<div dir="ltr"><div dir="ltr"><div class="gmail_default" style="font-size:small"><div><div class="gmail-m_4285182581506510541m_6264176026242749646gmail-gE gmail-m_4285182581506510541m_6264176026242749646gmail-iv gmail-m_4285182581506510541m_6264176026242749646gmail-gt" style="padding:20px 0px 0px"><div dir="auto"><div><div class="gmail_default"><div class="gmail_default" style="font-weight:bold"><font color="#000000" face="arial, helvetica, sans-serif">When: <span style="font-weight:400">   Wednesday, March 20th </span><span class="gmail-m_4285182581506510541m_6264176026242749646gmail-m_-1990911872965724707gmail-m_-648026695923463142gmail-m_9092035972284487620gmail-m_3787129533418353062m_8623545428725725323gmail-m_2873882304663502708gmail-m_-3789046984517165451gmail-m_6280573200025755333gmail-m_5159318120685850543gmail-m_1790959466673216095gmail-m_-5333227643664982572m_2625127627517695854m_2683896348608817813gmail-m_7672563966056633266gmail-m_-6461243813863673855gmail-m_-742000311328020925gmail-m_7559459027998801583gmail-m_4801029585485711767gmail-m_8517121454174849988gmail-m_-6691959996525573090gmail-m_1517372298344856049gmail-m_491069367152086750gmail-m_-8327640324523575189gmail-m_2420618808463760418gmail-m_7960197898027616883gmail-m_8692226636264124041gmail-m_2794822896869921223gmail-m_7508998950622620526gmail-m_-7153355664495542534gmail-il" style="font-weight:400">at</span><span style="font-weight:400"> </span><b>11:00 am</b></font></div><div class="gmail_default"><font color="#000000" face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font></div><div class="gmail_default" style="font-weight:bold"><font color="#000000" face="arial, helvetica, sans-serif">Where:<span style="font-weight:400">    </span><span class="gmail-m_4285182581506510541m_6264176026242749646gmail-m_-1990911872965724707gmail-m_-648026695923463142gmail-m_9092035972284487620gmail-m_3787129533418353062m_8623545428725725323gmail-m_2873882304663502708gmail-m_-3789046984517165451gmail-m_6280573200025755333gmail-m_5159318120685850543gmail-m_1790959466673216095gmail-m_-5333227643664982572m_2625127627517695854m_2683896348608817813gmail-m_7672563966056633266gmail-m_-6461243813863673855gmail-m_-742000311328020925gmail-m_7559459027998801583gmail-m_4801029585485711767gmail-m_8517121454174849988gmail-m_-6691959996525573090gmail-m_1517372298344856049gmail-m_491069367152086750gmail-m_-8327640324523575189gmail-m_2420618808463760418gmail-m_7960197898027616883gmail-m_8692226636264124041gmail-m_2794822896869921223gmail-m_7508998950622620526gmail-m_-7153355664495542534gmail-m_8421504075585210435gmail-m_3262824545120381495gmail-m_-1141671822915777344gmail-m_-7219251726624328345gmail-m_-8588148075564318222gmail-m_-8767966813928691312gmail-m_-1542318334608687154gmail-m_5717104778280916634gmail-m_4845490158781220632gmail-m_5124567205141626540gmail-m_3209361100497750746gmail-m_2953668934074478317gmail-m_-3155518689668024534m_9067904842688472155gmail-m_3071693547520408192gmail-il" style="font-weight:400"><span class="gmail-m_4285182581506510541m_6264176026242749646gmail-m_-1990911872965724707gmail-m_-648026695923463142gmail-m_9092035972284487620gmail-m_3787129533418353062m_8623545428725725323gmail-m_2873882304663502708gmail-m_-3789046984517165451gmail-m_6280573200025755333gmail-m_5159318120685850543gmail-m_1790959466673216095gmail-m_-5333227643664982572m_2625127627517695854m_2683896348608817813gmail-m_7672563966056633266gmail-m_-6461243813863673855gmail-m_-742000311328020925gmail-m_7559459027998801583gmail-m_4801029585485711767gmail-m_8517121454174849988gmail-m_-6691959996525573090gmail-m_1517372298344856049gmail-m_491069367152086750gmail-m_-8327640324523575189gmail-m_2420618808463760418gmail-m_7960197898027616883gmail-m_8692226636264124041gmail-m_2794822896869921223gmail-m_7508998950622620526gmail-m_-7153355664495542534gmail-il"><span class="gmail-m_4285182581506510541m_6264176026242749646gmail-m_-1990911872965724707gmail-m_-648026695923463142gmail-m_9092035972284487620gmail-m_3787129533418353062m_8623545428725725323gmail-m_2873882304663502708gmail-m_-3789046984517165451gmail-m_6280573200025755333gmail-m_5159318120685850543gmail-m_1790959466673216095gmail-m_-5333227643664982572m_2625127627517695854m_2683896348608817813gmail-m_7672563966056633266gmail-m_-6461243813863673855gmail-m_-742000311328020925gmail-m_7559459027998801583gmail-m_4801029585485711767gmail-il">TTIC</span></span></span><span style="font-weight:400">, 6045 S Kenwood Avenue, 5th Floor, Room 526</span></font></div><div class="gmail_default"><font face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font></div><span style="font-weight:bold;color:rgb(0,0,0)">Who:</span><span style="color:rgb(0,0,0)">      </span><font color="#000000" face="arial, helvetica, sans-serif">Rachel Rudinger, Johns Hopkins University</font></div><br class="gmail-m_4285182581506510541m_6264176026242749646gmail-m_-1990911872965724707gmail-m_-648026695923463142gmail-m_9092035972284487620gmail-m_3787129533418353062m_8623545428725725323gmail-Apple-interchange-newline"></div></div></div></div><div><br></div><div><b>Title</b></div><div>Natural Language Understanding for Events and Participants in Text</div><div><br></div><div><b>Abstract</b></div><div>Consider the difference between the two sentences “Pat didn’t remember to water the plants” and “Pat didn’t remember that she had watered the plants.” Fluent English speakers recognize that the former sentence implies that Pat did not water the plants, while the latter sentence implies she did. This distinction is crucial to understanding the meaning of these sentences, yet it is one that automated natural language processing (NLP) systems struggle to make. In this talk, I will discuss my work on developing state-of-the-art NLP models that make essential inferences about events (e.g., a “watering” event) and participants (e.g., “Pat” and “the plants”) in natural language sentences. In particular, I will focus on two supervised NLP tasks that serve as core tests of language understanding: Event Factuality Prediction and Semantic Proto-Role Labeling. I will also discuss my work on unsupervised acquisition of common-sense knowledge from large natural language text corpora, and the concomitant challenge of detecting problematic social biases in NLP models trained on such data.</div><div><br></div><div>Host: <a href="mailto:kgimpel@ttic.edu" target="_blank">Kevin Gimpel</a></div><br class="gmail-Apple-interchange-newline"></div><div class="gmail_default" style="font-size:small"><br></div><div class="gmail_default" style="font-size:small"><br></div><div><div dir="ltr" class="gmail_signature" data-smartmail="gmail_signature"><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><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 517</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></div><br></div><br><div class="gmail_quote"><div dir="ltr" class="gmail_attr">On Fri, Mar 15, 2019 at 11:37 AM Mary Marre <<a href="mailto:mmarre@ttic.edu">mmarre@ttic.edu</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"><div dir="ltr"><div><div><div class="gmail-m_4285182581506510541m_6264176026242749646gmail-gE gmail-m_4285182581506510541m_6264176026242749646gmail-iv gmail-m_4285182581506510541m_6264176026242749646gmail-gt" style="padding:20px 0px 0px"><div dir="auto"><div><div><div style="font-family:Arial,Helvetica,sans-serif;font-size:small;font-weight:bold"><font color="#000000" face="arial, helvetica, sans-serif">When: <span style="font-weight:400">   Wednesday, March 20th </span><span class="gmail-m_4285182581506510541m_6264176026242749646gmail-m_-1990911872965724707gmail-m_-648026695923463142gmail-m_9092035972284487620gmail-m_3787129533418353062m_8623545428725725323gmail-m_2873882304663502708gmail-m_-3789046984517165451gmail-m_6280573200025755333gmail-m_5159318120685850543gmail-m_1790959466673216095gmail-m_-5333227643664982572m_2625127627517695854m_2683896348608817813gmail-m_7672563966056633266gmail-m_-6461243813863673855gmail-m_-742000311328020925gmail-m_7559459027998801583gmail-m_4801029585485711767gmail-m_8517121454174849988gmail-m_-6691959996525573090gmail-m_1517372298344856049gmail-m_491069367152086750gmail-m_-8327640324523575189gmail-m_2420618808463760418gmail-m_7960197898027616883gmail-m_8692226636264124041gmail-m_2794822896869921223gmail-m_7508998950622620526gmail-m_-7153355664495542534gmail-il" style="font-weight:400">at</span><span style="font-weight:400"> </span><b>11:00 am</b></font></div><div style="font-family:Arial,Helvetica,sans-serif;font-size:small"><font color="#000000" face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font></div><div style="font-family:Arial,Helvetica,sans-serif;font-size:small;font-weight:bold"><font color="#000000" face="arial, helvetica, sans-serif">Where:<span style="font-weight:400">    </span><span class="gmail-m_4285182581506510541m_6264176026242749646gmail-m_-1990911872965724707gmail-m_-648026695923463142gmail-m_9092035972284487620gmail-m_3787129533418353062m_8623545428725725323gmail-m_2873882304663502708gmail-m_-3789046984517165451gmail-m_6280573200025755333gmail-m_5159318120685850543gmail-m_1790959466673216095gmail-m_-5333227643664982572m_2625127627517695854m_2683896348608817813gmail-m_7672563966056633266gmail-m_-6461243813863673855gmail-m_-742000311328020925gmail-m_7559459027998801583gmail-m_4801029585485711767gmail-m_8517121454174849988gmail-m_-6691959996525573090gmail-m_1517372298344856049gmail-m_491069367152086750gmail-m_-8327640324523575189gmail-m_2420618808463760418gmail-m_7960197898027616883gmail-m_8692226636264124041gmail-m_2794822896869921223gmail-m_7508998950622620526gmail-m_-7153355664495542534gmail-m_8421504075585210435gmail-m_3262824545120381495gmail-m_-1141671822915777344gmail-m_-7219251726624328345gmail-m_-8588148075564318222gmail-m_-8767966813928691312gmail-m_-1542318334608687154gmail-m_5717104778280916634gmail-m_4845490158781220632gmail-m_5124567205141626540gmail-m_3209361100497750746gmail-m_2953668934074478317gmail-m_-3155518689668024534m_9067904842688472155gmail-m_3071693547520408192gmail-il" style="font-weight:400"><span class="gmail-m_4285182581506510541m_6264176026242749646gmail-m_-1990911872965724707gmail-m_-648026695923463142gmail-m_9092035972284487620gmail-m_3787129533418353062m_8623545428725725323gmail-m_2873882304663502708gmail-m_-3789046984517165451gmail-m_6280573200025755333gmail-m_5159318120685850543gmail-m_1790959466673216095gmail-m_-5333227643664982572m_2625127627517695854m_2683896348608817813gmail-m_7672563966056633266gmail-m_-6461243813863673855gmail-m_-742000311328020925gmail-m_7559459027998801583gmail-m_4801029585485711767gmail-m_8517121454174849988gmail-m_-6691959996525573090gmail-m_1517372298344856049gmail-m_491069367152086750gmail-m_-8327640324523575189gmail-m_2420618808463760418gmail-m_7960197898027616883gmail-m_8692226636264124041gmail-m_2794822896869921223gmail-m_7508998950622620526gmail-m_-7153355664495542534gmail-il"><span class="gmail-m_4285182581506510541m_6264176026242749646gmail-m_-1990911872965724707gmail-m_-648026695923463142gmail-m_9092035972284487620gmail-m_3787129533418353062m_8623545428725725323gmail-m_2873882304663502708gmail-m_-3789046984517165451gmail-m_6280573200025755333gmail-m_5159318120685850543gmail-m_1790959466673216095gmail-m_-5333227643664982572m_2625127627517695854m_2683896348608817813gmail-m_7672563966056633266gmail-m_-6461243813863673855gmail-m_-742000311328020925gmail-m_7559459027998801583gmail-m_4801029585485711767gmail-il">TTIC</span></span></span><span style="font-weight:400">, 6045 S Kenwood Avenue, 5th Floor, Room 526</span></font></div><div style="font-family:Arial,Helvetica,sans-serif;font-size:small"><font face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font></div><span style="font-family:Arial,Helvetica,sans-serif;font-size:small;font-weight:bold;color:rgb(0,0,0)">Who:</span><span style="font-family:Arial,Helvetica,sans-serif;font-size:small;color:rgb(0,0,0)">      </span><font color="#000000" face="arial, helvetica, sans-serif">Rachel Rudinger, Johns Hopkins University</font></div><br class="gmail-m_4285182581506510541m_6264176026242749646gmail-m_-1990911872965724707gmail-m_-648026695923463142gmail-m_9092035972284487620gmail-m_3787129533418353062m_8623545428725725323gmail-Apple-interchange-newline"></div></div></div></div><div style="font-size:small"><br></div><div style="font-size:small"><b>Title</b></div><div style="font-size:small">Natural Language Understanding for Events and Participants in Text</div><div style="font-size:small"><br></div><div style="font-size:small"><b>Abstract</b></div><div style="font-size:small">Consider the difference between the two sentences “Pat didn’t remember to water the plants” and “Pat didn’t remember that she had watered the plants.” Fluent English speakers recognize that the former sentence implies that Pat did not water the plants, while the latter sentence implies she did. This distinction is crucial to understanding the meaning of these sentences, yet it is one that automated natural language processing (NLP) systems struggle to make. In this talk, I will discuss my work on developing state-of-the-art NLP models that make essential inferences about events (e.g., a “watering” event) and participants (e.g., “Pat” and “the plants”) in natural language sentences. In particular, I will focus on two supervised NLP tasks that serve as core tests of language understanding: Event Factuality Prediction and Semantic Proto-Role Labeling. I will also discuss my work on unsupervised acquisition of common-sense knowledge from large natural language text corpora, and the concomitant challenge of detecting problematic social biases in NLP models trained on such data.</div><div style="font-size:small"><br></div><div style="font-size:small">Host: <a href="mailto:kgimpel@ttic.edu" target="_blank">Kevin Gimpel</a></div><div style="font-size:small"><br></div><div style="font-size:small"><br></div><div style="font-size:small"><br></div></div><div><div dir="ltr" class="gmail-m_4285182581506510541m_6264176026242749646gmail_signature"><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><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 517</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></div></div></div>
</blockquote></div></div>