专题演讲嘉宾：公明博士

微软（亚洲）互联网工程院研发总监

2013 年博士毕业于中国科学院计算技术研究所，师从李华研究员，从事计算机图形学与视觉计算方向的研究。毕业后加入微软（亚洲）互联网工程院自然语言处理团队，目前带领北京、苏州两地的 30+ 位应用科学家和工程师从事自然语言处理前沿技术的研究，以及负责核心技术在微软人工智能产品中的应用落地。

研究领域包括：问答系统、智能搜索、跨语言理解与建模、多模态学习、知识图谱、推荐系统等，在国际顶级期刊和顶会发表文章 30 余篇（如 ACL、WWW、SIGKDD、COLING、EMNLP、WSDM、AAAI、PR、CVIU等），并担任 NLP/AI 顶会的 PC Member。

所带领团队的众多研究成果已经成功转化到微软全球产品和线上服务中，包括必应搜索、跨语言问答服务、Satori 知识图谱、Azure 认知服务等，其中跨语言理解与问答技术在微软全球 2021 Machine Learning, AI, And Data Science Conference（MLADS）中荣获“杰出贡献奖”（Top 2）。

by 公明博士

微软（亚洲）互联网工程院

研发总监

必应搜索问答系统及全球化过程中的挑战与方法（远程）

智能问答（Question and Answering, QnA）是近年来自然语言处理领域的重要研究方向之一，被广泛应用于搜索引擎、自动客服、人机对话等领域。智能问答相关技术在主流语言（如英语）已经有大量相关的研究，但对于非英语特别是小语种的研究还非常有限。但实际应用场景，特别是全球化的产品中，往往会面临系统全球化的需求与挑战，以必应搜索引擎为例，问答系统不仅仅需要回答英语的查询，还需要支持全球上百种语言的查询，因此跨语言问答技术具有广泛而重要的应用价值。

本次分享将介绍微软（亚洲）互联网工程院自然语言处理团队在必应搜索问答系统全球化过程中的实践经验，包括实践过程中的挑战和解决方案，希望给关注跨语言理解、智能问答、机器阅读理解等技术的与会者带来启发和帮助。

演讲提纲：