導讀：一年一度的CNCC（中國計算機大會）即将于2021年10月28-30日召開，在計算領域專業人士的支持下，本屆大會共開設了111個技術論壇，涉及學術、技術、産業、教育、科普等方面共計32個方向，令人耳目一新。其中自然語言處理方向技術論壇有兩個，分别是：複雜交互場景下的自然語言理解、自然語言生成技術前沿與産業發展。

大規模預訓練語言模型GPT-3的橫空出世，讓我們感受到了深度模型所具有的強大語言生成能力。那自然語言生成還面臨着哪些挑戰？CCF數字圖書館帶你一起回顧CNCC2020自然語言處理技術論壇，為大家揭秘支持AI寫作與對話的關鍵技術，并探讨未來NLG的發展方向。CCF數圖帶你一起回顧相關報告。進入數圖，CCF會員免費觀看。

報告：【人工智能真的在創作嗎？】

講者：宋睿華 博士，中國人民大學高瓴人工智能學院長聘副教授

簡介：盡管深度神經語言模型讓生成一段通順的自然語言越來越容易，人類的創作能力卻不止于此。在這個演講中，我想從創作的獨特性出發，探讨一下人工智能是否可以像人類的創作者一樣寫出新穎的比喻或是編排出有戲劇沖突的台詞。

報告：【多樣化文本生成】

講者：萬小軍 北京大學王選計算機研究所博士生導師，語言計算與互聯網挖掘研究室負責人。

簡介：能夠生成多樣化的文本是很多文本生成應用的重要需求之一。盡管基于深度學習的自然語言生成取得了令人興奮的進步，但目前的自然語言生成系統仍面臨生成文本的多樣性不足等問題。本次演講将與大家探讨多樣化文本生成技術。

報告：【知識與語言生成】

講者：黃民烈 博士，清華大學計算機科學與技術系長聘副教授

簡介：現有的語言生成模型對知識的表示和利用存在顯著不足。即使最強大的GPT-2/3，依然存在很顯著的知識沖突問題，尤其是常識問題。講者将介紹如何将知識融入語言生成模型的研究嘗試，并介紹在需要常識推理的語言生成任務（如常識解釋、歸因推理、故事結局生成等）中的應用。

報告：【這些年，我們一起探尋的文本生成萬金油】

講者：史樹明 博士，騰訊AI Lab自然語言處理中心負責人、專家研究員

簡介：在最近幾年的學術論文中，“深度神經語言模型”幾乎就是“文本生成技術”的代名詞，俨然已經成為應對文本生成任務的萬金油；相比而言，傳統語言模型、文本模闆等技術則多了一絲滄桑和老态龍鐘的感覺。那麼在真實的工業場景中，這些不同的文本生成技術的使用情況、定位與角色是怎樣的呢？講者将分享把文本生成技術用于智能對話、電競解說、詩詞對聯歌詞創作等場景中的實踐情況，并分析對比不同技術在不同場景的下的适用性和優劣。

報告：【自然語言生成賦能内容創作】

講者：肖欣廷 百度主任架構師，篇章理解與語言生成技術負責人

簡介：受益于深度學習特别是預訓練技術的突破，自然語言生成模型輸出的文本質量不斷提升，這是否意味着人工智能賦能内容創作的大規模應用馬上到來？為探讨此問題，本報告将介紹百度在自然語言生成方向的技術進展，以及相關技術在多模内容創作中的應用，并基于百度的實踐經驗探讨自然語言生成的前景和挑戰。

報告：【Xiaomingbot – 多語言多模态新聞生成與播報】

講者：李磊 博士，原字節跳動 AI 實驗室總監

簡介：本次報告将介紹 Xiaomingbot，一款多語言多模态的新聞機器人。她能實現從結構化數據到 多語言新聞文本的生成，并生成摘要。利用跨語言聲音克隆技術，她也具備将多語言文本用同一種播 報者的語音語調播出。利用臉部表情動作同步技術，她能合成生動的虛拟主播，臉部動作保持與語音 播報文字的同步。自問世以來，已經在社交媒體生産文稿 60 萬餘篇。我們也将展望自動文本寫作技術 的挑戰和未來發展前景。

今年CNCC大會主題是“計算賦能加速數字化轉型”。今年的特邀嘉賓包括ACM圖靈獎獲得者John Hopcroft教授和Barbara Liskov教授，南加州大學計算機科學系和空間研究所Yolanda Gil教授，陳維江、馮登國、郭光燦、孫凝晖、王懷民等多位院士，及衆多深具業内影響力的專家。

CNCC2021将彙聚國内外頂級專業力量、專家資源，為逾萬名參會者呈上一場精彩宏大的專業盛宴。别缺席，等你來！（閱讀原文了解更多）

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