中科院自動化研究所自然語言處理團隊負責人宗成慶研究員近日作了題為 “自然語言處理方法與應用” 的學術報告，從學科產生與發展、技術挑戰、基本方法、應用舉例、技術現狀等多個視角對自然語言處理領域進行了全面梳理。本文帶來這份全是干貨的PPT。

自然語言處理是人工智能領域研究的核心內容之一，近年來取得了快速進展和廣泛應用，在學術界和企業界備受矚目。

中科院自動化研究所自然語言處理團隊負責人宗成慶研究員的報告從學科產生與發展、技術挑戰、基本方法、應用舉例、技術現狀等多個視角對自然語言處理領域進行了全面梳理，并簡要介紹了其團隊近年來的主要工作，以及對該學科未來發展方向的分析和展望。

我們希望這份報告能夠幫助讀者了解學科發展的脈絡，激發研究興趣，思考核心問題，領悟未來走向。

2019 年 5 月 10 日，中科院自動化研究所自然語言處理團隊負責人宗成慶研究員在智能化大廈第 1 會議室模式識別國家重點實驗室內部交流會上作了題為 “自然語言處理方法與應用” 的學術報告。馬頌德研究員、劉成林研究員等老師和研究所近百名學生參加了報告會。近兩個小時的報告活動座無虛席，討論熱烈，得到了很好的反響。

圖 1：活動座無虛席

圖 2：報告現場

講座首先對自然語言處理的基本概念、研究內容和理論方法進行了簡要的梳理，介紹了自然語言處理這一學科的產生和發展，強調了計算機理解自然語言的科學意義和應用價值。

接著，對自然語言處理面臨的技術挑戰進行了分析，包括自然語言中大量存在的未知語言現象、歧義詞匯和結構、隱喻表達、以及翻譯問題中不同語言之間概念的不對等性等，語義概念的表示和計算、說話人意圖的理解和推理、以及語用場景的分析是當前面臨的核心挑戰。

之后，宗老師介紹了自然語言處理的基本方法，通過兩個具體實例展示了不同方法的實現過程及其存在的問題。他認為，雖然目前 NLP 技術在很多領域得到了成功的應用，但遠未做到自然語言的深度理解，在這一領域仍然存在大量的難題和探索的空間，如現有的翻譯模型無法準確處理篇章范圍內的指代問題、無法區分由于細微文字或句法差異造成的句子語義反轉、無法從譯員的譯后編輯過程中自動學習翻譯知識等等。

圖 3：團隊出版主要論著

最后，宗老師介紹了自然語言處理團隊的研究方向及部分研發成果。目前團隊的主要研究方向包括自然語言處理基礎任務、機器翻譯、知識圖譜、信息抽取、問答系統、情感分類、基于多模態信息融合的自然語言處理、類腦啟發的自然語言處理方法研究等，團隊近年來在上述各方向上都進行了深入研究和探索，產出了一批優秀成果，包括三部專著：《統計自然語言處理》、《文本數據挖掘》和《知識圖譜》。在報告最后，宗老師對該學科未來發展的趨勢和方向進行了簡要分析和展望。

圖 4：討論現場

完整版教程鏈接：

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宗成慶老師團隊主頁主頁：

http://www.nlpr.ia.ac.cn/cip/introduction.htm

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