自然语言处理是全球人工智能战略的关键，美国国家科技理事会今年6月发布的国家人工智能八大战略中，有三项与自然语言处理有关，但是当前，自然语言处理相关技术远未成熟，突破它瓶颈的关键是大数据与富知识双轮驱动。
　　刘洋发表研究视野与专业性意见
　　据介绍，联合实验室将聚焦跨模态智能对话与人机交互领域，针对零售、物流等应用场景，开展大规模跨模态信息感知、对话、用户画像及其应用的技术研究，大数据与富知识双轮驱动促进自然语言处理的发展，随后进行了圆桌讨论：自然语言处理的经世致用之道，由清华大学副教授刘洋主持，参加讨论的学者们分别就自然语言处理的技术突破和挑战、自然语言和人工智能的关系、自然语言行业应用状况和未来趋势等方面的话题，讲解了自己的研究视野与专业性意见。
　　自然语言处理有两个很重要的方面
　　清华大学的李涓子教授认为，自然语言处理有两个很重要的方面，一个是对大数据的理解，尤其是文本数据，另一个是用自然语言做人机交互，其中不只是深度学习，知识图谱也是十分重要的突破技术，现在已经到了知识与NLP融合的阶段，北京语言大学的杨尔宏教授认为，说到哪些NLP技术目前已经成功应用于人们的日常生活，这需要和语言分开，智能辅助学习是让计算机帮助人学习语言，在这个非常窄的领域里，英文做得非常好，但是没有汉语，在公共媒体上，每年学习汉语的人越来越多，每年参加汉语考试的人也越来越多，但是一款真正的能够帮助外国人学习汉语的智能学习机器还没有，这是一项巨大的挑战。
　　京东的何晓冬博士介绍了NLP技术在京东上线的应用，最传统的还是智能客服，京东智能客服在双十一期间每天会接到数百万的信息，机器可以完全解决的比例大概达到一半以上，所有的信息都会先用机器接待，如果太难再转向人工，想通过机器来帮助人工客服做得更好。
　　北京大学的穗志方教授区别了图像识别等领域和NLP领域，NLP不单单是感知，更多涉及到推理知识的运用，语言的认知属于认知智能，不但需要解决表层问题、理解语言，还需要挖掘语言背后所蕴含的深层含义。

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