太阳成集团tyc9728成功举办“CCF-NLP走进太阳成集团tyc9728”活动

为向师生宣讲自然语言处理及大模型技术最新研究前沿，拓展科研视野，太阳成集团tyc9728于2023年09月16日在报告厅举办了“CCF-NLP走进高校系列活动之走进太阳成集团tyc9728”活动。

“CCF-NLP走进高校”是由中国计算机学会自然语言处理专业委员会（CCF-NLP）发起，联合MLNLP社区及各个知名高校开展的前沿NLP研究分享活动。通过特邀嘉宾分享交流促进师生对自然语言处理前沿进展的了解，帮助在校计算机及人工智能相关专业学生成长和提升。

本次学术报告通过线下分享和线上直播方式同时进行，由西湖大学计算机科学与技术学院张岳教授主持开幕。活动首先由CCF-NLP专委会主任、苏州大学周国栋教授介绍了中国计算机学会自然语言处理专业委员会。太阳成集团tyc9728王津副教授向嘉宾和线上观众介绍了太阳成集团tyc9728的历史沿革、教学实践和人才培养成果，并对嘉宾的到来表示欢迎。

北京大学万小军教授以《自然语言生成评价：问题与对策》为题，探讨自然语言生成评价的问题和对策。随着ChatGPT等大模型的广泛应用，自然语言生成的自动评价结果与人工评价的契合度有了进一步的提高。然而，对不同模型生成文本的可靠质量评价仍然极具挑战性。报告分别剖析了自动评价和人工评价方法面临的若干问题，同时介绍了应对上述问题的可能对策。最后，万小军教授分析了生成评价研究的未来方向和技术难点。

华南理工大学蔡毅教授以《基于人工智能的问题自动生成及改写技术》为题，探讨了融合文本、多模态数据和知识库的问题自动生成任务。蔡教授介绍了基于人工智能技术的问题自动生成及改写中的若干关键技术，包括知识融合的问题自动生成、问题生成的多样性及难度可控、多模态问题生成和基于知识的问题改写等。虽然ChatGPT等大模型的出现极大地提升了生成式任务的性能，但针对问题的自动生成仍面临诸多挑战。

厦门大学苏劲松教授以《多模态神经机器翻译的过去，现在和未来》为题，探讨了多模态机器翻译研究的主要技术和方法。首先，苏教授介绍了多模态机器翻译的任务定义，应用场景和研究进展。随后，分析了多模态机器翻译数据集构建，模型设计和模型分析等方面的研究进展，最后对大模型时代的多模态神经机器翻译发展进行了展望。

本次活动涵盖了自然语言生成评价方法、问题生成和机器翻译等多个热门领域。报告会线下近300名学生参与此次活动，线上观众突破1700人。与会学生积极提问，与报告人深入交流。各位报告嘉宾在回答问题的同时，还给予了研究建议，为学生们进一步了解自然语言处理领域的前沿研究提供了指引。