<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=GB18030"><div class="readmailinfo" style=" border-bottom: 1px solid rgb(191, 191, 191); background: rgb(242, 242, 242); border-top: 1px solid rgb(255, 255, 255); border-left: none; border-right: none ; ; ; ; ; ; ; "><div id="readmail_translate" class="readmail_translate" style="display: flex; border-top: 1px solid rgba(0, 0, 0, 0.1); height: 41px; align-items: center; position: relative;"><br class="Apple-interchange-newline"><img class="readmail_translate_close_icon" src="https://rescdn.qqmail.com/qqmail/images/translate_close_icon.png" style="border: none; position: absolute; right: 10px; width: 15px; cursor: pointer;"></div></div><div style="  ; ; ; ; ; ; ; "><div id="tip74container"></div></div><div id="contentDiv" class="body" style="line-height: 1.7; position: relative; height: auto; padding: 15px 15px 10px; z-index: 1; zoom: 1;"><div id="qm_con_body" style=""><div id="mailContentContainer" class="qmbox qm_con_body_content qqmail_webmail_only" style="padding: 0px; height: auto; min-height: 100px; overflow-wrap: break-word;"><div style=""><font size="4" style="  ; ; ; ">Hi Adapters,<br><br></font><p class="p1" style="line-height: normal; margin: 0px; font-variant-numeric: normal; font-variant-east-asian: normal; font-stretch: normal;"><font size="4" style="line-height: 30.6px;"><font face="lucida Grande, Verdana">   </font>  </font><font size="4">Neural networks can achieve impressive performance </font><span style="font-size: large;">on many natural language processing</span></p><p class="p1" style="margin: 0px; font-variant-numeric: normal; font-variant-east-asian: normal; font-stretch: normal; line-height: normal;"><font size="4">applications, but they typically need large labeled data for training and are not easily interpretable. </font><font size="4">On the other hand, symbolic rules such as regular expressions are interpretable, </font><span style="font-size: large;">require no training, and often achieve decent </span><span style="font-size: large;">accuracy; but rules cannot benefit from labeled </span><font size="4">data when available and hence underperform </font><span style="font-size: large;">neural networks in rich-resource scenarios. </span><span style="font-size: large;">How to combine the advantages of symbolic </span><span style="font-size: large;">rules and neural networks is an open question and </span><span style="font-size: large;">is drawing increasing attention recently.</span></p><p class="p1" style="margin: 0px; font-variant-numeric: normal; font-variant-east-asian: normal; font-stretch: normal; line-height: normal;"><font size="4"><br></font></p><p class="p1" style="margin: 0px; font-variant-numeric: normal; font-variant-east-asian: normal; font-stretch: normal; line-height: normal;"><font size="4">    In </font><span style="font-size: large;">this seminar,</span><font size="4"> <span style="  ; ; ; ">I want to present</span> a </font><span style="font-size: large;">type of recurrent neural </span><span style="font-size: large;">networks called FA-RNNs that combine </span><span style="font-size: large;">the advantages of neural networks and regular </span><span style="font-size: large;">expression rules.</span></p><div data-mce-style="clear: both;" style="  ; ; ; "><font size="4" style="line-height: 30.6px;"><br></font></div><font size="4" style="  ; ; ; ">Related papers:</font></div><div style=""><p class="p1" style="line-height: normal; margin: 0px; font-variant-numeric: normal; font-variant-east-asian: normal; font-stretch: normal;"><font face="lucida Grande, Verdana" size="4"><a href="http://faculty.sist.shanghaitech.edu.cn/faculty/tukw/emnlp20reg.pdf">Cold-Start and Interpretability: Turning Regular Expressions into Trainable Recurrent Neural Networks</a></font></p><p class="p1" style="  ; ; ; ; ; ; ; "></p></div><div style="  ; ; "><font size="4" style="line-height: 30.6px;"><br>Hope you can gain a fresh perspective after the talk.<br><br><br>Time: Wed 4:00pm<br><br>Venue: SEIEE 3-414<br><br>Best regards,<br><br>Shanshan</font></div></div></div></div>