基于深度学习的神经网络机器翻译已经在通用翻译、领域翻译、翻译评估和自动译后编辑等多个场景，产生了巨大的实用和商业价值，但是仍然存在着两个典型问题。一方面，过译漏译等质量问题仍然存在；另一方面，端到端的神经网络黑盒架构使专家介入优化比较困难，传统离散知识不能很好融入模型算法。

知识驱动的机器翻译尝试从三个方向进行离散知识和神经网络模型的融合。首先是双语或多语 Entity 对齐；其次是双语或多语的 Phrase 对齐；最后翻译记忆或相似句对的融合。在自回归模型和非自回归模型上，知识驱动的机器翻译都能取得不错效果。本议题将会分享华为的离散知识和神经网络模型的融合实践经验，希望对你有所启发。

演讲提纲：

1. 机器翻译的发展和神经网络机器翻译的挑战
2. 知识驱动的机器翻译知识定义：    
   • 双语 Entity 挖掘和对齐    
   • 双语 Phrase 挖掘和对齐    
   • 翻译记忆或相似句对的挖掘和对齐
3. 知识驱动机器翻译的模型架构    
   • 模型推理 vs 自动质量评估    
   • 自回归模型 vs 非自回归模型
4. 效果分析和工具链平台构建
5. 更高级的知识驱动机器翻译思考

你将获得：

• 了解华为机器翻译和文本生成的技术和成果
• 了解华为进行离散知识和神经网络模型的融合
• 了解目前 NMT 和文本生成方向的挑战和技术展望

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：

1. 必应搜索问答的应用场景与系统概况
2. 搜索问答系统全球化过程中的核心挑战与解决方法
   • 可维护性挑战及其解决方法
   • 数据稀缺挑战及其解决方法
   • 模型效率挑战及其解决方法
3. 搜索问答系统展望与总结

你将获得：

• 了解微软必应搜索的一些前沿的技术和成果
• 了解智能问答技术在搜索产品中的落地场景、面临的挑战、成功应用的经验及未来的机会
• 为业内提供 AI 产品全球化的技术新思路，特别是有效提升深度学习模型跨语言能力的方法

随着计算机和信息技术的迅猛发展，文本校对的工作量不断增加，人工校对已无法适应迅速增长的校对需求。科大讯飞基于深厚的自然语言处理技术基础，长期以来在中文文本校对上进行深入研究，研发出飞鹰智能文本校对系统。飞鹰校对涵盖文本校对的拼写纠错、语法纠错、标点纠错及敏感词检测等不同校对模块，各项功能均达到业界领先水平。

本次分享将主要介绍最新的文本校对技术及飞鹰校对系统中的一些应用探索。

演讲提纲：

1. 飞鹰智能文本校对系统介绍
2. 文本校对相关前沿技术
   • 中文拼写纠错技术
   • 语法纠错技术
   • 其他文本校对相关研究
3. 文本校对技术的应用及展望

你将获得：

1. 了解文本校对相关的前沿技术和成果
2. 了解科大讯飞飞鹰校对系统的技术方案和应用探索
3. 了解文本校对任务的挑战和技术展望

近两年，预训练技术给自然语言处理领域带来了持续不断的技术变革，其使用海量无监督的数据学习通用的语义表示，并使用统一的范式解决各类自然语言处理任务。该技术的突破性发展给自然语言处理技术应用到各行各业带来了全新的机遇。在该领域，百度发布了文心（ERNIE）语义理解技术与平台，在语言理解、文本生成、跨语言理解、跨模态理解等多个领域取得一系列突破，并在百度搜索、小度音箱、信息流推荐等一系列产品中发挥了重要作用，同时通过百度智能云助力金融、通信、教育、互联网等各行业的智能化升级。2020 年，文心荣获了世界人工智能大会（WAIC）最高奖项 SAIL 奖和中国人工智能学会优秀成果。今年 7 月，文心发布了知识增强大模型 ERNIE 3.0，取得 54 个中文 NLP 任务世界最好效果，并在国际权威的复杂语言理解任务评测 SuperGLUE 上登顶全球榜首。

本次演讲主要介绍百度文心语义理解技术的最新进展和应用实践。

演讲提纲：

1. 语义理解技术简介
2. 文心（ERNIE）最新进展
   • 知识增强大模型 ERNIE 3.0
   • 多粒度语言知识预训练模型 ERNIE-Gram
   • 基于回顾式建模的长文本预训练模型 ERNIE-Doc
   • 基于多流机制的预训练语言生成模型 ERNIE-Gen
   • 知识增强视觉-语言预训练模型 ERNIE-ViL
3. 文心（ERNIE）应用实践
   • 文心应用实践案例
   • 文心应用工具详解

你将获得：

• 了解 NLP 预训练技术的前沿进展
• 了解文心应用实践方案，解决业务实际问题