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隨著人工智能的快速發展和現實生活中計算機應用的普遍推廣，情感計算在人機交互、娛樂、教學、安全駕駛、多媒體集成等方面發揮著重要作用。近年來，情感計算(即情感識別和情感分析)領域取得了重大突破。情感計算是基于單模態或多模態數據實現的，主要包括物理信息(如文本、音頻、視覺數據)和生理信號(如腦電圖、心電信號)。由于多個公共數據庫，基于物理的影響識別適合更多的研究人員。然而，一個人的內心情感很難被刻意隱藏在面部表情、聲音語調、身體姿勢等之外。生理信號可以產生更精確、更可靠的情緒結果; 然而，生理信號的獲取困難也阻礙了它們的實際應用。因此，物理信息和生理信號的融合可以提供有用的情緒狀態特征，并導致更高的準確性。我們系統地回顧了近年來情感計算的研究進展，并對單模態情感識別和多模態情感分析進行了分類，而不是只關注一個特定的領域。首先介紹了兩種典型的情感模型，然后介紹了常用的情感計算數據庫。接下來，我們對目前最先進的單模態情感識別和多模態情感分析的詳細結構和性能進行了調查和分類。最后，我們討論了情感計算的一些重要方面及其應用，并指出了未來最有希望的發展方向，如基線數據集的建立、多模態情感分析的融合策略和無監督學習模型。這一系統概述的總體目標是促進學術和工業研究人員在理解這一快節奏，高影響領域的最新進展和新發展。

由于預訓練語言模型等深度學習技術的發展，自然語言生成(NLG)近年來取得了很大的進展。這一進步導致了更流暢、連貫甚至屬性可控(例如，文體、情感、長度等)的生成，自然地導致了下游任務的發展，如抽象摘要、對話生成、機器翻譯和數據到文本的生成。然而，生成的文本通常包含不保真或不真實的信息，這一問題已經成為文本生成的最大挑戰，使得文本生成的性能在許多現實場景的實際應用中不能令人滿意。針對不同的任務提出了許多關于忠誠度問題的分析、評價和優化方法的研究，但并沒有結合起來進行組織、比較和討論。本文從問題分析、評價指標和優化方法三個方面，系統地綜述了近年來NLG保真性問題的研究進展。我們將不同任務的評估和優化方法組織成一個統一的分類，以便于任務之間的比較和學習。并進一步討論了今后的研究方向。

主題： A Survey on Complex Question Answering over Knowledge Base: Recent Advances and Challenges

摘要： 知識庫（KB）上的問答（QA）旨在通過知識庫中存儲的實體之間結構良好的關系信息自動回答自然語言問題。 為了使KBQA更適用于實際情況，研究人員已將注意力從簡單的問題轉移到復雜的問題，這些問題需要更多的KB三元組和約束推斷。 在本文中，我們介紹了復雜QA的最新進展。 除了依賴模板和規則的傳統方法外，該研究還被歸類為一個分類法，該分類法包含兩個主要分支，即基于信息檢索和基于神經語義解析。 在描述了這些分支機構的方法之后，我們分析了未來研究的方向，并介紹了Alime團隊提出的模型。

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主題： Jointly Modeling Aspect and Sentiment with Dynamic Heterogeneous Graph Neural Networks

摘要： 基于目標的情感分析（TBSA）旨在檢測意見方面（方面提取）和針對他們的情感極性（情感檢測）。先前的管道和集成方法都無法精確地建模這兩個目標之間的固有聯系。在本文中，我們提出了一種新穎的動態異構圖，以顯式方式對兩個目標進行聯合建模。普通單詞和情感標簽都被視為異質圖中的節點，以便方面單詞可以與情感信息進行交互。該圖使用多種類型的依賴項進行初始化，并在實時預測期間進行動態修改。在基準數據集上進行的實驗表明，我們的模型優于最新模型。進一步的分析表明，在多意見方面和無意見方面的情況下，我們的模型在具有挑戰性的實例上均獲得了顯著的性能提升。

自然語言處理(NLP)幫助智能機器更好地理解人類語言，實現基于語言的人機交流。計算能力的最新發展和大量語言數據的出現，增加了使用數據驅動方法自動進行語義分析的需求。由于深度學習方法在計算機視覺、自動語音識別，特別是NLP等領域的應用取得了顯著的進步，數據驅動策略的應用已經非常普遍。本調查對得益于深度學習的NLP的不同方面和應用進行了分類和討論。它涵蓋了核心的NLP任務和應用，并描述了深度學習方法和模型如何推進這些領域。我們進一步分析和比較不同的方法和最先進的模型。

題目： Disentangling Aspect and Opinion Words inSentiment Analysis using Lifelong PU Learning

摘要： 雖然情感分析可以從在線評論中挖掘有價值的信息，但由于文本模式的復雜性，執行一個細粒度的情感分析任務是非常困難的。在這項工作中，我們專注于一個細粒度的基于目標的情感分析（FTSA）任務，該任務用于識別目標特定方面的詞匯和觀點詞匯。這項任務在實踐中很有用。然而，現有的解決方案不能產生令人滿意的結果，特別是當我們有有限的或沒有標記的數據。為了提供一個整體的解決方案，我們設計了一個新的兩階段方法。第一階段為給定的目標對與目標相關的單詞（稱為t-words）進行分組，這相對容易。第二階段將體態詞和觀點詞從分組的t-詞中分離出來，由于缺乏足夠的詞級體態詞和觀點標記，這一階段的挑戰性更大。為了解決這一問題，我們在積極的無標記學習環境中制定了任務，并將終身學習的理念融入其中，取得了很好的效果。

作者簡介： 王帥（Shuai Wang），伊利諾伊大學芝加哥分校博士。個人主頁：//www.cs.uic.edu/~swang/

Bing Liu，伊利諾伊大學芝加哥分校計算機科學系教授，美國計算機協會院士，AAAI研究員，IEEE研究員，獲得ACM SIGKDD創新獎。個人主頁：。等

由于大量對話數據的可用性和人工智能對話的神經方法的最新進展，開發智能開放域對話系統的興趣正在復蘇。與傳統的面向任務的機器人不同，開放域對話系統旨在通過滿足人類交流、情感和社會歸屬感的需求，與用戶建立長期的聯系。這篇文章回顧了最近關于神經方法的工作，致力于解決在開發這樣的系統中的三個挑戰:語義，一致性和交互性。語義要求對話系統不僅要理解對話的內容，還要識別用戶在對話過程中的情感和社會需求。一致性要求系統表現出一致的個性，以贏得用戶的信任，獲得用戶的長期信心。互動性是指系統產生人際反應以實現特定社會目標的能力，如娛樂、一致性和任務完成。我們在這次調查中選擇的研究是基于我們獨特的觀點，并不是完全的。盡管如此，我們希望討論將會給開發更智能的開放域對話系統的新研究帶來靈感。

報告主題：Aspect-Oriented Syntax Network for Aspect-Based Sentiment Analysis

報告摘要：Aspect-based sentiment analysis aims to determine the sentimental polarity towards a specific aspect in reviews or comments. Recent attempts mostly adopt attention-based mechanisms to link opinion words to their respective aspects in an implicit way. However, due to the tangle of multiple aspects or opinion words occurred in one sentence, the models often mix up the linkages. In this paper, we propose to encode sentence syntax explicitly to improve the effect of the linkages. We define an aspect-oriented dependency tree structure, which is reshaped and pruned from an ordinary parse tree, to express useful syntax information. The new tree is then encoded into a multifaceted syntax network, to be used in combination with attention-based models for prediction. Experimental results on three datasets from SemEval 2014 and Twitter show that, with our syntax network, the aspect-sentiment linkages can be better established and the attention-based models are substantially improved as a result.

嘉賓簡介：權小軍，教授，博士生導師。先后于中國科學技術大學計算機系、香港城市大學計算機系、美國羅格斯大學商學院、美國普渡大學計算機系、香港城市大學語言學與翻譯系、新加坡科技研究局資訊通信研究院從事自然語言處理、文本挖掘和機器學習的研究工作，在國際知名期刊和會議如IEEE T-PAMI，ACM TOIS，ACL，IJCAI，SIGIR等發表論文30余篇。權小軍2012年畢業于香港城市大學，獲博士學位，回國前就職于新加坡科技研究局資訊通信研究院，任研究科學家，期間除從事相關方向的基礎研究外，也同工業界緊密合作探索研究成果的應用。