聚焦AI基础技术 腾讯超50篇论文入选AI国际顶会

　　近日，自然语言处理（NLP) 顶级学术会议 ACL-IJCNLP2021 公布论文入选名单。据不完全统计，本次大会腾讯有超过50篇论文入选，再次领跑业界。其中，腾讯 AI Lab 论文《基于单语翻译记忆的神经网络机器翻译技术》被评为“杰出论文”，获得高度认可。

　　本年度腾讯ACL-IJCNLP 2021入选论文中，有27篇来自腾讯AI Lab团队，21篇来自微信AI团队，腾讯云AI、腾讯天衍实验室、腾讯医典AI、腾讯云智能平台产品部等团队也有多篇论文入选。这些论文的研究方向涵盖文本理解、文本生成、智能对话、机器翻译、信息抽取、信息检索等多个NLP的子领域。

　　ACL-IJCNLP2021是自然语言处理领域最知名的学术会议之一，也是人工智能的重要研究阵地。数据显示，今年大会共收到 3350 篇论文投稿，最终接收论文710篇，整体接收率仅为21.2%，并额外接收了14.7%的论文到Findings子刊。

　　杰出论文填补研究空白 

　　经过多轮交叉评阅，本次大会共评选出6篇杰出论文。这些论文在一定程度上代表了目前NLP研究热点和技术发展趋势。

　　在机器翻译领域，前沿研究团队一直在都推进利用翻译记忆 (Translation Memory) 技术提升机器翻译效果，其中的一个重要方向是利用输入端相似度的检索方式从双语语料中检索数据，并将获取的数据输入到深度生成网络中，提升翻译效果。

　　来自腾讯AI Lab的获奖论文，首次提出了利用单语翻译记忆提升翻译模型，并发现跨语言的检索模型可以通过端到端的方式进行优化，该方法在低资源场景下取得了巨大的性能提升，并且可以实现一个模型适用于所有领域。

　　论文提出的新方法有别于传统的采用双语语料库的搜索模式，开创了机器翻译的新想象空间。据了解，该方法已经通过实验室环境验证，研究团队正在尝试将其上线到实际生产环境中。

　　无独有偶，在今年6月线上举办的另一自然语言处理领域顶会NAACL 2021中，腾讯AI Lab与罗切斯特大学合作的论文《视频辅助无监督语法归纳（Video-aided Unsupervised Grammar Induction）》也获得最佳长论文的荣誉。

　　聚焦AI基础技术，腾讯提供丰富应用场景

　　自然语言处理是人工智能的基础技术，机器翻译属自然语言处理领域核心研究方向之一。近年来，腾讯不断加大对自然语言处理等基础AI技术的研究投入，旗下多个实验室和研究团队结合各自业务场景，打造了一系列业界领先的技术创新和应用，并持续通过学术论文、开源数据集、工具及API服务等方式对外分享成果。

　　在不久前的WMT2021国际机器翻译大赛上，来自TencentMT Oteam的微信翻译团队、腾讯AI Lab和翻译君在新闻赛道5个翻译任务上获得冠军，展现了业界领先的技术实力。

　　此前，腾讯 AI Lab 还面向行业发布了国内首个线上公开落地的交互翻译系统TranSmart，提供辅助翻译输入法、约束解码、翻译记忆融合等亮点功能，不仅在腾讯各类产品中得到应用，还成功支持了联合国文件署、Memsource、华泰证券、店小秘以及阅文集团等机构的翻译业务。

　　另外，AI Lab 还发布了具有细粒度命名实体识别、语义联想、深度语义表达等特色功能的文本理解系统 TexSmart 以及包含八百万词汇的中文词向量开源数据集，受到业界广泛关注。

　　微信AI关注语音识别与合成、自然语言处理、计算机视觉、工业级推荐系统等领域，应用微信智聆、微信智言等技术成果，服务微信翻译、微信语音转文字、微信视频号、微信看一看、QQ音乐等业务，推出腾讯小微、微信对话开放平台等产品，与Harman-Kardon, 美的、惠普、Marshall等品牌深度合作。

　　在2020年初的微信公开课PRO版上，微信AI宣布开放以硬件合作为核心的腾讯小微硬件开放平台、以对话开放能力为核心的微信对话开放平台和NLP基础技术平台，全面开放各层次 NLP 能力，面向行业用户及开发者，开放微信前沿的NLP研究成果。

　　顶尖的产品背后离不开顶尖的技术。腾讯丰富的业务场景为前沿的AI研究成果提供了最佳的“训练场”。在此基础上，腾讯也将充分打磨的技术能力通过腾讯云以产品和服务的形式面向金融、政务、医疗、交通、教育等各行业开放，为众多客户和合作伙伴提供底层技术支撑。