自然语言处理的技术演进
某机构学者Kathleen McKeown作为ACL 2020主题演讲嘉宾,回顾了自然语言处理(NLP)领域的技术发展轨迹。在神经网络技术出现前,研究者主要采用统计方法、机器学习和离散方法。2014年后,神经网络在机器翻译等领域的突破性进展彻底改变了技术格局。
关键技术突破
- BERT模型:2019年提出的双向编码器表示技术,通过微调机制实现小数据集的高效学习
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- 文本生成:基于非结构化数据(如图像/视频)的文本生成成为可能
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- 论证生成:哥伦比亚大学正在研究如何生成具有说服力的反驳论点
前沿研究课题
- 小说章节摘要:采用古登堡计划书籍章节作为训练数据,解决文学语言与日常语言的风格匹配难题
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- 会议记录摘要:自动提取会议录音中的行动项等关键信息
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- 疫情追踪:探索NLP技术在公共卫生事件演化分析中的应用
未来三大发展方向
- 机器翻译:满足全球化场景下的多语言文档理解需求
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- 对话系统:开发可作为真实伴侣的智能系统,特别关注疫情隔离中的老年群体
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- 信息交互:构建"摘要-钻取"双层信息处理架构,应对互联网信息过载问题