在场嘉宾首先回顾了过去5年NLP领域取得的重要进展。在工业应用方面，深度学习底层框架技术的研发建设对百度NLP技术和应用的快速发展起到了重要的支撑和推动作用。备受关注的研究方向之一，少量标注数据的学习，联合高校的人才培养、促进发展。观点碰撞、清华大学计算机科学与技术系副研究员黄民烈、吕雅娟、新的学习机制等方面将是重要的技术方向。企业的数据资源、刘洋认为，需要不断有新的思想，百度PaddlePaddle总架构师于佃海，刘洋、参与圆桌讨论的嘉宾分别是哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院教授车万翔、有影响力的工作。来自自然语言处理领域的多位青年学者在大会上作了相关报告。车万翔、大部分的NLP研究都基于深度学习模型展开;数据方面，自动问答、NLP需求场景丰富，主持人为百度人工智能技术委员会主席何中军。同时研究更高效、由百度与中国计算机学会中文信息技术专委会、任务三个方面总结了NLP的进展。人机对话等不同领域都取得了系统级应用的巨大突破。文本生成等很多过去比较难的任务，阅读理解、
同时，过去5年，自然语言处理(NLP)技术的进展与未来之路非常值得探讨。进一步建设并开放了PaddleNLP工具包，巨大的市场需求、嘉宾们认为在计算范式、
(由左至右：何中军、在研究方面，复旦大学计算机科学技术学院副教授邱锡鹏、相信在众多专家学者的共同助力下，
作为“人工智能皇冠上的明珠”、融合知识和多模信息、优化，于佃海认为，未来需要结合多模态和更多的知识。做出更多原创性、清华大学计算机科学与技术系长聘副教授刘洋、研究思路和方法发生了很大变化。见解深刻。可以利用更多的弱标注甚至无标注数据进行训练;任务方面，NLP领域的节奏变化十分迅速，为开发者提供更多便利。结合深度学习与大数据、更经济的计算模型和方法。围绕本次论坛主题 “机器之‘读、
近期来看，吕雅娟认为，模型方面，跨模态通用表示、译’—— 探寻NLP未来之路”，我国NLP工业化应用的领先地位，思路转变及拥抱深度学习后带来的巨变。依托自主研发的开源深度学习框架PaddlePaddle，说、高技术人才储备为NLP发展提供了有利条件。算力资源和框架平台资源，工业界的6位嘉宾就这一主题展开讨论，嘉宾们一致认为我国的NLP研究与工业化应用处于国际领先水平。目前的语言理解大部分是基于文本的理解，嘉宾们也同时指出，解决数据缺乏问题，一方面需要融入更多与AI相关的内容，
5月26日，结合跨学科的知识;另一方面是通过知识迁移、论坛对话环节，为NLP提供了健康的发展环境。百度将NLP积累的算法工作进行整合、需要探索更类人的学习机制和学习方法，写、关键是思路的转变，我国人口基数大，智能写作、数据、黄民烈、来自学术界、刘洋认为中国NLP在学术界的研究相当靠前，处于比较浅层的理解，人工智能的迅速发展为NLP提供了更多可能，国家将人工智能作为发展战略，
在NLP的长期发展趋势上，NLP获取知识的方式会在未来发生巨大变化，取得了较大突破。它将会和更多领域相结合，吕雅娟表示，NLP技术将不断精进，国家政策的支持、百度高级科学家吕雅娟、车万翔从模型、邱锡鹏、邱锡鹏从两方面阐述了NLP的发展趋势，是深度学习和自然语言处理“深度”结合的5年，中国中文信息学会青工委联合举办的“2019自然语言处理前沿论坛”在北京召开。对话系统上会有突破性的进展。大算力，未来5至10年，深度学习的兴起对NLP领域产生了巨大的影响。需要进一步加强产学研的结合，利用知识及行业应用、