自然语言理解（Natural Language Processing，简称NLP）赋予计算机通过自然语言文本与外界交互的能力。NLP中心使命是追踪和研究最前沿的自然语言文本理解和生成技术，并孵化下一代自然语言处理技术与商业应用场景。目前团队有10位基础研究科学家，其中大多拥有国内外知名院校的博士学位，j2直播，在学界或工业界科研经历丰富。同时在应用探索上，NLP中心与腾讯多个应用工程师团队及国内外高校及实验室紧密合作。

在前沿研究上，NLP中心正致力于打造一个文本理解引擎，实现基于语义分析、知识推理和统计机器学习相结合的深度文本理解。开放域人机对话是NLP领域目前最艰巨的任务之一，NLP中心正在打造一个开放域人机对话引擎（Open-Domain Conversation Engine），通过深度理解自然语言提升回复质量，并允许用户定制不同性别和语言风格的聊天机器人。研究人员结合深度学习技术和NLP研究热点，取得了诸多创造性的成果，研究成果被近期多个相关顶级会议和刊物录用，包括ACL会议论文3篇，EMNLP会议论文7篇，及TASLP期刊论文1篇。

在应用探索上，NLP中心特别注重研究与具体产品间的交互。其文本理解、文本生成、对话和翻译等技术应用到了公司诸多产品中，提升产品智能化以更好服务用户。研究人员还积极从产品实际需求中发现新的NLP问题，为学术界提供更丰富的研究课题和场景。

本届ACL腾讯AI Lab被收录的三篇论文包括：

论文一：Modeling Source Syntax for Neural Machine Translation

论文二：Chunk-Based Bi-Scale Decoder for Neural Machine Translation

论文三：Deep Pyramid Convolutional Neural Networks for Text Categorization

一分钟了解ACL 2017

ACL（国际计算机语言协会年会，Meeting of the Association for Computational Linguistics）是计算语言学里最重要的国际会议，今年是第55届，于7月30日到8月4日在加拿大温哥华举办。会议涵盖生物医学、认知建模与心理语言学、交互式对话系统、机器翻译等各个领域。

在评估会议的学术影响力指标上，本次会议均创新高 —— 论文有效提交数1318 篇，包括751 篇长文和 567 篇短文。录取数为 195 篇长文（18%）、104 篇短文（25％）与22 篇杰出论文（ 1.6%）。而在新发布的2017谷歌学术指标中，ACL是计算机语言学和自然语言处理领域排名最高的国际学术年会。

整个会议期共 367 个报告，长文将展示 14 分钟，短文 12 分钟，密度为历届最高。并首次举办了关注女性研究群体的「WiNLP Workshop」，及可代为照顾儿童的「KiddleCorp」，方便已为人父母的研究者参会。

录取论文涉及领域占比最高的五类是：信息提取检索与问答、文档分析和自然语言处理应用（23.4%）、语义（12.1%）、机器翻译（8.2%）、机器学习（7%）、生成与总结（6.5%）。而投稿热度增长最快的领域为对话和交互系统（59.7%）、机器人视觉基础（41.9% ）与机器学习（ 34.4%）。

腾讯AI Lab主任张潼介绍到，「ACL早期利用语法和规则分析自然语言，90年代后，随着以LDC（Linguistic Data Consortium）为代表的自然语言数据集建立扩充，统计自然语言方法在计算语言学里作用越来越大并成为主流。2000年后随着互联网高速发展及以自然语言为核心的人机交互方式兴起，自然语言研究被赋予极高应用价值。」

腾讯AI Lab副主任俞栋认为，「自然语言的理解、表达、生成和转换一直是自然语言处理的核心问题。近年来有很多新的解决思路和方法。今年的ACL涉及自然语言处理的各方面，尤其在语义解析、语义角色标注、基于语义和语法的自然语言生成、机器翻译和问答系统方向上都有一些有趣的工作。」返回搜狐，查看更多