另外， 深度学习把我们从特征挖掘时代带到了结构工程时代， 这个过程带来了很多新的问题， 比如如何选择适配特殊任务特殊数据集的结构；可理解分析如何增加模型的可信赖性；如何更好地判断模型是否过拟合等 。 所以， 可解释性也是我们目前研究的重点方向 。
AI科技评论：您认为NLP发展经历了哪几个重要的阶段， 当下的研究趋势和面临的瓶颈是什么？
1950 年艾伦·图灵在《计算机与智能》论文中提出机器翻译算法， 第一次研究了自然语言的形态学、句法和语义问题 。 这项成果被看做是自然语言发展的源头 。 在这之后， 如果回溯整个NLP发展历程， 大概可以分为三阶段；第一个阶段是上个世纪， NLP在机器翻译领域经历了漫长的发展历程 。 第二阶段是本世纪初， 基于规则和数据驱动的机器学习技术开始兴起， NLP进入蓬勃发展期；第三阶段就是现在以深度学习为主的NLP时代 。
细分下来， 目前整个NLP发展的热点趋势， 可以总结为几个关键词：预训练， 多模态， 低资源、低功耗、可解释， 科技向善 。 大火的GPT-3就是预训练模型， 这项研究获得了NeurIPS 2020最佳论文， EMNLP-IJCNLP 2019 的最佳论文也与预训练有关 。 之所以成为学术热点， 主要就是它在ImageNet等大规模数据集上达到了很高的性能水平 。 然后是可解释性， 不仅是NLP领域， 整个以深度学习为核心的人工智能都面临模型可解释的问题， 如今AI开始大规模走向落地， 有关可解释的研究也越来越紧迫 。 这些热点研究方向百花齐放， 但现阶段都都存在一些难以逾越的瓶颈， 比如预训练在工业界的落地开销太大， 如何在医疗、金融等领域发挥实际价值， 能否实现小样本学习等等 。
AI科技评论：EMNLP从最早的兴趣小组成为了仅次于ACL的第二大NLP会议， 投稿量也在逐年上涨， 华人学者连续多年占据投稿量榜首， 您认为EMNLP的崛起对NLP发展有哪些作用？
不止是EMNLP， 我觉得各类NLP顶会对自然语言处理的发展起着重要的引领性作用 。 从EMNLP来说， 我们会试图挖掘有价值的研究， 引导学者形成正确的价值观， 推动NLP的全面发展 。 比如通过开设自然语言处理效率、可解释性等小众领域， 促进研究的多样性；通过制定各种规范和指南， 影响审稿人和作者的价值判断；通过最佳论文评选， 为研究者树立标杆 。
另外， 今年在会议安排上， 我们邀请了MIT脑与认知科学系的Evelina Fedorenko教授， 就大脑的语言系统做相关主题报告， 他们的工作有助于推动NLP与多学科的交叉融合 。 同时我们还邀请澳大利亚查尔斯达尔文大学的Steven Bird教授， 分享用NLP帮助新西兰土著居民的科研项目， 传递科技向善的理念 。 所以从整个人工智能圈来讲， 希望引导学者利用NLP技术去做一些真正提升社会价值的工作 。
下一届EMNLP程序主席
AI科技评论了解到， EMNLP组委会已公布下一届会议的程序主席， 其中， 西湖大学张岳教授位列其中， 这是自EMNLP成立以来第四位内地学者出现在大会程序委员会的行列 。

文章插图

作为国内早期从事自然语言处理研究的学者之一， 张岳老师研究方向侧重自然语言的解析、生成和翻译、文本挖掘、机器学习， 已发表相关国际期刊论文30余篇， CCF列表 A、B 类国际会议论文百余篇， 获得过CCF2018中文计算与自然语言处理青年新锐奖、SemEval2020（honorable mention）COLING2018和IALP2017最佳论文奖等奖项 。
盘点EMNLP历年的组委会成员， 除了张岳和黄萱菁教授外， 还有字节跳动李航博士、北京大学万小军等国内学者， 以及新加坡管理大学Jing Jiang、德克萨斯大学Vincent Ng等多名华人学者出任EMNLP程序主席 。

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