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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

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。

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

盡管生成式對抗網絡(GAN)的歷史并不長，但它已被廣泛地研究和用于各種任務，包括其最初的目的，即合成樣品的生成。然而，將GAN用于具有不同神經網絡結構的不同數據類型，由于其在訓練方面的局限性，使得模型很容易出現混亂。這種臭名昭著的GAN訓練是眾所周知的，并已在許多研究中提出。因此，為了使GAN的訓練更加穩定，近年來提出了許多正則化方法。本文綜述了近年來引入的正則化方法，其中大部分是近三年來發表的。具體地說，我們關注的是那些可以被普遍使用的方法，而不管神經網絡體系結構如何。根據其運算原理將其分為若干組，并分析了各方法之間的差異。此外，為了提供使用這些方法的實際知識，我們調研了在最先進的GANs中經常使用的流行方法。此外，我們還討論了現有方法的局限性，并提出了未來的研究方向。

摘要: 三維重建在視覺方面具有很高的研究價值, 在機器人視覺導航、智能車環境感知系統以及虛擬現實中被廣泛應用.本文對近年來國內外基于視覺的三維重建方法的研究工作進行了總結和分析, 主要介紹了基于主動視覺下的激光掃描法、結構光法、陰影法以及TOF (Time of flight)技術、雷達技術、Kinect技術和被動視覺下的單目視覺、雙目視覺、多目視覺以及其他被動視覺法的三維重建技術, 并比較和分析這些方法的優點和不足.最后對三維重建的未來發展作了幾點展望。

摘要： 圖像內容自動描述是計算機視覺和自然語言處理領域的一個重要任務，在生活娛樂、智慧 交通以及幫助視覺障礙者理解視覺內容等領域有著廣泛而重要的應用價值.相比于圖像分類和目標 檢測等感知任務，圖像內容自動描述是一種更高級別、更復雜的認知任務，對幫助分析和理解圖像有 著重要的意義.旨在對現有的圖像自動描述技術進行全面的綜述.討論圖像內容自動描述中常用的數 據集和評價指標，以及現有圖像自動描述技術的性能、優點和局限性。

關鍵詞： 圖像內容描述;卷積神經網絡;循環神經網絡;注意力機制;深度學習

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。