自然语言处理在 2017 年有哪些值得期待的发展？
2016年回答过这个题目，现在看来似乎并没有完全答对。也许这就是科研创新的魅力所在，就像一盒巧克力，打开前永远不知道它的口味是什么。 2017年已经将近过半，其实有一些迹象已经可以从ACL 2017等会议论文窥豹一斑。我觉得2017年的发展将体现在以下几个方面： 先验语言知识与深度学习模型的有机融合。从ACL 2017上NMT的相关论文可以看到，学者们纷纷将各种语言知识（如句法等）应用到NMT模型中，进一步提升机器翻译效果。该思路应该具有一定普适性。 对抗训练思想的应用。虽然GAN本身尚未在NLP各领域得到广泛验证，但对抗训练思想已经在NMT等模型中开始发挥重要作用，值得关注。 其他稍后想到了继续补充。