人工智能的本質(zhì)是讓機(jī)器像人一樣感知世界、認(rèn)知世界。以語言和知識(shí)為研究對(duì)象的自然語言處理(NLP)技術(shù)是人工智能的核心問題之一。5月26日，百度、中國計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)中文信息技術(shù)專委會(huì)和中國中文信息學(xué)會(huì)青工委聯(lián)合舉辦“2019自然語言處理前沿論壇”。

百度高級(jí)副總裁、ACL Fellow王海峰博士為論壇做開場(chǎng)致辭。他表示，“語言是人類思維和交流的載體，同時(shí)也是人類知識(shí)凝練和傳承的載體。自然語言處理技術(shù)不僅僅需要算法、算力和數(shù)據(jù)，同時(shí)也需要不斷地凝練知識(shí)，需要語言處理跟我們認(rèn)識(shí)世界、改造世界的過程相結(jié)合，所以仍然有很多創(chuàng)新突破的空間。”他希望通過本次論壇，青年學(xué)者們能夠增進(jìn)交流，碰撞新的火花，一起推動(dòng)自然語言處理的發(fā)展及產(chǎn)業(yè)化的進(jìn)程，在人工智能時(shí)代幫助我們的生活變得更加美好。

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本屆論壇主題為“機(jī)器之‘讀、寫、說、譯’—— 探尋NLP未來之路”，包含語義計(jì)算、自動(dòng)問答、語言生成、人機(jī)對(duì)話和機(jī)器翻譯5場(chǎng)專題報(bào)告，以及圍繞上述專題的嘉賓對(duì)話環(huán)節(jié)。本論壇匯集學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的青年專家學(xué)者，共同探討NLP領(lǐng)域的***技術(shù)進(jìn)展、產(chǎn)業(yè)應(yīng)用及發(fā)展趨勢(shì)，旨在促進(jìn)產(chǎn)學(xué)研深度融合，推動(dòng)自然語言處理技術(shù)進(jìn)步。

“語義計(jì)算”研究如何利用計(jì)算機(jī)對(duì)自然語言的語義進(jìn)行表示、分析和計(jì)算，使機(jī)器具備語義理解能力。哈工大車萬翔教授介紹了動(dòng)態(tài)詞向量的技術(shù)進(jìn)展，該技術(shù)可以根據(jù)上下文更好地處理一詞多義現(xiàn)象，大幅提高自然語言處理多個(gè)任務(wù)的準(zhǔn)確率;復(fù)旦大學(xué)邱錫鵬副教授介紹了表示學(xué)習(xí)的***進(jìn)展，分析和對(duì)比了當(dāng)前主流模型的基本原理和優(yōu)缺點(diǎn)，探討了如何更好地融合局部和非局部的語義關(guān)系，如何更好地加入先驗(yàn)知識(shí)，以及針對(duì)目前復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型的簡(jiǎn)化和加速。北京大學(xué)孫栩研究員開展了關(guān)于稀疏化深度學(xué)習(xí)的研究，提出簡(jiǎn)單有效的算法來簡(jiǎn)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，僅用全梯度的子集來更新模型參數(shù)，大幅降低了訓(xùn)練和解碼復(fù)雜度。百度主任架構(gòu)師孫宇介紹了百度最近提出的知識(shí)增強(qiáng)語義表示模型ERNIE，基于實(shí)體、短語等知識(shí)進(jìn)行建模，在語言推斷、語義相似度等多個(gè)任務(wù)上取得了大幅提升。

“自動(dòng)問答”專題探討機(jī)器的“閱讀”能力，讓機(jī)器閱讀文本，然后回答和閱讀內(nèi)容相關(guān)的問題。機(jī)器閱讀理解可以使機(jī)器具備從文本數(shù)據(jù)中獲取知識(shí)并運(yùn)用知識(shí)的能力，是問答領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)之一。中科院自動(dòng)化所副研究員劉康介紹了文本閱讀理解的基本框架和方法。他表示，構(gòu)建合理的數(shù)據(jù)集對(duì)于閱讀理解任務(wù)非常重要，而如何更好的融合知識(shí)是未來的重要研究方向。百度資深研發(fā)工程師劉璟介紹了深度融合文本表示與知識(shí)表示的模型KT-NET，以及百度發(fā)布的面向真實(shí)應(yīng)用的中文閱讀理解數(shù)據(jù)集DuReader 2.0。基于此數(shù)據(jù)集，百度、中國計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)和中文信息學(xué)會(huì)連續(xù)兩年舉辦了機(jī)器閱讀理解評(píng)測(cè)，共同推動(dòng)中文閱讀理解技術(shù)的進(jìn)步。

“語言生成”專題聚焦如何讓計(jì)算機(jī)像人一樣使用自然語言進(jìn)行表達(dá)和創(chuàng)作。北京大學(xué)萬小軍教授介紹了自然語言生成(NLG)技術(shù)和應(yīng)用的***進(jìn)展，指出自然語言生成目前面臨兩大挑戰(zhàn)，首先是對(duì)生成文本的質(zhì)量評(píng)估，其次是平行數(shù)據(jù)的缺失。如果這些問題解決了，將極大地推動(dòng)自然語言生成的發(fā)展。他同時(shí)也表示，目前的文本生成與人類還有較大差距，尤其是在綜合利用知識(shí)的方面。百度主任架構(gòu)師肖欣延介紹了百度在語言生成技術(shù)方面的創(chuàng)新和應(yīng)用,提出了基于規(guī)劃、基于信息選擇、端到端等多種模型，在文章生成、摘要生成、詩歌生成等任務(wù)上取得良好效果。此外，百度還推出了智能寫作平臺(tái)，通過提供自動(dòng)寫作和輔助寫作能力，提升內(nèi)容創(chuàng)作的效率和質(zhì)量，為智能創(chuàng)作領(lǐng)域提供更多可能。

“人機(jī)對(duì)話”專題探討如何讓計(jì)算機(jī)和人類進(jìn)行對(duì)話交流。清華大學(xué)副教授黃民烈回顧了人機(jī)對(duì)話的發(fā)展歷程，經(jīng)典的對(duì)話系統(tǒng)大多采用強(qiáng)語義方法，而現(xiàn)代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法則發(fā)展了弱語義方法，基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)和概率統(tǒng)計(jì)。語義理解始終是人機(jī)對(duì)話中需要攻克的難題，如何更好的結(jié)合數(shù)據(jù)和知識(shí)，是該領(lǐng)域需要共同努力的方向。百度主任研發(fā)架構(gòu)師孫珂介紹了百度***發(fā)布的智能對(duì)話系統(tǒng)訓(xùn)練與服務(wù)平臺(tái)UNIT 3.0，從搭建技能、構(gòu)建知識(shí)、整合技能與知識(shí)三方面著眼，發(fā)布了多個(gè)核心技術(shù)和工具，大幅降低了對(duì)話系統(tǒng)的定制成本。

“機(jī)器翻譯”是指利用計(jì)算機(jī)進(jìn)行不同語言之間的轉(zhuǎn)換和生成，是自然語言處理領(lǐng)域中填補(bǔ)語言鴻溝的重要技術(shù)。清華大學(xué)副教授劉洋首先介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器翻譯的基本原理，并指出，盡管該方法取得了較大進(jìn)步，但是仍然面臨許多挑戰(zhàn)。劉洋介紹了他們?cè)谥R(shí)驅(qū)動(dòng)、可解釋性、魯棒性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器翻譯方面的***進(jìn)展。百度人工智能技術(shù)委員會(huì)主席何中軍介紹了機(jī)器同傳的主要挑戰(zhàn)和***進(jìn)展，指出目前機(jī)器同傳面臨技術(shù)、數(shù)據(jù)、評(píng)價(jià)三個(gè)方面的挑戰(zhàn)。結(jié)合百度的研究成果，在現(xiàn)場(chǎng)使用了***研發(fā)的百度翻譯AI同傳?，F(xiàn)場(chǎng)聽眾使用手機(jī)掃描會(huì)議二維碼，可以實(shí)時(shí)收聽譯文。

5大專題探討結(jié)束后，車萬翔、邱錫鵬、黃民烈、劉洋以及百度高級(jí)科學(xué)家呂雅娟、百度PaddlePaddle總架構(gòu)師于佃海就“NLP的未來之路”展開高端對(duì)話。圍繞“最近5年NLP的突破進(jìn)展”、“NLP的發(fā)展趨勢(shì)及未來5-10年的突破方向”等內(nèi)容進(jìn)行了精彩的分享。他們認(rèn)為5年來，NLP在數(shù)據(jù)、模型、算法等多方面取得了突破性進(jìn)展。中國NLP在學(xué)術(shù)界的研究及工業(yè)化應(yīng)用處于國際前沿，近年來入選領(lǐng)域國際***會(huì)議的論文數(shù)量急劇增加，論文質(zhì)量也在不斷上升。同時(shí)，我們也需要進(jìn)一步加強(qiáng)前瞻性和原創(chuàng)性的工作，中國NLP的發(fā)展?jié)摿Σ豢尚∮U。談及未來發(fā)展趨勢(shì)，嘉賓們表示未來進(jìn)一步融合知識(shí)、多模態(tài)、探索更類人的學(xué)習(xí)機(jī)制等會(huì)帶來NLP領(lǐng)域的進(jìn)一步提升。

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自然語言處理被譽(yù)為人工智能皇冠上的明珠。隨著自然語言處理能力的不斷發(fā)展，人工智能也在不斷的進(jìn)步。自然語言處理技術(shù)被廣泛應(yīng)用于智能搜索、深度問答、對(duì)話系統(tǒng)、智能寫作、機(jī)器翻譯等領(lǐng)域，為廣大用戶提供更智能的體驗(yàn)，滿足用戶對(duì)信息和服務(wù)的需求，同時(shí)也越來越多地在金融、服務(wù)、零售、制造業(yè)等行業(yè)中應(yīng)用，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)智能化發(fā)展。NLP的未來之路是什么?或許沒有標(biāo)準(zhǔn)答案。但是我們一直相信技術(shù)的力量。探索未來***的可能，正如王海峰所言，隨著技術(shù)發(fā)展，人們會(huì)越來越深入地理解自然語言、掌握知識(shí)，推動(dòng)人工智能發(fā)揮更大的價(jià)值，為人類社會(huì)發(fā)展提供更大的助力。