The Thirty-Third AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI-19) 将于2019年1月27日至2月1日在美国夏威夷举行。AAAI是人工智能领域的顶级国际会议（https://aaai.org/Conferences/AAAI-19/），CCF A类会议。
16级邓扬同学在雷凯老师和沈颖老师的指导下，在本次会议中被录用了一篇论文，下面是论文简介：
- Multi-Task Learning with Multi-View Attention for Answer Selection and Knowledge Base Question Answering
- 作者：Yang Deng, Yuexiang Xie, Yaliang Li, Min Yang, Nan Du, Wei Fan, Kai Lei*, Ying Shen* (*Correspond Author)
简介：答案选择和知识库问答（KBQA）是问答系统的两个重要任务。现有的方法分别解决这两个任务，需要大量的重复工作，而忽略了任务之间丰富的相关信息。本文基于以下动机，通过多任务学习（MTL）同时处理答案选择和KBQA任务。首先，答案选择和KBQA都可以看作是一个排序问题，一个在文本级别，而另一个在知识级别。第二，这两个任务可以互相促进：答案选择可以结合来自知识库（KB）的外部知识，而KBQA可以通过从答案选择中学习上下文信息来改进。为了实现联合学习这两项任务的目的，我们提出了一种新的多任务学习方案，它利用从不同角度学习的多视角注意力，使这些任务能够相互交互，并学习更全面的句子表示。在多个真实数据集上的实验验证了该方法的有效性，提高了答案选择和KBQA的性能。此外，多视角注意力机制被证明能有效地从不同表征角度组装注意力信息。