微软亚洲研究院（MSRA）副院长周明：未来5-10年，NLP将走向成熟_周敏msra

近日，微软亚洲研究院（MSRA）副院长周明在「自然语言处理前沿技术分享会」上，与大家讲解了自然语言处理（NLP）的最新进展，以及未来的研究方向，以下内容由CSDN记者根据周明博士的演讲内容编写，略有删减。
周明博士于1999年加入微软亚洲研究院，不久开始负责自然语言研究组。近年来，周明博士领导研究团队与微软产品组合作开发了微软小冰（中国）、Rinna（日本）、Zo（美国）等聊天机器人系统。周明博士发表了120余篇重要会议和期刊论文（包括50篇以上的ACL文章），拥有国际发明专利40余项。

MSRA在机器翻译、中国文化、聊天机器人和阅读理解的最新进展

机器翻译

今年微软首先在语音翻译上全面采用了神经网络机器翻译，并拓展了新的翻译功能，我们叫做Microsoft Translator Live Feature（现场翻译功能），在演讲和开会时，实时自动在手机端或桌面端，把演讲者的话翻译成多种语言。

图1 神经网络机器翻译

图1概括了神经网络机器翻译，简要的说，就是对源语言的句子进行编码，一般都是用长短时记忆（LSTM）进行编码。编码的结果就是有很多隐节点，每个隐节点代表从句首到当前词汇为止，与句子的语义信息。基于这些隐节点，通过一个注意力的模型来体现不同隐节点对于翻译目标词的作用。通过这样的一个模式对目标语言可以逐词进行生成，直到生成句尾。中间在某一阶段可能会有多个翻译，我们会保留最佳的翻译，从左到右持续。

这里最重要的技术是对于源语言的编码，还有体现不同词汇翻译的，不同作用的注意力模型。我们又持续做了一些工作，引入了语言知识。因为在编码的时候是仅把源语言和目标语言看成字符串，没有体会内在的词汇和词汇之间的修饰关系。我们把句法知识引入到神经网络编码、解码之中，这是传统的长短时记忆LSTM，这是模型，我们引入了句法，得到了更佳的翻译，这使大家看到的指标有了很大程度的提升。

图2 将知识图谱纳入传统的神经网络机器翻译中

此外，我们还考虑到在很多领域是有知识图谱的，我们想把知识图谱纳入到传统的神经网络机器翻译当中，来规划语言理解的过程。我们的一个假设就是虽然大家的语言可能不一样，但是体现在知识图谱的领域上可能是一致的，就用知识图谱增强编码、解码。具体来讲，就是对于输入句子，先映射到知识图谱，然后再基于知识图谱增强解码过程，使得译文得到进一步改善。

以上两个工作都发表在本领域最重要的会议ACL上，得到很多学者的好评。

图3 Microsoft Translator Live Feature工作场景

中国文化

大家会说，中国文化和人工智能有什么关系？中国文化最有代表性的是对联、诗歌、猜谜语等等，它怎么能够用人工智能体现呢？好多人一想这件事就觉得不靠谱，没法做。但是我们微软亚洲研究院就