<div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr">Hi all,<div dir="auto"><br></div><div dir="auto">Currently, NLP models widely encode text/document by sequence to extract contextual information. The BERT, Roberta, et al. neural networks-based models represent this idea. However, sentences or paragraphs in a document may have contextual relations and are related to distance sentences or paragraphs. In the summarization task, distance information may be necessary for the summary. Therefore, in this seminar, I will introduce a graph-based document representation and two papers which use the idea.</div><div dir="auto"><br></div><div dir="auto"><b>Time:</b> 2022/04/06 16:00-18:00</div><div dir="auto"><br></div><div dir="auto"><b>Venus: </b></div><div dir="auto">Tecent Meeting Link: <a href="https://meeting.tencent.com/dm/qDcCYYV2YUIj">https://meeting.tencent.com/dm/qDcCYYV2YUIj</a></div><div dir="auto">Tecent Meeting Number：202-706-320</div><div dir="auto"><br></div><div dir="auto">Hope you will enjoy this topic. Have a nice day.</div><div dir="auto"><br></div><div dir="auto">Best regards,</div><div dir="auto">Qiqi</div><div class="gmail-yj6qo"></div><div dir="auto" class="gmail-adL"><br></div></div></div></div></div></div></div></div></div>