoni, A., Courville, A. (2021). « Understanding by Understanding Not: Modeling Negation in Language Models ».
  • Nadeem, M., Bethke, A., Reddy, S. (2020). « Stereoset : Measuring stereotypical bias in pretrained language models ».

institut

Mila

Université McGill

Département

Informatique, linguistique

Éducation

  • PhD (informatique), Université d’Édimbourg

Pays

Canada

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