摘要： 基于AMR的语义理解和文本生成是自然语言处理的前沿任务之一。近年来，基于深度学习的神经机器翻译方法获得迅速发展，目前已经成为学术界和工业界的主流方法。本次报告将对近年来基于AMR的语义理解和文本生成相关研究进行综述分类，并选取代表性工作进行简要介绍，最后，对未来的发展趋势进行展望。

个人简介： 于2019年从University of Rochester毕业，目前是腾讯AI Lab西雅图实验室的高级研究员导。研究方向：文本理解，文本生成，对话建模等方向。在TACL、TKDE、ACL、EMNLP、NAACL、AAAI、IJCAI等国际顶级期刊和顶级会议发表论文20多篇、引用600多次。担任过国际顶级会议的领域主席，并长期担任多个国际顶级会议审稿人。