Wenhu Chen
La nomination
Titulaire de chaire en IA Canada-CIFAR
Stratégie pancanadienne en matière d’IA
À Propos
Titulaire de chaire en IA Canada-CIFAR – Nouveau mandat – 2023
Wenhu Chen est titulaire d’une chaire en IA Canada-CIFAR à l’Institut Vecteur. Les recherches de Chen portent principalement sur le traitement du langage naturel, l’apprentissage profond et l’apprentissage multimodal. Il conçoit des modèles et des algorithmes qui peuvent rendre les modèles actuels d’IA plus légitimes et dignes de confiance. Plus précisément, il conçoit des approches qui permettent d’intégrer la connaissance du monde dans différents réseaux neuronaux profonds, ce qui les aide à faire des prédictions plus justes et plus transparentes.
Prix
- Prix pour une thèse exceptionnelle, Université de Californie à Santa Barbara, juin 2021
- Mention honorable pour le prix du meilleur article étudiant, WACV, janvier 2021
- Prix Tencent AI, Université de Californie à Santa Barbara, juin 2018
- Bourse d’échange IDEA, Université d’Aix-la-Chapelle (RWTH), juin 2016
Publications Pertinentes
- Wenhu Chen, Yu Su, Xifeng Yan, and William Yang Wang. (2020). KGPT: Knowledge-Grounded Pre-Training for Data-to-Text Generation. In Proceedings of the 2020 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP), pages 8635–8648, Online. Association for Computational Linguistics.
- Chen, W., Chang, M., Schlinger, E., Wang, W.Y., & Cohen, W.W. (2021). Open Question Answering over Tables and Text. ArXiv, abs/2010.10439.
- Chen, W., Xiong, W., Yan, X., & Wang, W.Y. (2018). Variational Knowledge Graph Reasoning. NAACL.
- Chen, W., Gan, Z., Li, L., Cheng, Y., Wang, W.Y., & Liu, J. (2021). Meta Module Network for Compositional Visual Reasoning. 2021 IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV), 655-664.
- Chen, W., Hu, H., Chen, X., Verga, P., & Cohen, W.W. (2022). MuRAG: Multimodal Retrieval-Augmented Generator for Open Question Answering over Images and Text.