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ACL杰出论文+NAACL最佳论文，腾讯AI Lab解读两项NLP成果

NLP 服务机器翻译

本文将解读腾讯AI Lab两项NLP学术成果：一篇ACL 2021杰出论文，一篇NAACL 2021最佳长文。同时简单介绍被ACL 2021接收的其他论文。自然语言处理（NLP）领域顶级会议 ACL 2021 于 8 月 2 日至 5 日在线上举行。本届ACL共收到3350篇论文投稿，其中主会论文录用率为21.3%。据不完全统计，腾讯共入选 50 多篇论文，其中腾讯 AI Lab 贡献 27 篇（含9篇findings），包括大会的六篇杰出论文之一，与香港中文大学合作完成的《基于单语翻译记忆的神经网络机

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2021-08-09

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2021腾讯犀牛鸟精英科研人才培养计划课题（七）——自然语言处理

NLP 服务深度学习机器翻译知识图谱

12月11日，2021年腾讯犀牛鸟精英科研人才培养计划正式对外发布。计划截止申报时间为2021年1月28日24:00。本年度精英科研人才计划将延续人工智能领域顶尖科研人才培养，发布包含机器人、AI医疗、量子计算、智慧城市等12个前沿热议方向，71项研究课题。入选学生将由校企导师联合制定专属培养计划，并获得3个月以上到访腾讯开展科研访问的机会，基于真实产业问题及海量数据，验证学术理论、加速成果应用转化、开阔研究视野。同时项目组将为学生搭建线上和线下学习、交流平台，帮助学生挖掘更多潜能。本期小编整理了该计

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2020-12-28

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纪念机器翻译概念的诞生—重新认识瓦伦·韦弗先生

机器翻译 NLP 服务

本文作者张家俊研究员，中国科学院自动化研究所 2018年腾讯AI Lab犀牛鸟专项研究计划入选学者机器翻译旨在利用计算机实现自然语言之间的自动翻译，一直是自然语言处理与人工智能领域的重要研究方向，近年来更是取得了突破性进展，已成为大众较为熟知和常用的技术。现在一提起机器翻译技术的起源，对该研究领域稍有了解的人们都知道是美国的瓦伦·韦弗（Warren Weaver，后面简称韦弗）最先于1947年提出机器翻译概念并于1949年7月正式记录于名为《翻译》的备忘录。不过，可能大多数人不是特别了解韦弗究竟是

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2020-07-20

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腾讯TranSmart开启第三届全国机器翻译与译后编辑大赛新玩法

近年来迅速崛起的神经网络机器翻译大幅提升了人工翻译效率，实现翻译项目在时间、质量与成本的最佳平衡。在机器翻译领域，腾讯AI Lab不断探索新的翻译形态，已上线的腾讯TranSmart是第一个公开可用的人机交互翻译产品。由同济大学外国语学院、上海市科技翻译学会与江苏省科技翻译工作者协会联合主办第三届全国机器翻译与译后编辑大赛创新性地引入了基于腾讯TranSmart的交互翻译模式。在交互翻译模式下，机器翻译会自动根据已输入片断实时更新改进译文，帮助译员尽快得到满意的最终译文。 TranSmart交互翻译

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2020-05-25

1.2K0

2020腾讯犀牛鸟精英人才培养计划课题介绍（七）——自然语言处理研究

机器翻译 NLP 服务机器学习知识图谱神经网络

精英人才培养计划是一项校企联合人才培养项目，入选学生将受到业界顶尖技术团队与高校导师的联合指导及培养。培养期间，学生将获得3个月以上到访腾讯开展科研访问的机会，基于真实产业问题及海量数据，验证学术理论、加速成果应用转化、开阔研究视野。同时项目组将为学生搭建线上和线下学习、交流平台，帮助学生挖掘更多潜能。学生通过“十分精英圈”线上平台，随时获取前沿技术资讯、沉淀科研收获与心得；通过“智学研讨会”及“智享交流会”等线下平台，积极参与海内外顶级学术会议及学术专家交流活动；通过“精英研学营”进阶平台，对话产业

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2020-01-13

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2018年度腾讯犀牛鸟精英人才培养计划优秀学生成果分享（二）

机器翻译 NLP 服务 pytorch 机器学习神经网络

随着互联网的发展逐渐进入 “深水区”，基础研究与应用研究融通创新发展已引发业界广泛关注，协调产学各方资源，加速培养更多创新型研究人才变得尤为重要。腾讯自2017年开启“犀牛鸟精英人才培养计划”，借助其独特的数据资源和平台优势，联动高校共同培养新时期创新型研究人才，助力科技创新及应用成果落地。目前2018年度精英人才培养计划已进入收尾阶段，并将在2019年10月18日CNCC大会期间完成奖学金评选，届时，14位优秀学生将对他们的学习成果进行公开答辩，竞选本年度一至三等奖学金、个人风采奖及勤奋好学奖。在为

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2019-10-18

1.6K0

【犀牛鸟·学问】ACL2019最佳长论文: 桥接神经机器翻译的训练与推导（201907）— CCF-腾讯犀牛鸟基金线上学术报告

微信机器翻译 NLP 服务模式识别

在2906篇投稿的激烈竞争中，本篇论文获得ACL2019最佳长论文奖项（Best Long Paper）。这篇文章研究应该如何桥接神经机器翻译训练和预测，是中国大陆第一篇Best Long Paper。通过判断依据在“基于参考文本中的词”和“解码器自己的输出中预选择词”两种之间切换，该论文探索解决seq2seq转换中长期存在的暴露偏差问题。将有可能影响未来机器翻译的相关研究与工作。本次学术论坛邀请到该篇论文的联合作者，腾讯微信事业群模式识别中心的孟凡东高级研究员，为大家对论文进行介绍和解读。报告时间：

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2019-08-12

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CCF-腾讯犀牛鸟基金项目课题介绍（二）——语音技术&自然语言处理技术

声纹识别语音识别机器翻译神经网络对话机器人

CCF-腾讯犀牛鸟基金由腾讯与中国计算机学会联合发起，旨在通过搭建产学合作平台，连接产业实践问题与学术科研问题，支持海内外优秀青年学者开展与产业结合的前沿科研工作。 2018年CCF-腾讯犀牛鸟基金共涵盖机器学习、计算机视觉及模式识别、语音技术、自然语言处理、大数据技术、区块链等6个重点技术领域，涉及31项研究命题。上一期，我们介绍了机器学习、计算机视觉与模式识别两个申报主题，这期我们将介绍语音技术专题和自然语言处理技术专题。欢迎青年学者关注了解，希望大家可以从中找到适合自己的申报命题。三、语音技

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2019-07-02

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腾讯犀牛鸟精英人才培养计划课题介绍（二）——语音技术&自然语言处理

NLP 服务语音识别机器翻译神经网络机器学习

腾讯犀牛鸟精英人才培养计划是一项面向学生的校企联合培养方案，项目覆盖机器学习、量子计算、计算机视觉、语音技术、自然语言处理等产学研热点方向，入选学生将到腾讯开展科研访问，基于真实产业问题，借助腾讯海量数据、专家指导等资源，验证学术理论，加速成果应用转化，全面提升自身科研能力和综合素质。 2018年度申请时间已经过半，小伙伴们要抓紧哦~ 今年共有8个课题方向，54个子课题供大家选择，总有一款适合你！上一篇文章已经介绍了机器学习及相关应用研究方向、量子计算方向的课题及导师，接下来为大家介绍语音技术方向及

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2019-07-02

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2019年CCF-腾讯犀牛鸟基金项目课题介绍（一）——智慧教育&机器学习

强化学习教育机器翻译机器学习深度学习

CCF-腾讯犀牛鸟基金由腾讯与中国计算机学会联合发起，旨在为全球范围内最具创新力的青年学者搭建产学研合作及学术交流的平台，提供了解产业真实问题，接触业务实际需求的机会，并通过连接青年学者与企业研发团队的产学科研合作，推动双方学术影响力的提升及应用成果的落地，为科技自主研发的探索和创新储备能量。本年度共设立9个重点技术方向，29项研究命题申报截止时间：2019年6月15日24:00 我们将分四期对研究命题进行详细介绍本文将介绍智慧教育和机器学习欢迎海内外青年学者关注并申报。一、智慧教育智慧教

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2019-05-29

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2019腾讯犀牛鸟精英人才培养计划课题介绍（七）—自然语言处理

机器翻译 NLP 服务编程算法机器学习

“ 精英人才培养计划是一项校企联合人才培养项目，入选学生将受到业界顶尖技术团队与高校导师的联合指导及培养。培养期间，学生将获得3个月以上到访腾讯开展科研访问的机会，基于真实产业问题及海量数据，验证学术理论、加速成果应用转化、开阔研究视野。同时项目组将引进沟通技巧、商业分析、创新思维等定制课程，定期举办线上线下交流活动，全面提升学生综合素质。入选学生还将获得线上实名社群平台“十分精英圈”的在线访问权限，结识志同道合的科研伙伴，获取业界信息及资源。 ” 今年共有10大方向 81个子课题供大家选择总有一

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2019-01-10

1.1K0

犀牛鸟精英人才 | 南开大学罗玲：女生的科研之路同样强悍

编程算法企业 NLP 服务机器翻译 ide

罗玲现在是中国科学院计算技术研究所研究生一年级在读，研究方向是情感分析和意⻅挖掘、⽂本摘要，本科是南开大学计算机科学技术专业。作为能够入选腾讯“犀牛鸟精英人才培养计划”为数不多的本科生之一，罗玲感到无比骄傲，并在培养计划中表现突出，收获了满满的成长。喜欢上犀牛鸟罗玲在本科阶段就非常优秀，成绩在年级中排名第三，曾获综合一等奖学金以及多项算法类赛事奖项，并且一作论文以长文形式被CCF A类国际会议(人工智能⽅向) 接收。大四时她便开始在中国科学院计算技术研究所实验室实习，并从实验室的导师那里了

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2018-12-05

1.1K0

CCF-腾讯犀牛鸟基金项目课题介绍（二）——语音技术&自然语言处理技术

声纹识别语音识别机器翻译神经网络

CCF-腾讯犀牛鸟基金由腾讯与中国计算机学会联合发起，旨在通过搭建产学合作平台，连接产业实践问题与学术科研问题，支持海内外优秀青年学者开展与产业结合的前沿科研工作。 2018年CCF-腾讯犀牛鸟基金共涵盖机器学习、计算机视觉及模式识别、语音技术、自然语言处理、大数据技术、区块链等6个重点技术领域，涉及31项研究命题。上一期，我们介绍了机器学习、计算机视觉与模式识别两个申报主题，这期我们将介绍语音技术专题和自然语言处理技术专题。欢迎青年学者关注了解，希望大家可以从中找到适合自己的申报命题。三、语音技术专

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2018-06-15

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