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報告主題： 機器翻譯前沿綜述

報告摘要： 機器翻譯利用計算機將一種自然語言(源語言)轉換為另一種自然語言(目標語言)的過程。它是計算語言學的一個分支，是人工智能的終極目標之一，具有重要的科學研究價值。同時，機器翻譯又具有重要的實用價值。隨著經濟全球化及互聯網的飛速發展，機器翻譯技術在促進政治、經濟、文化交流等方面起到越來越重要的作用。

邀請嘉賓： 馮洋，博士，中國科學院計算技術研究所“新百星人才引進計劃”入選者，副研究員、博士生導師，主要研究方向為機器翻譯和人機對話。在中科院計算所獲得博士學位后，先后在謝菲爾德大學和USC/ISI開展研究工作。在ACL、EMNLP、COLING、NAACL等自然語言處理主流學術會議上發表論文40余篇，獲得ACL 2019最佳長文獎，為國內迄今唯一獲獎。多次在NIST、IWSLT、CWMT等國內外權威機器翻譯評測中獲得第一名。擔任COLING 2018領域主席，并擔任CCL 2018、2019學生研討會主席、CCMT 2019研討會主席。

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： 社會媒體處理前沿綜述

報告摘要： 隨著社會媒體類型的不斷增加，與傳統的社會媒體相比，現在社會媒體是大眾參與發布和傳播消息，以社會網絡為基礎，以互聯網用戶創造和傳播信息為主要形式的在線交互媒體。此次報告介紹了社會媒體以及處理研究的發展趨勢和方法論、社會媒體的主客觀信息，最后介紹了社會媒體處理技術發展趨勢。

邀請嘉賓： 丁效，博士，哈爾濱工業大學助理研究員。主要研究方向為人工智能、自然語言處理、社會計算和事理圖譜。2016年獲得哈爾濱工業大學博士學位，已在人工智能領域的頂級國際期刊和會議IJCAI、AAAI、EMNLP等發表相關論文20余篇。承擔國家自然科學基金青年項目等省部級以上項目四項，參與科技創新2030“新一代人工智能”重大項目、國家重大科技基礎設施建設項目、科技部973課題、國家自然科學基金重點項目等。榮獲全國青年人工智能創新創業大會三等獎、第五屆全國青年計算語言學研討會優秀論文獎等榮譽。擔任中國中文信息學會社會媒體處理專委會秘書、委員、智能金融工作組副組長，中國中文信息學會青年工作委員會委員。

報告主題： 預訓練模型--自然語言處理的新范式

報告摘要： 傳統的有監督自然語言處理模型依賴大規模的人工標注訓練數據，這些數據標注代價非常高，因此規模有限，這也限制了自然語言處理系統進一步提升精度。以Word2vec，GloVe等為代表的詞向量技術可以視為一種早期的預訓練模型， 從大規模未標注文本中預訓練的詞向量，在一定程度上提高了上層模型的精度。然而，這些模型假設“一個詞由唯一的向量表示”，忽略了它們在不同上下文下的差異。以ELMo為代表的上下文相關詞向量模型取消了以上的假設，在不同的上下文環境下，賦予相 同的詞以不同的詞向量，因此又被稱為“動態”詞向量。BERT等模型進一步使用更深層的網絡進行預訓練，并使用了語言模型之外的預訓練目標，在應用模式上也從簡單的特征提取轉換為精調整個網絡結構。這些新的預訓練模型在眾多自然語言處理任務上取得 了很好的效果，已成為自然語言處理的新范式。本報告首先介紹預訓練模型的演化過程，接著介紹預訓練模型在應用方面的最新研究進展，另外還列舉了一些對預訓練模型進行定性和定量分析的工作，最后對自然語言處理中預訓練模型的發展趨勢進行了展望。

邀請嘉賓： 車萬翔 博士，哈爾濱工業大學計算機學院教授，博士生導師，斯坦福大學訪問學者，合作導師Christopher Manning教授。現任中國中文信息學會計算語言學專業委員會委員、青年工作委員會副主任；中國計算機學會高級會員、曾任 YOCSEF哈爾濱主席（2016-2017年度）。在ACL、EMNLP、AAAI、IJCAI等國內外高水平期刊和會議上發表學術論文50余篇，其中AAAI 2013年的文章獲得了最佳論文提名獎，論文累計被引用2,100余次（Google Scholar數據），H-index值為26。出版教材 2 部，譯 著 2 部。承擔國家自然科學基金、973等多項科研項目。負責研發的語言技術平臺（LTP）已被600余家單位共享，提供的在線“語言云”服務已有用戶1萬余人，并授權給百度、騰訊、華為等公司使用。2018年，獲CoNLL多語種句法分析國際評測第1名。2015-16年， 連續兩年獲Google Focused Research Award（谷歌專注研究獎）；2016年，獲黑龍江省科技進步一等獎（排名第2）；2012年，獲黑龍江省技術發明獎二等獎（排名第2）；2010年獲中國中文信息學會“錢偉長”中文信息處理科學技術獎一等獎（排名第2）、首屆 漢王青年創新獎（個人）等多項獎勵。2017年，所主講的《高級語言程序設計（Python）》課程獲國家精品在線開放課程。

報告主題：任務型對話系統

報告簡介：對話系統一般可以分為兩種，即任務型對話系統（也稱作目標導向型對話系統）和閑聊對話系統。本講習班主要介紹任務型對話系統，其多用于垂直領域業務助理系統，如微軟小娜、百度度秘、阿里小蜜以及我們研發的對話技術平臺（DTP）等。這類系統具有明確需要完成的任務目標，如訂餐、訂票等。我們將首先介紹任務型對話系統的背景和定義，然后依次介紹其中的關鍵技術，包括自然語言理解（包括領域意圖的識別和語義槽的填充）、對話管理（包括對話狀態跟蹤和對話策略優化）以及自然語言生成；接著介紹任務型對話系統的評價方法和國內外相關技術評測任務；最后對任務型對話系統的技術和應用趨勢進行展望。

邀請嘉賓：車萬翔博士，哈爾濱工業大學計算機學院教授，博士生導師，斯坦福大學訪問學者，合作導師Christopher Manning教授。現任中國中文信息學會計算語言學專業委員會委員、青年工作委員會副主任；中國計算機學會高級會員、曾任YOCSEF哈爾濱主席（2016-2017年度）。在ACL、EMNLP、AAAI、IJCAI等國內外高水平期刊和會議上發表學術論文50余篇，其中AAAI 2013年的文章獲得了最佳論文提名獎，論文累計被引用2,100余次（Google Scholar數據），H-index值為26。出版教材 2 部，譯著 2 部。承擔國家自然科學基金、973等多項科研項目。負責研發的語言技術平臺（LTP）已被600余家單位共享，提供的在線“語言云”服務已有用戶1萬余人，并授權給百度、騰訊、華為等公司使用。2018年，獲CoNLL多語種句法分析國際評測第1名。2015-16年，連續兩年獲Google Focused Research Award（谷歌專注研究獎）；2016年，獲黑龍江省科技進步一等獎（排名第2）；2012年，獲黑龍江省技術發明獎二等獎（排名第2）；2010年獲中國中文信息學會“錢偉長”中文信息處理科學技術獎一等獎（排名第2）、首屆漢王青年創新獎（個人）等多項獎勵。2017年，所主講的《高級語言程序設計（Python）》課程獲國家精品在線開放課程。

張偉男，哈爾濱工業大學計算機科學與技術學院副教授/博士。研究興趣包括人機對話及自然語言處理。在ACL、AAAI、IJCAI及IEEE TKDE等CCF A類國際會議及國際頂級期刊發表論文多篇，主導研發了人機對話系統“笨笨”。目前為中國中文信息學會（CIPS）信息檢索專委會委員、青年工作委員會委員，中國人工智能學會（CAAI）青年工作委員會委員。曾獲黑龍江省科技進步一等獎、中國人工智能學會最佳青年成果獎、中國人工智能學會“合創杯”第二屆全國青年創新創業大賽三等獎及首屆“百度獎學金”。

報告主題：開放語義解析

報告摘要：語義解析（Semantic Parsing）是將自然語言句子轉換為機器可識別的、可計算的語義表示的任務。語義解析是自然語言處理的核心任務之一，在智能問答、語音助手、智能機器人、代碼生成等任務上具有廣泛的應用。本報告將詳細介紹語義解析這項任務，首先介紹語義解析任務、數據集和工具，然后依次介紹基于文法的語義解析方法（CCG，DCS等）、基于語義圖構建的語義解析方法和新興的神經語義解析方法（Seq2Seq, Seq2Act, coarse-to-fine等），最后對語義解析的前沿方向和重要挑戰進行展望，包括上下文有關的語義解析（可用于對話），與周邊環境有交互的語義解析（如用于機器人執行指令）。

報告嘉賓：韓先培，博士，中國科學院軟件研究所中文信息處理實驗室/計算機科學國家重點實驗室研究員。主要研究方向為信息抽取、知識圖譜、語義解析以及智能問答系統。在ACL、SIGIR、AAAI、EMNLP等重要國際會議發表論文四十余篇。韓先培是中國中文信息學會理事，語言與知識計算專業委員會副主任，中國科學院青促會會員，入選中國科協青年人才托舉計劃，獲得中國中文信息學會漢王青年創新獎。 陳波，博士，中國科學院軟件研究所中文信息處理實驗室助理研究員，2018年獲得中國科學院大學博士學位，并獲得優秀畢業生。主要研究方向為語義解析(Semantic Parsing)和自然語言理解。在ACL、COLING、NAACL等自然語言處理國際頂級會議發表學術論文多篇。參與多項國家自然科學基金重點課題以及企業合作科研項目的研發。