<div dir="ltr"><div dir="ltr">Reminder: this talk has been moved to remote-only. Please attend via Zoom or Live Stream links below, or see:<div><br></div><div><a href="https://datascience.uchicago.edu/events/alane-suhr-cornell-reasoning-and-learning-in-interactive-natural-language-systems/">https://datascience.uchicago.edu/events/alane-suhr-cornell-reasoning-and-learning-in-interactive-natural-language-systems/</a><br></div></div><br><div class="gmail_quote"><div dir="ltr" class="gmail_attr">On Mon, Mar 28, 2022 at 8:54 AM Rob Mitchum <<a href="mailto:rdmitchum@gmail.com">rdmitchum@gmail.com</a>> wrote:<br></div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left:1px solid rgb(204,204,204);padding-left:1ex"><div dir="ltr"><i>Data Science Institute/Computer Science Candidate Seminar</i><div><br></div><div><div><b>Alane Suhr</b></div><div><b>PhD Candidate</b><br></div><div><b>Cornell University</b><br></div><div><br></div><div><b>Monday, March 28th</b></div><div><b>3:00 p.m. - 4:00 p.m.</b></div><div><b>REMOTE ONLY: <a href="http://live.cs.uchicago.edu/alanesuhr/" target="_blank">Live Stream</a> or <a href="https://uchicago.zoom.us/j/96377760382?pwd=QnRKa1d0ZkNBamw3SGJ3Q0lBRThzdz09" target="_blank">Zoom</a> (details below)</b></div><div><b><br></b></div><div><b>Reasoning and Learning in Interactive Natural Language Systems<br></b></div><div><br></div><div><div>Systems that support expressive, situated natural language interactions are essential for expanding access to complex computing systems, such as robots and databases, to non-experts. Reasoning and learning in such natural language interactions is a challenging open problem. For example, resolving sentence meaning requires reasoning not only about word meaning, but also about the interaction context, including the history of the interaction and the situated environment. In addition, the sequential dynamics that arise between user and system in and across interactions make learning from static data, i.e., supervised data, both challenging and ineffective. However, these same interaction dynamics result in ample opportunities for learning from implicit and explicit feedback that arises naturally in the interaction. This lays the foundation for systems that continually learn, improve, and adapt their language use through interaction, without additional annotation effort. In this talk, I will focus on these challenges and opportunities. First, I will describe our work on modeling dependencies between language meaning and interaction context when mapping natural language in interaction to executable code. In the second part of the talk, I will describe our work on language understanding and generation in collaborative interactions, focusing on continual learning from explicit and implicit user feedback.<br><br></div><div><b>Bio</b>: <a href="https://www.alanesuhr.com/" target="_blank">Alane Suhr</a> is a PhD Candidate in the Department of Computer Science at Cornell University, advised by Yoav Artzi. Her research spans natural language processing, machine learning, and computer vision, with a focus on building systems that participate and continually learn in situated natural language interactions with human users. Alane’s work has been recognized by paper awards at ACL and NAACL, and has been supported by fellowships and grants, including an NSF Graduate Research Fellowship, a Facebook PhD Fellowship, and research awards from AI2, ParlAI, and AWS. Alane has also co-organized multiple workshops and tutorials appearing at NeurIPS, EMNLP, NAACL, and ACL. Previously, Alane received a BS in Computer Science and Engineering as an Eminence Fellow at the Ohio State University.<br></div></div></div><div><br></div><div><b>Host</b>: Chenhao Tan</div><div><br></div><div><b>Zoom Info:</b></div><div><a href="https://uchicago.zoom.us/j/96377760382?pwd=QnRKa1d0ZkNBamw3SGJ3Q0lBRThzdz09" target="_blank">https://uchicago.zoom.us/j/96377760382?pwd=QnRKa1d0ZkNBamw3SGJ3Q0lBRThzdz09</a><br>Meeting ID: 963 7776 0382<br>Password: ds2022</div></div>
</blockquote></div><br clear="all"><div><br></div>-- <br><div dir="ltr" class="gmail_signature"><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><i style="font-size:12.8px">Rob Mitchum</i></div><div dir="ltr"><i>Associate Director of Communications for Data Science and Computing<br></i><div style="font-size:12.8px"><i style="font-size:12.8px">University of Chicago</i><br></div><div style="font-size:12.8px"><i style="font-size:12.8px"><a href="mailto:rmitchum@ci.uchicago.edu" target="_blank">rmitchum@uchicago.edu</a></i><br></div><div style="font-size:12.8px"><i style="font-size:12.8px">773-484-9890</i><br></div></div></div></div></div></div></div></div></div>