5月26日，由百度與中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)中文信息技術(shù)專委會(huì)、中國(guó)中文信息學(xué)會(huì)青工委聯(lián)合舉辦的“2019自然語(yǔ)言處理前沿論壇”在北京召開。圍繞本次論壇主題 “機(jī)器之‘讀、寫、說(shuō)、譯’—— 探尋NLP未來(lái)之路”，來(lái)自自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的多位青年學(xué)者在大會(huì)上作了相關(guān)報(bào)告。

　　作為“人工智能皇冠上的明珠”、備受關(guān)注的研究方向之一，自然語(yǔ)言處理(NLP)技術(shù)的進(jìn)展與未來(lái)之路非常值得探討。論壇對(duì)話環(huán)節(jié)，來(lái)自學(xué)術(shù)界、工業(yè)界的6位嘉賓就這一主題展開討論，觀點(diǎn)碰撞、見解深刻。參與圓桌討論的嘉賓分別是哈爾濱工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院教授車萬(wàn)翔、復(fù)旦大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)學(xué)院副教授邱錫鵬、清華大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)系副研究員黃民烈、清華大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)系長(zhǎng)聘副教授劉洋、百度高級(jí)科學(xué)家呂雅娟、百度PaddlePaddle總架構(gòu)師于佃海，主持人為百度人工智能技術(shù)委員會(huì)主席何中軍。

　　在場(chǎng)嘉賓首先回顧了過(guò)去5年NLP領(lǐng)域取得的重要進(jìn)展。過(guò)去5年，是深度學(xué)習(xí)和自然語(yǔ)言處理“深度”結(jié)合的5年，NLP的研究方法、模型框架均發(fā)生巨大變化，研究和應(yīng)用上取得了一系列重大突破。黃民烈在發(fā)言中表示，關(guān)鍵是思路的轉(zhuǎn)變，從之前的特征工程到現(xiàn)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，研究思路和方法發(fā)生了很大變化。NLP領(lǐng)域的節(jié)奏變化十分迅速，需要不斷有新的思想，促進(jìn)發(fā)展。呂雅娟結(jié)合自身的研究經(jīng)歷也談到了過(guò)去5年，思路轉(zhuǎn)變及擁抱深度學(xué)習(xí)后帶來(lái)的巨變。她表示自然語(yǔ)言處理在整個(gè)人工智能發(fā)展大背景下，結(jié)合深度學(xué)習(xí)與大數(shù)據(jù)、大算力，在機(jī)器翻譯、自動(dòng)問(wèn)答、智能寫作、人機(jī)對(duì)話等不同領(lǐng)域都取得了系統(tǒng)級(jí)應(yīng)用的巨大突破。車萬(wàn)翔從模型、數(shù)據(jù)、任務(wù)三個(gè)方面總結(jié)了NLP的進(jìn)展。模型方面，大部分的NLP研究都基于深度學(xué)習(xí)模型展開;數(shù)據(jù)方面，可以利用更多的弱標(biāo)注甚至無(wú)標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練;任務(wù)方面，閱讀理解、文本生成等很多過(guò)去比較難的任務(wù)，取得了較大突破。

　　同時(shí)，嘉賓們一致認(rèn)為我國(guó)的NLP研究與工業(yè)化應(yīng)用處于國(guó)際領(lǐng)先水平。國(guó)家政策的支持、巨大的市場(chǎng)需求、高技術(shù)人才儲(chǔ)備為NLP發(fā)展提供了有利條件。在研究方面，劉洋認(rèn)為中國(guó)NLP在學(xué)術(shù)界的研究相當(dāng)靠前，近年來(lái)入選該領(lǐng)域頂級(jí)會(huì)議的論文數(shù)量急劇增加，論文質(zhì)量也在不斷上升。在工業(yè)應(yīng)用方面，呂雅娟認(rèn)為，我國(guó)人口基數(shù)大，NLP需求場(chǎng)景豐富，國(guó)家將人工智能作為發(fā)展戰(zhàn)略，為NLP提供了健康的發(fā)展環(huán)境。在深度學(xué)習(xí)方面，我國(guó)也走出了自主研發(fā)的道路。于佃海認(rèn)為，深度學(xué)習(xí)的興起對(duì)NLP領(lǐng)域產(chǎn)生了巨大的影響。我國(guó)NLP工業(yè)化應(yīng)用的領(lǐng)先地位，與中國(guó)企業(yè)對(duì)深度學(xué)習(xí)技術(shù)的研發(fā)投入有很大的關(guān)系。以百度為例，深度學(xué)習(xí)底層框架技術(shù)的研發(fā)建設(shè)對(duì)百度NLP技術(shù)和應(yīng)用的快速發(fā)展起到了重要的支撐和推動(dòng)作用。依托自主研發(fā)的開源深度學(xué)習(xí)框架PaddlePaddle，百度將NLP積累的算法工作進(jìn)行整合、優(yōu)化，進(jìn)一步建設(shè)并開放了PaddleNLP工具包，為開發(fā)者提供更多便利。嘉賓們也同時(shí)指出，需要進(jìn)一步加強(qiáng)產(chǎn)學(xué)研的結(jié)合，聯(lián)合高校的人才培養(yǎng)、企業(yè)的數(shù)據(jù)資源、算力資源和框架平臺(tái)資源，做出更多原創(chuàng)性、有影響力的工作。

　　在NLP的長(zhǎng)期發(fā)展趨勢(shì)上，融合知識(shí)和多模信息、新的學(xué)習(xí)機(jī)制等方面將是重要的技術(shù)方向。劉洋認(rèn)為，NLP獲取知識(shí)的方式會(huì)在未來(lái)發(fā)生巨大變化，它將會(huì)和更多領(lǐng)域相結(jié)合，解決數(shù)據(jù)缺乏問(wèn)題，將更多不同的信息融合在一起。呂雅娟表示，目前的語(yǔ)言理解大部分是基于文本的理解，處于比較淺層的理解，未來(lái)需要結(jié)合多模態(tài)和更多的知識(shí)。黃民烈指出，需要探索更類人的學(xué)習(xí)機(jī)制和學(xué)習(xí)方法，同時(shí)研究更高效、更經(jīng)濟(jì)的計(jì)算模型和方法。邱錫鵬從兩方面闡述了NLP的發(fā)展趨勢(shì)，一方面需要融入更多與AI相關(guān)的內(nèi)容，結(jié)合跨學(xué)科的知識(shí);另一方面是通過(guò)知識(shí)遷移、少量標(biāo)注數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，推動(dòng)NLP在細(xì)分領(lǐng)域應(yīng)用方面的發(fā)展。

　　近期來(lái)看，未來(lái)5至10年，嘉賓們認(rèn)為在計(jì)算范式、跨模態(tài)通用表示、利用知識(shí)及行業(yè)應(yīng)用、對(duì)話系統(tǒng)上會(huì)有突破性的進(jìn)展。人工智能的迅速發(fā)展為NLP提供了更多可能，相信在眾多專家學(xué)者的共同助力下，NLP技術(shù)將不斷精進(jìn)，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)智能化發(fā)展，以科技的力量改變?nèi)藗兊纳�活�?/p>