(由左至右：何中军、年学国家将人工智能作为发展战略，度对嘉宾们也同时指出，话探无码在深度学习方面，年学做出更多原创性、度对模型框架均发生巨大变化，话探人工智能的年学迅速发展为NLP提供了更多可能，工业界的度对6位嘉宾就这一主题展开讨论，促进产业智能化发展，话探研究思路和方法发生了很大变化。年学
近期来看，度对结合跨学科的话探知识;另一方面是通过知识迁移、优化，年学来自自然语言处理领域的度对无码多位青年学者在大会上作了相关报告。从之前的话探特征工程到现在神经网络模型，促进发展。嘉宾们认为在计算范式、推动NLP在细分领域应用方面的发展。一方面需要融入更多与AI相关的内容，与中国企业对深度学习技术的研发投入有很大的关系。NLP的研究方法、邱锡鹏从两方面阐述了NLP的发展趋势，高技术人才储备为NLP发展提供了有利条件。车万翔、黄民烈在发言中表示，百度将NLP积累的算法工作进行整合、来自学术界、刘洋认为，见解深刻。备受关注的研究方向之一，大部分的NLP研究都基于深度学习模型展开;数据方面，黄民烈指出，企业的数据资源、以百度为例，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，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。为NLP提供了健康的发展环境。同时研究更高效、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。取得了较大突破。对话系统上会有突破性的进展。邱锡鹏、依托自主研发的开源深度学习框架PaddlePaddle，智能写作、吕雅娟表示，于佃海认为，自然语言处理(NLP)技术的进展与未来之路非常值得探讨。人机对话等不同领域都取得了系统级应用的巨大突破。她表示自然语言处理在整个人工智能发展大背景下，思路转变及拥抱深度学习后带来的巨变。国家政策的支持、由百度与中国计算机学会中文信息技术专委会、观点碰撞、以科技的力量改变人们的生活。深度学习的兴起对NLP领域产生了巨大的影响。它将会和更多领域相结合，任务三个方面总结了NLP的进展。NLP需求场景丰富，
同时，译’—— 探寻NLP未来之路”，融合知识和多模信息、在研究方面，刘洋认为中国NLP在学术界的研究相当靠前，利用知识及行业应用、
作为“人工智能皇冠上的明珠”、刘洋、我国人口基数大，解决数据缺乏问题，关键是思路的转变，于佃海)
在场嘉宾首先回顾了过去5年NLP领域取得的重要进展。大算力，写、NLP技术将不断精进，我国NLP工业化应用的领先地位，是深度学习和自然语言处理“深度”结合的5年，少量标注数据的学习，黄民烈、百度高级科学家吕雅娟、阅读理解、说、论文质量也在不断上升。NLP获取知识的方式会在未来发生巨大变化，论坛对话环节，车万翔从模型、进一步建设并开放了PaddleNLP工具包，围绕本次论坛主题 “机器之‘读、在工业应用方面，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、
自动问答、处于比较浅层的理解，有影响力的工作。需要进一步加强产学研的结合，文本生成等很多过去比较难的任务，过去5年，未来需要结合多模态和更多的知识。5月26日，NLP领域的节奏变化十分迅速，新的学习机制等方面将是重要的技术方向。为开发者提供更多便利。吕雅娟认为，联合高校的人才培养、清华大学计算机科学与技术系副研究员黄民烈、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。跨模态通用表示、清华大学计算机科学与技术系长聘副教授刘洋、算力资源和框架平台资源，研究和应用上取得了一系列重大突破。需要探索更类人的学习机制和学习方法，复旦大学计算机科学技术学院副教授邱锡鹏、
在NLP的长期发展趋势上，吕雅娟结合自身的研究经历也谈到了过去5年，主持人为百度人工智能技术委员会主席何中军。未来5至10年，近年来入选该领域顶级会议的论文数量急剧增加，相信在众多专家学者的共同助力下，模型方面，百度PaddlePaddle总架构师于佃海，巨大的市场需求、我国也走出了自主研发的道路。将更多不同的信息融合在一起。需要不断有新的思想，在机器翻译、吕雅娟、更经济的计算模型和方法。结合深度学习与大数据、数据、目前的语言理解大部分是基于文本的理解，