<div dir="ltr"><div><div class="gmail_default" style="font-size:12.8px;font-family:arial,helvetica,sans-serif">When:    Thursday<span class="gmail-m_-7002887145228343606gmail-m_-1824866688285446566gmail-aBn">, August 10th at 1:00 pm</span><br></div><div class="gmail_default" style="font-size:12.8px;font-family:arial,helvetica,sans-serif"><br>Where:   TTIC, 6045 S Kenwood Avenue, 5th Floor, Room 526<br></div><div class="gmail_default" style="font-size:12.8px;font-family:arial,helvetica,sans-serif"><br>Who:      Hao Tang, TTIC</div></div><div><br></div><div><br></div><span style="font-size:12.8px">Title:       Sequence Prediction with Neural Segmental Models</span><br style="font-size:12.8px"><br style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px">Abstract:</span><br style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px">Segments that span contiguous parts of inputs, such as phonemes in</span><br style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px">speech, named entities in sentences, actions in videos, occur</span><br style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px">frequently in sequence prediction problems.  Segmental models, a class</span><br style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px">of models that explicitly hypothesizes segments, have allowed the</span><br style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px">exploration of rich segment features for sequence prediction.</span><br style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px">However, segmental models suffer from slow decoding, hampering the use</span><br style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px">of computationally expensive features.  In addition, training</span><br style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px">segmental models requires detailed manual annotation, which makes</span><br style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px">collecting data expensive.</span><br style="font-size:12.8px"><br style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px">In the first part of the talk, I will introduce discriminative</span><br style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px">segmental cascades, a multi-pass inference framework that allows us to</span><br style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px">improve accuracy by adding higher-order features and neural segmental</span><br style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px">features while maintaining efficiency.  In the second part of the</span><br style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px">talk, I will discuss end-to-end training for segmental models with</span><br style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px">various loss functions, and show how end-to-end training can eliminate</span><br style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px">the need for detailed manual annotation.  I will present a unifying</span><br style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px">framework for various end-to-end sequence prediction models, such as</span><br style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px">hidden Markov models, connectionist temporal classification, and</span><br style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px">segmental models. Finally, I will discuss possible extensions of</span><br style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px">segmental models to large vocabulary sequence prediction tasks.</span><div><span style="font-size:12.8px"><br></span></div><div><span style="font-size:12.8px"><br></span></div><div><span style="font-size:12.8px">Thesis Advisor: <a href="mailto:klivescu@ttic.edu">Karen Livescu</a></span></div><div><span style="font-size:12.8px"><br></span></div><div><span style="font-size:12.8px"><br></span><div><span style="font-size:12.8px"><br></span></div><div><span style="font-size:12.8px"><br clear="all"></span><div><div class="gmail_signature"><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><font face="arial, helvetica, sans-serif">Mary C. Marre</font><div><font face="arial, helvetica, sans-serif">Administrative Assistant</font></div><div><i><font face="arial, helvetica, sans-serif" color="#3d85c6"><b>Toyota Technological Institute</b></font></i></div><div><i><font face="arial, helvetica, sans-serif" color="#3d85c6">6045 S. Kenwood Avenue</font></i></div><div><i><font face="arial, helvetica, sans-serif" color="#3d85c6">Room 504</font></i></div><div><i><font face="arial, helvetica, sans-serif" color="#3d85c6">Chicago, IL  60637</font></i></div><div><i><font face="arial, helvetica, sans-serif">p:(773) 834-1757</font></i></div><div><i><font face="arial, helvetica, sans-serif">f: (773) 357-6970</font></i></div><div><b><i><a href="mailto:mmarre@ttic.edu" target="_blank"><font face="arial, helvetica, sans-serif">mmarre@ttic.edu</font></a></i></b></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div>
</div></div></div>