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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

我們研究事實核查問題，它的目的是確定一個給定的主張的真實性。具體來說，我們關注的是事實提取和驗證(FEVER)及其伴隨數據集的任務。該任務由從Wikipedia檢索相關文檔(和句子)以及驗證文檔中的信息是否支持或駁斥給定的聲明的子任務組成。這項任務至關重要，可以成為假新聞檢測和醫療索賠核實等應用程序的基石。在本文中，我們旨在通過結構化和全面的方式呈現文獻來更好地理解這項任務的挑戰。此外，我們通過分析不同方法的技術視角和討論了在FEVER數據集上的性能結果來描述所提出的方法。FEVER數據集是在事實提取和驗證任務上研究最充分、結構最正式的數據集。我們還進行了迄今為止最大的實驗研究，以確定有益的損失功能的句子檢索成分。分析表明，對否定句進行采樣對于提高性能和降低計算復雜度具有重要意義。最后，我們描述了有待解決的問題和未來的挑戰，并對未來的研究提出了展望。

//arxiv.org/abs/2010.03001

摘要: 深度信念網絡(Deep belief network, DBN)是一種基于深度學習的生成模型, 克服了傳統梯度類學習算法在處理深層結構所面臨的梯度消失問題, 近幾年來已成為深度學習領域的研究熱點之一.基于分階段學習的思想, 人們設計了不同結構和學習算法的深度信念網絡模型.本文在回顧總結深度信念網絡的研究現狀基礎上, 給出了其發展趨勢.首先, 給出深度信念網絡的基本模型結構以及其標準的學習框架, 并分析了深度信念網絡與其他深度結構的關系與區別; 其次, 回顧總結深度信念網絡研究現狀, 基于標準模型分析不同深度信念網絡結構的性能; 第三, 給出深度信念網絡的不同無監督預訓練和有監督調優算法, 并分析其性能; 最后, 給出深度信念網絡今后的發展趨勢以及未來值得研究的方向.

//www.aas.net.cn/cn/article/doi/10.16383/j.aas.c190102

信息論的經典結果表明，信源信道分離編碼是漸進最優的。但現代通信系統對時延、帶寬等愈發敏 感，分離設計對解碼具有無限計算能力這一假設難以成立。帶寬有限時，相對于信源信道聯合編碼，分離編 碼已被證明是次優的。傳統的聯合信源信道編碼需要復雜的編碼方案，相較之下，數據驅動的深度學習技術 則帶來了新的設計思路。適時地對相關研究成果進行總結，有助于進一步明確深度學習方法解決信源信道聯 合編碼問題的方式，為研究新的研究方向提供依據。首先介紹了基于深度學習的信源壓縮方案和端對端收發 信機模型，隨后分析不同信源類型下的兩種聯合編碼設計思路，最后探討了基于深度學習的信源信道聯合編 碼的潛在問題和未來的工作方向。

//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。

為了解圖像分割領域的研究現狀，對圖像分割方法進行了系統性梳理，首先按照基于閾值、邊緣、區域、聚類、圖論及特定理論等6類方法介紹傳統圖像分割方法；然后介紹基于深度學習的分割方法，并探討了幾種常用的分割網絡模型，包括全卷積網絡（full convolutional network,FCN）、金字塔場景解析網絡（pyramid scene parsing network,PSPNet）、DeepLab、Mask R-CNN；最后在圖像分割的常用數據集上對同類方法進行了性能比較和分析。

行人再識別的主要任務是利用計算機視覺對特定行人進行跨視域匹配和檢索。相比于傳統算法,由數據驅 動的深度學習方法所提取的特征更能表征行人之間的區分性。對行人再識別的背景及研究歷史、主要面臨的挑 戰、主要方法、數據集及評價指標進行了梳理和總結。主要從特征表達、局部特征、生成對抗網絡三個方面對行人 再識別的算法進行分析,列舉了行人再識別9個常用數據集、3個評價標準和14種典型方法在 Market1501數據集 上取得的準確率,最后對行人再識別的未來研究方向進行展望。

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。

題目： 基于深度學習的主題模型研究

摘要： 主題模型作為一個發展二十余年的研究問題，一直是篇章級別文本語義理解的重要工具．主題模型善于從一組文檔中抽取出若干組關鍵詞來表達該文檔集的核心思想，因而也為文本分類、信息檢索、自動摘要、文本生成、情感分析等其他文本分析任務提供重要支撐．雖然基于三層貝葉斯網絡的傳統概率主題模型在過去十余年已被充分研究，但隨著深度學習技術在自然語言處理領域的廣泛應用，結合深度學習思想與方法的主題模型煥發出新的生機．研究如何整合深度學習的先進技術，構建更加準確高效的文本生成模型成為基于深度學習主題建模的主要任務．本文首先概述并對比了傳統主題模型中四個經典的概率主題模型與兩個稀疏約束的主題模型．接著對近幾年基于深度學習的主題模型研究進展進行綜述，分析其與傳統模型的聯系、區別與優勢，并對其中的主要研究方向和進展進行歸納、分析與比較．此外，本文還介紹了主題模型常用公開數據集及評測指標．最后，總結了主題模型現有技術的特點，并分析與展望了基于深度學習的主題模型的未來發展趨勢。