Lili Mou
Titre
- Titulaire de chaire en IA Canada-CIFAR
- Stratégie pancanadienne en matière d’IA
À Propos
Titulaire d’une chaire en IA Canada-CIFAR et boursier de l’Amii, Lili Mou est professeur adjoint au département d’informatique de l’Université de l’Alberta.
Il s’intéresse à l’utilisation de l’apprentissage profond dans le traitement du langage naturel et du langage de programmation. Il cherche à construire un système intelligent capable de comprendre les humains et d’interagir avec eux au moyen du langage naturel, ce qui implique à la fois la compréhension et la génération de textes. Il se concentre sur les problèmes fondamentaux des méthodes d’apprentissage automatique et d’apprentissage profond appliquées au traitement du langage naturel.
Prix
- Nomination au prix du meilleur article, Association for Computational Linguistics, 2019
- Prix de la meilleure thèse de doctorat
Publications Pertinentes
- Wang, Y., Wu, Y., Mou, L., Li, Z., Chao, W. (2020). « Formality style transfer with shared latent space », Proceedings of the 28th International Conference on Computational Linguistics, p. 2236-2249.
- Khan, K., Sahu, G., Balasubramanian, V., Mou, L., Vechtomova, O. (2019). « Adversarial learning on the latent space for diverse dialog generation ».
- Li, J., Li, Z., Mou, L., Jiang, X., Lyu, M. R., King, I. (2020). « Unsupervised text generation by learning from search », Advances in Neural Information Processing System, 33.
- Luan, Y., Hauer, B., Mou, L., Kondrak, G. (2020). « Improving Word Sense Disambiguation with Translations », Proceedings of the 2020 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP), p. 4055-4065.
- Mou, L., Vechtomova, O. (2020). « Stylized text generation: Approaches and applications », Proceedings of the 58th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics: Tutorial Abstracts, p. 19-22.
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