(微信AI團(tuán)隊(duì)參與研究的文章獲得最佳長論文獎，也是中國大陸第一篇最佳長論文)

文 | 搜狐科技 馬文玥

自然語言處理領(lǐng)域頂級會議ACL 2019于7月28日-8月2日在意大利召開，微信AI團(tuán)隊(duì)有9篇文章被選中。

微信AI團(tuán)隊(duì)一直與國內(nèi)技術(shù)領(lǐng)域的頂尖院校保持著業(yè)務(wù)與科研結(jié)合的積極探索。值得一提的是，此次由中科院計(jì)算所和微信AI等團(tuán)隊(duì)合作的文章獲得ACL錄取文章中最佳長論文獎項(xiàng)(Best Long Paper)。

參與研究文章獲最佳長論文

在2906篇投稿的激烈競爭中，“Bridging the Gap between Training and Inference for Neural Machine Translation獲得此次ACL最佳長論文獎項(xiàng)(Best Long Paper)。這篇文章研究應(yīng)該如何橋接神經(jīng)機(jī)器翻譯訓(xùn)練和預(yù)測，是中國大陸第一篇Best Long Paper。

其作者分別來自中科院計(jì)算所、中國科學(xué)院大學(xué)、騰訊微信、伍斯特理工學(xué)院、華為諾亞方舟實(shí)驗(yàn)室。在中科院計(jì)算所對該項(xiàng)目的推動過程中，來自微信團(tuán)隊(duì)模式識別中心的孟凡東，參與了實(shí)驗(yàn)改進(jìn)、部分優(yōu)化技術(shù)、數(shù)據(jù)處理、論文修改等相關(guān)工作。

AI團(tuán)隊(duì)多項(xiàng)技術(shù)可圈可點(diǎn)

微信AI團(tuán)隊(duì)在此屆ACL中的表現(xiàn)，充分證明了微信團(tuán)隊(duì)在AI領(lǐng)域所積累的專業(yè)實(shí)力。據(jù)了解，微信AI團(tuán)隊(duì)保持著小而精的團(tuán)隊(duì)規(guī)模，成員幾乎全部來自國內(nèi)外頂尖高校的碩士或博士，并一直保持著人才引入的高標(biāo)準(zhǔn)。

近年來，除了機(jī)器翻譯以外，微信AI團(tuán)隊(duì)在許多領(lǐng)域都有讓人驚喜的嘗試。其中，孟凡東所在的微信智言團(tuán)隊(duì)專注于智能對話和自然語言理解研究與應(yīng)用，致力于打造“對話即服務(wù)”的理念。目前已支持家居硬件、PaaS、行業(yè)云和AI Bot等領(lǐng)域，讓人與機(jī)器以最自然、最便捷的方式交流溝通。

而微信AI的另一知名技術(shù)品牌微信智聆，其語音轉(zhuǎn)文字技術(shù)每天處理超過4億條語音，語音識別正確率達(dá)到97%，并在微信語音輸入、語音轉(zhuǎn)文字、王者榮耀、QQ音樂等產(chǎn)品中都提供了技術(shù)支持。

此外，微信團(tuán)隊(duì)還嘗試了一些小而美的AI技術(shù)創(chuàng)新，由微信翻譯團(tuán)隊(duì)開發(fā)的人工智能圍棋程序PhoenixGo(簡稱“金毛”)曾在2018世界人工智能圍棋大賽中一舉奪得世界冠軍。

微信AI團(tuán)隊(duì)一直潛心業(yè)務(wù)與學(xué)術(shù)研究，在業(yè)務(wù)中挖掘科研課題，在他們看來，業(yè)務(wù)與研究是相互促進(jìn)的關(guān)系：“通過研究來發(fā)現(xiàn)更好的方法，最終結(jié)果也可以直接應(yīng)用在業(yè)務(wù)中。”例如本次會議中的多項(xiàng)工作，已經(jīng)進(jìn)一步推動了對話系統(tǒng)、微信翻譯、微信讀書等多個(gè)業(yè)務(wù)場景的應(yīng)用。

附：微信AI團(tuán)隊(duì)入選的9篇文章

1. Towards Fine-grained Text Sentiment Transfer.

Fuli Luo, Peng Li, Pengcheng Yang, Jie Zhou, Yutong Tan, Baobao Chang, Zhifang Sui and Xu Sun

ACL 2019.

2. DocRED: A Large-Scale Document-Level Relation Extraction Dataset.

Yuan Yao, Deming Ye, Peng Li, Xu Han, Yankai Lin, Zhenghao Liu, Zhiyuan Liu, Lixin Huang, Jie Zhou and Maosong Sun.

ACL 2019.

3. Key Fact as Pivot: A Two-Stage Model for Low Resource Table-to-Text Generation.

Shuming Ma, Pengcheng Yang, Tianyu Liu, Peng Li, Jie Zhou and Xu Sun.

ACL 2019.

4. Improving Multi-turn Dialogue Modelling with Utterance ReWriter.

Hui Su, Xiaoyu Shen, Rongzhi Zhang, Fei Sun, Pengwei Hu, Cheng Niu and Jie Zhou.

ACL 2019.

5. Rhetorically Controlled Encoder-Decoder for Modern Chinese Poetry Generation.

Zhiqiang Liu, Zuohui Fu, Jie Cao, Gerard de Melo, Yik-Cheung Tam, Cheng Niu and Jie Zhou.

ACL 2019.

6. GCDT: A Global Context Enhanced Deep Transition Architecture for Sequence Labeling.

Yijin Liu, Fandong Meng, Jinchao Zhang, Jinan Xu，Yufeng Chen and Jie Zhou.

ACL 2019.

7. Incremental Transformer with Deliberation Decoder for Document Grounded Conversations.，Zekang Li, Cheng Niu, Fandong Meng, Yang Feng, Qian Li and Jie Zhou.

ACL 2019.

8. Bridging the Gap between Training and Inference for Neural Machine Translation.

Wen Zhang, Yang Feng, Fandong Meng, Di You and Qun Liu.

ACL 2019.

9. Retrieving Sequential Information for Non-Autoregressive Neural Machine Translation.

Chenze Shao, Yang Feng, Jinchao Zhang, Fandong Meng, Xilin Chen and Jie Zhou.

ACL 2019.