NLP青年学者深度对话：探寻NLP未来之路

5月26日，由百度与中国计算机学会中文信息技术专委会、中国中文信息学会青工委联合举办的“2019自然语言处理前沿论坛”在北京召开。围绕本次论坛主题— “机器之‘读、写、说、译’—— 探寻NLP未来之路” ，来自自然语言处理领域的多位青年学者在大会上作了相关报告。

作为“人工智能皇冠上的明珠”、备受关注的研究方向之一，自然语言处理（NLP）技术的进展与未来之路非常值得探讨。论坛对话环节，来自学术界、工业界的6位嘉宾就这一主题展开讨论，观点碰撞、见解深刻。参与圆桌讨论的 嘉宾分别是哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院教授车万翔、复旦大学计算机科学技术学院副教授邱锡鹏、清华大学计算机科学与技术系副研究员黄民烈、清华大学计算机科学与技术系长聘副教授刘洋、百度高级科学家吕雅娟、百度PaddlePaddle总架构师于佃海，主持人为百度人工智能技术委员会主席何中军。

（由左至右：何中军、车万翔、邱锡鹏、黄民烈、刘洋、吕雅娟、于佃海）

在场嘉宾首先回顾了过去5年NLP领域取得的重要进展。 过去5年，是深度学习和自然语言处理“深度”结合的5年，NLP的研究方法、模型框架均发生巨大变化，研究和应用上取得了一系列重大突破。黄民烈在发言中表示，关键是思路的转变，从之前的特征工程到现在神经网络模型，研究思路和方法发生了很大变化。NLP领域的节奏变化十分迅速，需要不断有新的思想，促进发展。吕雅娟结合自身的研究经历也谈到了过去5年，思路转变及拥抱深度学习后带来的巨变。她表示自然语言处理在整个人工智能发展大背景下，结合深度学习与大数据、大算力，在机器翻译、自动问答、智能写作、人机对话等不同领域都取得了系统级应用的巨大突破。车万翔从模型、数据、任务三个方面总结了NLP的进展。模型方面，大部分的NLP研究都基于深度学习模型展开；数据方面，可以更多的利用弱标注甚至无标注数据进行训练；任务方面，阅读理解、文本生成等很多过去比较难的任务，取得了较大突破。

同时，嘉宾们一致认为我国的NLP研究与工业化应用处于国际领先水平。 国家政策的支持、巨大的市场需求、高技术人才储备为NLP的发展提供了有利的条件。 在研究方面，刘洋认为中国NLP在学术界的研究相当靠前，近年来入选领域顶级会议的论文数量急剧增加，论文质量也在不断上升。在工业应用方面，吕雅娟认为，我国人口基数大，NLP需求场景丰富，国家将人工智能作为发展战略，为NLP提供了健康的发展环境。在深度学习方面，我国也走出了自主研发的道路。于佃海认为，深度学习的兴起对NLP领域产生了巨大的影响。我国NLP工业化应用的领先地位，与中国企业对深度学习技术的研发投入有很大的关系。以百度为例，深度学习底层框架技术的研发建设对百度NLP技术和应用的快速发展起到了重要的支撑和推动作用。依托自主研发的开源深度学习框架PaddlePaddle，百度将NLP积累的算法工作进行整合、优化，进一步建设并开放了PaddleNLP工具包，为开发者提供更多的便利。嘉宾们也同时指出，需要进一步加强产学研的结合，联合高校的人才培养、企业的数据资源、算力资源和框架平台资源，做出更多原创性的、有影响力的工作。

在NLP的长期发展趋势上，融合知识和多模信息、新的学习机制等方面将会是重要的技术方向。 刘洋认为，NLP获取知识的方式会在未来发生巨大变化，它将会和更多领域相结合，解决数据缺乏的问题，将更多不同的信息融合在一起。吕雅娟表示，目前的语言理解大部分是基于文本的理解，还处于比较浅层的理解，未来需要结合多模态和更多的知识。黄民烈指出，需要探索更类人的学习机制和学习方法，同时研究更高效、更经济的计算模型和方法。邱锡鹏从两方面阐述了NLP的发展趋势，一方面需要融入更多与AI相关的内容，结合跨学科的知识；另一方面是通过知识迁移、少量标注数据的学习，推动NLP在细分领域应用方面的发展。

近期来看， 未来5至10年，嘉宾们认为 在计算范式、跨模态通用表示、利用知识及行业应用、对话系统上会有突破性的进展。 人工智能的迅速发展为NLP提供了更多可能，相信在众多专家学者的共同助力下，NLP技术将不断精进，促进产业智能化发展，以科技的力量改变人们的生活。 

百度自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）以『理解语言，拥有智能，改变世界』为使命，研发自然语言处理核心技术，打造领先的技术平台和创新产品，服务全球用户，让复杂的世界更简单。