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【摘要】 人機對話技術作為人工智能領域的重要研究內容,它是人與機器的一種新型交互方式,受到學術界和工業界的廣泛關注。近些年來,得益于深度學習技術在自然語言領域的突破性進展,極大地促進了人機對話技術的發展。將深度學習融入人機對話系統技術中,不但使得端到端的方法成為可能,而且提取出的特征向量非常有效幾乎完全取代了人工特征。本文首先回顧了人機對話系統的發展歷程,介紹了人機對話系統的兩種類型,任務型對話系統和非任務型對話系統。其次,本文從理論模型、研究進展、可用性及存在的問題與挑戰等角度深度剖析了任務型對話系統的兩種方法,管道方法和端到端方法。重點分析深度學習技術和強化學習技術的具有代表性的前沿算法,并與傳統方法進行對比。最后,對任務型人機對話系統目前的評估方法和存在的問題進行總結,并展望了任務型對話系統的未來研究方向。

//tow.cnki.net/kcms/detail/detail.aspx?filename=JSJX20191105000&dbcode=CRJT_CJFD&dbname=CAPJLAST&v=

機器翻譯是指通過計算機將源語言句子翻譯到與之語義等價的目標語言句子的過程,是自然語言處理領域的一個重要研究方向。神經機器翻譯僅需使用神經網絡就能實現從源語言到目標語言的端到端翻譯,目前已成為機器翻譯研究的主流方向。該文選取了近期神經機器翻譯的幾個主要研究領域,包括同聲傳譯、多模態機器翻譯、非自回歸模型、篇章翻譯、領域自適應、多語言翻譯和模型訓練,并對這些領域的前沿研究進展做簡要介紹。

目標檢測的任務是從圖像中精確且高效地識別、定位出大量預定義類別的物體實例。隨著深度學習的廣泛應用，目標檢測的精確度和效率都得到了較大提升，但基于深度學習的目標檢測仍面臨改進與優化主流目標檢測算法的性能、提高小目標物體檢測精度、實現多類別物體檢測、輕量化檢測模型等關鍵技術的挑戰。針對上述挑戰，本文在廣泛文獻調研的基礎上，從雙階段、單階段目標檢測算法的改進與結合的角度分析了改進與優化主流目標檢測算法的方法，從骨干網絡、增加視覺感受野、特征融合、級聯卷積神經網絡和模型的訓練方式的角度分析了提升小目標檢測精度的方法，從訓練方式和網絡結構的角度分析了用于多類別物體檢測的方法，從網絡結構的角度分析了用于輕量化檢測模型的方法。此外，對目標檢測的通用數據集進行了詳細介紹，從4個方面對該領域代表性算法的性能表現進行了對比分析，對目標檢測中待解決的問題與未來研究方向做出預測和展望。目標檢測研究是計算機視覺和模式識別中備受青睞的熱點，仍然有更多高精度和高效的算法相繼提出，未來將朝著更多的研究方向發展。

摘要： 在自然語言處理領域，信息抽取一直以來受到人們的關注.信息抽取主要包括3項子任務：實體抽取、關系抽取和事件抽取,而關系抽取是信息抽取領域的核心任務和重要環節.實體關系抽取的主要目標是從自然語言文本中識別并判定實體對之間存在的特定關系，這為智能檢索、語義分析等提供了基礎支持，有助于提高搜索效率，促進知識庫的自動構建.綜合闡述了實體關系抽取的發展歷史，介紹了常用的中文和英文關系抽取工具和評價體系.主要從4個方面展開介紹了實體關系抽取方法，包括：早期的傳統關系抽取方法、基于傳統機器學習、基于深度學習和基于開放領域的關系抽取方法，總結了在不同歷史階段的主流研究方法以及相應的代表性成果，并對各種實體關系抽取技術進行對比分析.最后，對實體關系抽取的未來重點研究內容和發展趨勢進行了總結和展望.

//crad.ict.ac.cn/CN/10.7544/issn1000-1239.2020.20190358#1

摘要： 近年來,隨著深度學習的快速發展,面向自然語言處理領域的預訓練技術獲得了長足的進步。早期的自然語言處理領域長期使用Word2Vec等詞向量方法對文本進行編碼,這些詞向量方法也可看作靜態的預訓練技術。然而,這種上下文無關的文本表示給其后的自然語言處理任務帶來的提升非常有限,并且無法解決一詞多義問題。ELMo提出了一種上下文相關的文本表示方法,可有效處理多義詞問題。其后,GPT和BERT等預訓練語言模型相繼被提出,其中BERT模型在多個典型下游任務上有了顯著的效果提升,極大地推動了自然語言處理領域的技術發展,自此便進入了動態預訓練技術的時代。此后,基于BERT的改進模型、XLNet等大量預訓練語言模型不斷涌現,預訓練技術已成為自然語言處理領域不可或缺的主流技術。文中首先概述預訓練技術及其發展歷史,并詳細介紹自然語言處理領域的經典預訓練技術,包括早期的靜態預訓練技術和經典的動態預訓練技術;然后簡要梳理一系列新式的有啟發意義的預訓練技術,包括基于BERT的改進模型和XLNet;在此基礎上,分析目前預訓練技術研究所面臨的問題;最后對預訓練技術的未來發展趨勢進行展望。

報告主題： 信息抽取前沿動態

報告摘要： 信息抽取是從自然語言文本中抽取指定類型的實體、關系、事件等事實信息，并形成結構化數據輸出的文本處理技術。本次報告從特征多元化、語料構建（半）自動化、任務聯合學習等方面分析了當前信息提取的任務難點，并提出解決方案。

邀請嘉賓： 陳玉博，博士，中科院自動化所模式識別國家重點實驗室助理研究員，研究方向為信息抽取、知識圖譜和自然語言處理。在ACL、EMNLP、COLING、CIKM、WWW、AAAI等國際重要會議和期刊發表學術論文20余篇，曾獲得NLP-NABD 2016最佳論文獎、CCKS 2017最佳論文獎。主持或參與國家自然科學基金青年基金項目、國家自然科學基金重點項目以及多項企業合作科研項目的研發，合作企業包括：華為、螞蟻金服、騰訊、云知聲等，同時也開發了事件抽取、關系抽取、實體識別和消歧等多項工具和軟件。目前為中國中文信息學會青年工作委員會委員、中國中文信息學會語言與知識計算專委會委員。2018年獲得中國中文信息學會“錢偉長中文信息處理科學技術獎”一等獎。

報告主題： 句法分析前沿動態綜述

報告摘要： 句法分析是自然語言處理中的基礎性工作，它分析句子的句法結構（主謂賓結構）和詞匯間的依存關系（并列，從屬等）。通過句法分析，可以為語義分析，情感傾向，觀點抽取等NLP應用場景打下堅實的基礎。隨著深度學習在NLP中的使用，特別是本身攜帶句法關系的LSTM模型的應用，句法分析已經變得不是那么必要了。但是，在句法結構十分復雜的長語句，以及標注樣本較少的情況下，句法分析依然可以發揮出很大的作用。因此研究句法分析依然是很有必要的。該報告分為三個部分進行，有監督句法分析、無監督句法分析、跨領域和跨語言句法分析。

邀請嘉賓： 屠可偉，博士，上海科技大學信息科學與技術學院助理教授、研究員、博士生導師。于上海交通大學計算機科學與工程系獲學士和碩士學位；于美國愛荷華州立大學獲計算機科學博士學位；2012至2014年在美國加州大學洛杉磯分校統計系與計算機系從事博士后研究工作。研究方向包括自然語言處理、機器學習、知識表示、計算機視覺等人工智能領域，目前側重于研究文法和句法解析的表示、學習與應用。發表論文數十篇，其中包括ACL、EMNLP、NIPS、IJCAI、AAAI、ICCV等國際頂級會議論文。擔任ACL、EMNLP、NAACL、CVPR等多個國際頂級會議程序委員會委員。

人機對話系統能夠讓機器通過人類語言與人進行交互,是人工智能領域的一項重要工作。因其在虛擬助手和社交聊天機器人等領域的商業價值而廣受工業界和學術界的關注。近年來,互聯網社交數據快速增長促進了數據驅動的開放領域對話系統研究,尤其是將深度學習技術應用到其中取得了突破性進展。基于深度學習的開放領域對話系統使用海量社交對話數據,通過檢索或者生成的方法建立對話模型學習對話模式。將深度學習融入檢索式系統中研究提高對話匹配模型的效果,將深度學習融入生成式系統中構建更高質量的生成模型,成為了基于深度學習的開放領域對話系統的主要任務。本文對近幾年基于深度學習的開放領域對話系統研究進展進行綜述,梳理、比較和分析主要方法,整理其中的關鍵問題和已有解決方案,總結評測指標,展望未來研究趨勢。