經(jīng)過近幾年的發(fā)展，深度學習給自然語言處理帶來了很多新的變化，包括 Word2Vec、ELMO、OpenAI GPT、Glove、Fasttext 等主流模型也在這一端時間內(nèi)涌現(xiàn)。直到最近 Google 發(fā)布的論文“ Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding ”中提到的 BERT 模型又刷新了自然語言處理的 11 項記錄。

在不少人看來，BERT 對自然語言處理的研究具有里程碑式的意義，至少在復旦大學計算機科學技術學院副教授邱錫鵬看來：“證明了一個非常深的模型可以顯著提高 NLP 任務的準確率，而這個模型可以從無標記數(shù)據(jù)集中預訓練得到。”

也正是因為如此，深度學習的不可解釋性，在面對某個具體任務時進行遷移學習是十分困難的，相對而言，基于知識圖譜的自然語言理解則是可解釋性的，更加類似于人類思考過程的技術。BERT 的出現(xiàn)或?qū)μ岣咧R圖譜質(zhì)量，并進一步提高自然語言處理的質(zhì)量將非常有幫助。

于是，在以移動互聯(lián)網(wǎng)為基礎高速發(fā)展的背景之下，人們獲取信息并進行傳播的渠道越來越豐富、數(shù)據(jù)量也越來越巨大，如何更好地進行人機語言交互，讓機器既能聽懂又能學會遷移？如智能客服、對話機器人已作為主要落地方式被應用于電商、游戲、金融等場景。

今年7月，思必馳北京研發(fā)院首先提出了啟發(fā)式對話系統(tǒng)的框架，通過話題路徑規(guī)劃和知識點推薦模型，實現(xiàn)信息傳播和目標引導，可以幫助企業(yè)快速構建信息服務對話機器人，并能大幅提升關鍵信息的用戶觸達能力。

此外，自然語言處理還在搜索、推薦、翻譯等文本類場景上有著更為廣泛的落地，放在目前來看，如國外的 Facebook、微軟必應等，國內(nèi)的阿里、今日頭條等不少門戶類公司都有自己相對完備的搜索、推薦系統(tǒng)。

現(xiàn)在，CSDN 就為大家提供了這樣一個機會，讓你能夠聆聽以上公司在自然語言處理方面的最新技術實踐，并有機會與它們的資深技術人員面對面交流。

2018 年 11 月 8-9 日，由中國 IT 社區(qū) CSDN 與硅谷 AI 社區(qū) AICamp 聯(lián)合出品的 2018 AI 開發(fā)者大會（AI NEXTCon）將于北京召開。

本次大會設有“自然語言處理技術專場”，我們很榮幸邀請到在研究和工業(yè)界都極富盛名的一線技術專家們：思必馳北京研發(fā)院院長、公司副總裁 初敏、Facebook語音識別科學家 Baiyang Liu、字節(jié)跳動高級技術總監(jiān)和杰出科學家 Xiaobing Liu、阿里巴巴智能服務事業(yè)部北京團隊負責人 孫健、微軟（亞洲）互聯(lián)網(wǎng)工程院資深應用科學研發(fā)總監(jiān)陳一寧。

下面重磅介紹自然語言處理技術專題的講師團和他們的議題概要：

初敏：思必馳北京研發(fā)院院長、公司副總裁

演講主題：啟發(fā)式對話助力企業(yè)服務智能化

初敏博士畢業(yè)于中科院聲學所，主要研究方向覆蓋語音識別與合成、自然語言處理、機器學習和數(shù)據(jù)挖掘、大數(shù)據(jù)處理和計算等，在相關領域發(fā)表了近百篇學術論文并取得30多項國內(nèi)外專利。

2000年，初敏博士加入微軟亞洲研究院，從事科學研究近10年，創(chuàng)建并領導語音合成研究小組，研制出了第一個中英文雙語語音合成系統(tǒng)“木蘭”；2009年入職阿里云，承擔過各種大數(shù)據(jù)應用項目。從2014開始，組建阿里iDST智能語音交互團隊，在短短兩年時間，完成語音交互全鏈路技術的研發(fā)和應用落地，他們的技術在淘寶客服、支付寶客服、Yun OS、手機支付寶、手機淘寶、釘釘?shù)犬a(chǎn)品廣泛應用；2017年加入思必馳，擔任思必馳公司副總裁，組建思必馳北京研發(fā)院并擔任院長，負責語音合成、自然語言處理等核心技術的研發(fā)，以及智能語音交互技術在企業(yè)服務智能化等新場景的產(chǎn)品研發(fā)和業(yè)務拓展。

Baiyang Liu：Facebook語音識別科學家

演講議題：自然語言理解在Facebook的應用與實踐

Baiyang Liu是Facebook語音識別研究科學家。自2015年初以來，他一直致力于建立眾多支持Facebook AI產(chǎn)品的話語理解和對話系統(tǒng)。在此之前，Baiyang是亞馬遜語音識別系統(tǒng)的早期機器學習工程師之一。他獲得計算機科學博士學位，主攻計算機視覺領域。

Xiaobing Liu：字節(jié)跳動高級技術總監(jiān)和杰出科學家

演講議題：大規(guī)模深度學習和序列模型的研究及應用

Xiaobing Liu，自2014年起擔任Google Brain Staff軟件工程師和機器學習研究員。工作中，他專注于TensorFlow以及一些可以應用深度學習來改進Google產(chǎn)品的關鍵應用，如Google Ads、Google Play推薦、Google翻譯、醫(yī)學大腦等。他的研究興趣從系統(tǒng)到應用機器學習如ASR、機器翻譯、醫(yī)學HER建模、推薦建模。他的研究成果已成功應用于雅虎、騰訊、Google的各類商業(yè)產(chǎn)品。他曾擔任2017年ACL計劃委員會和2017年AAAI會議主席，負責包括一些頂級會議的部分出版物。

孫 ?。喊⒗锇桶椭悄芊帐聵I(yè)部北京團隊負責人

演講議題：關于人機對話交互的反思、實踐和未來展望

孫健，阿里巴巴智能服務事業(yè)部北京團隊負責人。他主導的自然語言處理基礎平臺有力支撐和服務了淘寶搜索、阿里媽媽廣告等核心業(yè)務，主導了阿里巴巴自然交互平臺（Natural User Interface, NUI）的設計開發(fā)，NUI平臺廣泛應用于天貓魔盒、互聯(lián)網(wǎng)汽車等各種設備中。目前他正帶領團隊打造面向全行業(yè)的企業(yè)智能服務對話機器人(云小蜜)，從而讓每一家企業(yè)/組織能夠及時響應用戶的需求，與用戶進行7*24的自然交互。

陳一寧：微軟（亞洲）互聯(lián)網(wǎng)工程院資深應用科學研發(fā)總監(jiān)

演講議題：搜索中的自然語言先驗知識

陳一寧是清華大學博士，主要研發(fā)方向涵蓋語音識別與合成、自然語言處理、人工智能、大數(shù)據(jù)等方向，并在相關領域發(fā)表多篇論文并取得多項專利。2004年，陳一寧博士加入微軟亞洲研究院，從事語音合成方面的研究。2009年加入阿里巴巴，負責多項算法工作，是神馬搜索的共同創(chuàng)始人，并曾負責iDST智能語音方向的商業(yè)化。2017年加入微軟互聯(lián)網(wǎng)工程院，從事自然語言處理相關的研發(fā)工作。

除了語音技術專題之外，我們還為大家準備了“語音技術”、“機器學習工具”、“數(shù)據(jù)分析”、“機器學習”、“計算機視覺”、“知識圖譜”等技術專題，以及“智慧金融”、“智能駕駛”、“智慧醫(yī)療”等行業(yè)峰會。大會完整日程以及嘉賓議題請查看下方海報。