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基于人工智能技術的人機對話系統在人機交互、智能助手、智能客服、問答咨詢等多個領域應用日益廣泛,這極大地促進了自然語言理解及生成、對話狀態追蹤和端到端的深度學習模型構建等相關理論與技術的發展,并成為目前工業界與學術界共同關注的研究熱點之一。該文聚焦特定場景下的任務型對話系統,在對其基本概念進行形式化定義的基礎上,圍繞著以最少的對話輪次來獲得最佳用戶需求相匹配的對話內容為目標,針對目前存在的復雜業務場景下基于自然語言的用戶意圖的準確理解和識別、針對訓練數據的標注依賴及模型結果的可解釋性不足,以及多模態條件下對話內容的個性化生成這三個重大的技術問題和挑戰,對當前的技術與研究進展進行系統地對比分析和綜述,為進一步的研究工作奠定基礎。同時,對新一代的面向任務型的人機對話系統未來的關鍵研究方向與任務進行總結。

//jcip.cipsc.org.cn/CN/abstract/abstract3199.shtml

導讀：本文將參考上述綜述論文，從預訓練語言模型應用于文本生成任務的三個挑戰出發：

如何對輸入數據進行編碼并保持語義，使其與預訓練語言模型進行融合； 如何設計通用且合適的預訓練語言模型架構，使其作為生成函數； 如何優化生成函數，并保證生成文本滿足特殊屬性。 并詳細列舉目前每個挑戰下的研究進展。

文本生成是目前自然語言處理領域一項非常重要但具有挑戰性的任務，它的目的是希望生成可讀的自然語言文本，比較有代表性的應用，例如對話系統、文本摘要和機器翻譯等。

目前，深度神經模型在文本生成研究中已取得重大進展，其優勢在于深度神經網絡可以端到端地學習輸入數據到輸出文本的語義映射，而不需要人工參與進行特征工程。但是，深度神經模型往往具有大量的參數，而大部分文本生成任務數據集都非常小，因此深度神經網絡非常容易在這些數據集上過擬合，導致其無法在實際應用中進行泛化。

隨著預訓練語言模型（Pretrained Language Models, PLMs）范式的蓬勃發展，越來越多的研究將其運用到各種自然語言處理任務中以取得SOTA效果，例如BERT解決語言理解和GPT解決語言生成。通過在大規模語料集上進行預訓練，預訓練語言模型可以準確地理解自然語言并以自然語言的形式流暢表達，這兩項都是完成文本生成任務的重要能力。

摘要：隨著自然語言處理（NLP）領域中預訓練技術的快速發展，將外部知識引入到預訓練語言模型的知識驅動方法在NLP任務中表現優異，知識表示學習和預訓練技術為知識融合的預訓練方法提供了理論依據。概述目前經典預訓練方法的相關研究成果，分析在新興預訓練技術支持下具有代表性的知識感知的預訓練語言模型，分別介紹引入不同外部知識的預訓練語言模型，并結合相關實驗數據評估知識感知的預訓練語言模型在NLP各個下游任務中的性能表現。在此基礎上，分析當前預訓練語言模型發展過程中所面臨的問題和挑戰，并對領域發展前景進行展望。

//www.ecice06.com/CN/10.19678/j.issn.1000-3428.0060823

在目前已發表的自然語言處理預訓練技術綜述中，大多數文章僅介紹神經網絡預訓練技術或者極簡單介紹傳統預訓練技術，存在人為割裂自然語言預訓練發展歷程。為此，以自然語言預訓練發展歷程為主線，從以下四方面展開工作：首先，依據預訓練技術更新路線，介紹了傳統自然語言預訓練技術與神經網絡預訓練技術，并對相關技術特點進行分析、比較，從中歸納出自然語言處理技術的發展脈絡與趨勢；其次，主要從兩方面介紹了基于BERT改進的自然語言處理模型，并對這些模型從預訓練機制、優缺點、性能等方面進行總結；再者，對自然語言處理的主要應用領域發展進行了介紹，并闡述了自然語言處理目前面臨的挑戰與相應解決辦法；最后，總結工作，預測了自然語言處理的未來發展方向。旨在幫助科研工作者更全面地了解自然語言預訓練技術發展歷程，繼而為新模型、新預訓練方法的提出提供一定思路。

//fcst.ceaj.org/CN/abstract/abstract2823.shtml

近年來，深度學習技術得到了快速發展。在自然語言處理（NLP）任務中，隨著文本表征技術從詞級上升到了文檔級，利用大規模語料庫進行無監督預訓練的方式已被證明能夠有效提高模型在下游任務中的性能。首先，根據文本特征提取技術的發展，從詞級和文檔級對典型的模型進行了分析；其次，從預訓練目標任務和下游應用兩個階段，分析了當前預訓練模型的研究現狀，并對代表性的模型特點進行了梳理和歸納；最后，總結了當前預訓練模型發展所面臨的主要挑戰并提出了對未來的展望。

//www.joca.cn/CN/abstract/abstract24426.shtml

小目標檢測一直是目標檢測領域中的熱點和難點，其主要挑戰是小目標像素少，難以提取有效的特征信息.近年來，隨著深度學習理論和技術的快速發展，基于深度學習的小目標檢測取得了較大進展，研究者從網絡結構、訓練策略、數據處理等方面入手，提出了一系列用于提高小目標檢測性能的方法.該文對基于深度學習的小目標檢測方法進行詳細綜述，按照方法原理將現有的小目標檢測方法分為基于多尺度預測、基于數據增強技術、基于提高特征分辨率、基于上下文信息，以及基于新的主干網絡和訓練策略等5類方法，全面分析總結基于深度學習的小目標檢測方法的研究現狀和最新進展，對比分析這些方法的特點和性能，并介紹常用的小目標檢測數據集.在總體梳理小目標檢測方法的研究進展的基礎上，對未來的研究方向進行展望.

//journal.bjut.edu.cn/article/2021/0254-0037/20210310.html

//cea.ceaj.org/CN/abstract/abstract39198.shtml

近年來，深度學習技術被廣泛應用于各個領域，基于深度學習的預處理模型將自然語言處理帶入一個新時代。預訓練模型的目標是如何使預訓練好的模型處于良好的初始狀態，在下游任務中達到更好的性能表現。對預訓練技術及其發展歷史進行介紹，并按照模型特點劃分為基于概率統計的傳統模型和基于深度學習的新式模型進行綜述；簡要分析傳統預訓練模型的特點及局限性，重點介紹基于深度學習的預訓練模型，并針對它們在下游任務的表現進行對比評估；梳理出具有啟發意義的新式預訓練模型，簡述這些模型的改進機制以及在下游任務中取得的性能提升；總結目前預訓練的模型所面臨的問題，并對后續發展趨勢進行展望。

我們生活在一個由大量不同模態內容構建而成的多媒體世界中，不同模態信息之間具有高度的相關性和互補性，多模態表征學習的主要目的就是挖掘出不同模態之間的共性和特性，產生出可以表示多模態信息的隱含向量.該文章主要介紹了目前應用較廣的視覺語言表征的相應研究工作，包括傳統的基于相似性模型的研究方法和目前主流的基于語言模型的預訓練的方法.目前比較好的思路和解決方案是將視覺特征語義化然后與文本特征通過一個強大的特征抽取器產生出表征，其中Transformer[1]作為主要的特征抽取器被應用表征學習的各類任務中.文章分別從研究背景、不同研究方法的劃分、測評方法、未來發展趨勢等幾個不同角度進行闡述.

//www.jos.org.cn/jos/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=6125&flag=1

句法分析的目標是分析輸入句子并得到其句法結構,是自然語言處理領域的經典任務之一。目前針對該任務的研究主要集中于如何通過從數據中自動學習來提升句法分析器的精度。該文對句法分析方向的前沿動態進行了調研,分別從有監督句法分析、無監督句法分析和跨領域跨語言句法分析三個子方向梳理和介紹了2018—2019年發表的新方法和新發現,并對句法分析子方向的研究前景進行了分析和展望。

//jcip.cipsc.org.cn/CN/abstract/abstract2996.shtml

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。