ITCC人才活动月之二十——2022自然语言处理青年精英论坛

2022年11月12日下午，2022年自然语言处理精英论坛顺利召开。本次论坛在深圳市科学技术协会、哈尔滨工业大学（深圳）的指导下，由西丽湖人才服务中心、深圳市人工智能学会联合主办，由深圳市人工智能学会自然语言处理理解专业委员会、广东省安全智能新技术重点实验室联合承办，深圳壹账通智能科技有限公司协办。出席本次会议的嘉宾有：华为诺亚方舟实验室语音语义首席科学家刘群博士；国家级青年人才、哈尔滨工业大学（深圳）助理教授陈科海博士；腾讯AI Lab高级研究员蔡登博士；清华大学计算机专业2023级博士研究生郦炀宁；哈尔滨工业大学（深圳）计算机学院智能计算研究中心博士研究生李东方；北京大学教授/博士生导师、深圳市人工智能学会常务副理事长兼秘书长邹月娴博士；深圳市人工智能学会常务副理事长、广东省安全智能新技术重点实验室主任王轩博士；哈尔滨工业大学（深圳）计算机科学与技术学院院长助理、博士生导师徐睿峰教授；哈尔滨工业大学（深圳）副教授户保田博士；哈尔滨工业大学（深圳）副教授高翠芸博士。徐睿峰博士主持会议。徐博士首先向大家介绍了与会嘉宾，以及本次论坛的主题，并对各位嘉宾和观众的到来表示欢迎。邹月娴秘书长向大家介绍了深圳市人工智能学会的成立初心、愿景和三年的发展情况。

邹月娴秘书处介绍深圳市人工智能学会概况

广东省安全智能新技术重点实验室主任王轩博士向参会嘉宾和观众介绍了广东省安全智能新技术重点实验室。实验室面向国家重大需求、面向经济主战场、面向世界科技前沿，探索AI技术与安全的关系、AI助力安全的方法和人工智能的内生安全。王博士同时向观众介绍了实验室的科研成果和近期建设计划。

王轩主任介绍广东省安全智能新技术重点实验室情况

论坛的演讲环节首先由华为诺亚方舟实验室语音语义首席科学家刘群博士带来《游走在模糊与精确之间：神经符号计算的困境》的主旨演讲。刘博士首先从Gary Marcus和Yann Lecun关于神经网络深度学习的争论出发，向观众介绍了神经符号计算的概念和近期进展，并具体介绍了包括GPT-f、CodeX and Copilot、WebGPT等一些最新成果。最后，刘博士总结了神经符号计算的困境以及对未来的展望和发展的建议。

刘群博士主旨演讲“游走在模糊与

精确之间“神经符号计算的困境”

接下来由国家级青年人才、哈尔滨工业大学（深圳）助理教授陈科海博士带来《神经机器翻译中的上下文表示学习与思考》的主旨演讲。陈博士首先介绍了由翻译模型、语言模型、调序模型组成的机器翻译框架，以及由神经网络组成的机器翻译框架。接下来介绍了面向机器翻译的句内上下文表示学习和句外上下文表示学习。最后，陈博士总结了包括语音翻译、语音翻译框架、端到端语音翻译模型在内的前沿研究方向。

陈科海博士主旨演讲

“神经机器翻译中的上下文表示学习与思考”

嘉宾报告结束后是轻松愉快的茶歇时间，论坛主办方为与会嘉宾和观众们准备了精美的点心饮品，嘉宾和线下的观众们在轻松愉快的休息时间进行了自由而深度的交流。

精美茶歇

青年精英报告由哈尔滨工业大学（深圳）户保田副教授主持。首先由腾讯AI Lab高级研究员蔡登博士带来题为《Measuring and Reducing Model Update Regression in Structured Prediction for NLP》的报告。蔡博士首先介绍了关于Model Update Regression的背景知识和解决模型退化问题的重要性。接下来介绍了使用模型预测来判断退化问题等最新的相关工作。最后总结了包括退化问题的衡量和退化问题的解决方法的相关工作。

蔡登博士报告

“Measuring and Reducing Model Update Regression in Structured Prediction for NLP”

清华大学2023级博士研究生郦炀宁带来题为《对比学习及其在自然语言处理中的应用》的报告。郦炀宁首先介绍了对比学习的知识背景及其框架结构。然后重点介绍了应用对比学习在解决语义漂移问题中的一些应用。最后，介绍了对比学习在中文拼写纠错等纠正大模型偏差领域的一些应用。

郦炀宁报告“对比学习及其在自然语言处理中的应用”

最后是由哈尔滨工业大学（深圳）的博士研究生李东方带来题为《自然语言处理中可解释方法的研究》的报告。李东方首先介绍了可解释性人工智能XAL的必要性以及可解释性的含义。然后以药师考试为例介绍了基于知识融合和解释生成的问答方法。最后总结了可解释AI未来的发展方向和路线。

李东方报告“自然语言处理中可解释方法的研究”

青年精英报告结束后，进行了2022自然语言处理青年精英论坛圆桌讨论。本次圆桌讨论的由邹月娴教授主持。圆桌讨论的嘉宾有华为诺亚方舟实验室语音语义首席科学家刘群博士、哈尔滨工业大学（深圳）副教授户保田博士、哈尔滨工业大学（深圳）副教授高翠芸博士、哈尔滨工业大学（深圳）助理教授陈科海博士、腾讯AI Lab高级研究员蔡登博士。

圆桌讨论（嘉宾从左至右为蔡登博士、陈科海博士、户保田博士、刘群博士、高翠芸博士、邹月娴博士）

圆桌论坛围绕当前最为热点的预训练大模型展开，重点讨论大模型以外的未来技术路径。邹月娴教授以AI的历史发展为切入点，指出早在达特茅斯会议的提案中就界定了AI作为计算机科学的一个新的研究领域，重点划分了五个领域，推理、知识表述、规划、自然语言处理（NLP）和感知，AI经过60多年的发展，有丰富的研究成果。在自然语言理解领域，自2018年之后，Transformer一统天下，从BERT始到最近大热的GPT-3，众多预训练模型先后被提出，邹教授请专家们围绕这一技术路线和未来发展趋势分享各自的观点。圆桌嘉宾们认为NLP领域除了基于Transformer的技术路线，可信和可靠AI、可解释性AI、神经网络和符号的结合等都是很有价值的研究方向。最后邹月娴教授鼓励各青年学子关注脑科学发展，借鉴其成果，积极投身人工智能研究领域。

与会嘉宾与观众合照

到此，本次论坛活动顺利结束，与会嘉宾从多个角度分享和探讨了关于NLP领域的众多问题。当下NLP技术飞速发展，但仍然存在众多问题和不足，嘉宾们提出的众多见解，将对今后NLP技术的发展带来新的探索。