本届大会邀请了 3 位讲者：斯坦福大学计算机科学语言学教授、斯坦福语言与信息研究中心（CSLI）主任Christopher Potts，开源工具包 SRILM 作者、微软研究院的 Andreas Stolcke，以及布朗大学计算机科学和工程学助理教授 Stefanie Tellex。下面就来看看他们的演讲题目和内容吧。

　　主旨演讲 1：在延伸和近似理性言语行为模型中学习

　　讲者 Christopher Potts：斯坦福大学计算机科学语言学教授，也是斯坦福语言与信息研究中心（CSLI）的主任。他的主要研究方向是使用计算机方法探索语言中的情感表达，以及语言的生成和阐释如何受到表达的影响。他在2005出版了专著“The Logic of Conventional Implicature”。

　　【演讲介绍】理性言语行为（RSA）模型把语言使用看成是一个递归过程，其中说话者和倾听者代理对彼此的意图进行推理，以对他们的语言词意以及广泛的 Gricean 线进行丰富和交流。RSA 建立在哲学家 David Lewis 此前的研究，以及其他信号系统，比如最近发展较快的贝叶斯认知模型之上。过去 5 年间，RSA 被证明在语用学的对话暗示，比如比喻、夸张、讽刺等上提供了许多核心的功能。这一方法较高的准确率和自然醒推动了一系列外部的研究，但是，在 NLP 和 AI 中使用还算非常有限，因为精确的模型在多个维度上还算比较受限的。本报告将介绍 RSA 最新的研究进展和核心属性。

　　主旨演讲 2：你在对我说话吗？基于语言的人机对话探测和多模型方法

　　讲者 Andreas Stolcke：毕业于加利福尼亚大学，曾经是斯坦福国家研究院语音技术研究实验室资深工程师，现就职于微软研究院。 目前在语音领域已经发表超过 200 篇论文。他是著名的开源工具包 SRILM 的作者，IEEE 和 ISCA 院士。

　　【演讲介绍】随着对话系统变得越来越普遍，我们必须学会如何探测是谁在对系统说话，避免人和人之间的对话被机器误录入。本演讲要解决的就是这个问题，基于三个维度：说了什么（词汇信息）、说话方式（声音属性）以及非语言多模式和文本信息。演讲者将会展示研究结果，证明这三方面的结合将能有效解决以上提到的问题。

　　主旨演讲 3：语言学习模型，人机合作中的行为和感知

　　讲者 Stefanie Tellex：布朗大学计算机科学和工程学助理教授。她的实验室 Humans To Robots Lab 致力于开发能与人完美合作的机器人。使用语言、手势、概率推理来满足人类的需要，让人人都能拥有合作的机器人。她于 2010 年在 MIT多媒体实验室拿到了博士学位。她是 Wired 评出的“2015年改变科学家的女性”之一，她的研究 2016 年被 MIT 科技评论评为“2016十大突破性技术”。

　　【演讲介绍】复杂的任务要求机器人不仅能直接与人类交流并合作，还有其他的技能。对合作的沟通要求对语言进行建模，搭建对话与实际含义的桥梁。tefanie Tellex 的研究就是让机器人学习词汇含义的组合模型，让它们可以更好地推理并与人类交流，提升人机合作的速度和准确率。

　　Workshop 及讲座：重点 聚焦神经网络

　　本届大会一共开设了 6 个 Workshop 和 6 个讲座：

W1：国际研讨会：社会媒体自然语言处理

W2：第二研讨会：语言代码转换的计算方法

W3：第10届SSST研讨会：统计翻译的句法、语义及结构

W4：自然语言处理的结构化预测

W5：NLP与计算社会科学

W6：第七国际研讨会：健康文本挖掘和信息分析

W7：第二研讨会：计算新闻故事情节

W8：语言处理的上坡战：将早期成就扩展为鲁棒方法

　　T1：NLP 神经网络实践：从理论到代码

　　讲者：Chris Dyer, Yoav Goldberg，Graham Neubig