厦门大学苏劲松教授应邀到访中文信息处理实验室并作学术报告

2020年12月28日下午，应实验室孙乐研究员和韩先培研究员的邀请，厦门大学苏劲松教授到访实验室，为实验室师生做了题为“神经机器翻译领域自适应研究”的学术报告。

苏劲松老师现任厦门大学信息学院软件工程系教授、博士生导师。主要研究方向是自然语言处理、社会计算，共发表学术论文100余篇，包括CCF推荐列表论文68篇。

近年来，低资源神经机器翻译（NMT）受到广泛关注，多领域神经机器翻译可以利用多个领域平行语料来构造一个统一的模型从而解决领域内数据稀少的问题。

为了同时利用和共享多种领域的翻译数据构建多领域NMT，苏老师课题组提出了区分词粒度上下文的多领域神经机器翻译模型。该方法将词级别隐状态区分为领域相关和领域共享的隐状态，并根据目标词与不同领域的相关性，调整目标词在NMT训练目标中的权重。模型在大规模多领域汉英和英法语数据集上验证性能均有所提升。

用于神经机器翻译的领域适应研究集中在领域外向领域内的一次迁移训练方式，然而由于领域间的差异这样one-pass训练方式很难达到目标，为此苏老师课题组提出了迭代双向迁移的神经机器翻译训练框架。这样迭代多源知识互转移框架在机器阅读理解中也验证了其有效性。

苏老师从机器翻译的领域迁移出发，介绍了课题组的研究工作和后续的研究进展，并对未来的神经机器翻译和领域知识蒸馏研究进行总结和展望。报告结束后，苏劲松老师与实验室师生就论文细节和科研经验展开了热烈讨论。

撰稿：吴杉

责任编辑：刘汇丹