哈工大-腾讯联合实验室两篇长文被ACL 2020录用---腾讯高校合作

ACL 2020 原定于2020年7月5日至10日在美国华盛顿西雅图举行，由于全球新冠肺炎疫情暴发，会议将改为以在线形式进行。ACL年会是计算语言学和自然语言处理领域最重要的顶级国际会议，CCF A类会议，由计算语言学协会主办，每年举办一次。其接收的论文覆盖了对话交互系统、语义分析、摘要生成、信息抽取、问答系统、文本挖掘、机器翻译、语篇语用学、情感分析和意见挖掘、社会计算等自然语言处理领域众多研究方向。

基于哈工大-腾讯联合实验室平台，腾讯AI Lab自然语言处理中心与哈工大社会计算与信息检索研究中心合作的两篇长文被ACL 2020录用。

以下为两篇被ACL2020录用的论文介绍。

论文一

题目：Generate, Delete and Rewrite: A Three-Stage Framework for Improving Persona Consistency of Dialogue Generation

作者：宋皓宇，王琰，张伟男，刘晓江，刘挺

摘要：在对话过程中保持一致的角色属性信息对人类来说是很容易的，但对机器来说，这仍然是一项有待探索的任务。近几年，基于角色属性的对话生成任务被提出来，旨在通过在对话生成模型中加入显式的角色文本来解决属性一致性问题。虽然现有的基于角色的对话生成模型在生成类似人类的回复上取得了成功，但是它们的单阶段解码框架很难避免生成不一致的角色词。在这项工作中，我们提出了一个三阶段的对话生成框架。该框架使用生成-删除-重写机制从生成的原型回复中删除不一致的词语，然后进一步将其改写为属性信息一致的回复。我们通过人工评价和自动指标进行了评估。在PersonaChat数据集上的实验表明，我们的方法获得了非常好的性能。

论文二

题目：How Does Selective Mechanism Improve Self-Attention Networks?

作者：耿昕伟，王龙跃，王星，秦兵，刘挺，涂兆鹏

摘要：近年来，在自注意力网络引入选择机制使得模型关注其中重要的输入元素已经取得很好的效果。但是，对于选择机制取得这样结果的原因尚不清楚。本文提出一个通用的基于选择机制的自注意力网络。传统的自注意力网络在顺序编码以及结构信息建模能力存在一些不足，而本文针对其提出相应的假设，并在实验中验证假设的正确性。实验分析发现，将选择机制引入自注意力网络的好处在于：（1） 其更多关注周围词的信息，从而对周围词序的变化比较敏感，使得其更好对顺序进行编码；（2）其对于树结构重要成分关注度更高，从而其拥有更强的捕捉结构信息的能力。

哈工大-腾讯联合实验室

哈尔滨工业大学是最早与腾讯公司开展科研合作的高校之一。早在2004年，哈工大社会计算与信息检索研究中心（HIT-SCIR）就开始与腾讯合作开展文本分类方面的科研项目，随着合作的不断深入，哈尔滨工业大学和腾讯公司于2006年成立联合实验室。

依托联合实验室，腾讯技术团队与HIT-SCIR师生在自然语言处理、信息检索、社会媒体计算等多个领域持续合作，每年都有不同的科研题目开展。回顾过去十几年联合实验室的项目方向，基本上反映了NLP领域研究热点的演变：文本分类、实体名评价倾向性计算、依存句法分析、大词林、公众号搜索、情感分析、聊天回复生成、事理图谱等。

 哈尔滨工业大学社会计算与信息检索研究中心

哈尔滨工业大学社会计算与信息检索研究中心 （HIT-SCIR）汇聚了刘挺教授、秦兵教授、车万翔教授等一大批专注于NLP研究的老师和高素质的研究生，是一个充满科研活力的团队。研究方向包括句法语义分析、对话机器人、问答系统、阅读理解、情感分析、文本生成、社会预测等7个方面。

HIT-SCIR坚持理论研究与技术研发相结合的原则，一方面在向技术极限挑战的过程中发表高水平的论文，另一方面将陆续完成的阶段性成果适时地转化为实用技术。

近年来，HIT-SCIR发表论文100余篇，其中在ACL、SIGIR、IJCAI、EMNLP等顶级国际学术会议上发表30余篇论文；并在国内外多项技术评测中取得优异成绩。

研究中心经过10余年时间研制出的“语言技术平台LTP”，已免费共享给600多家研究机构，获2010年钱伟长中文信息处理科学技术一等奖，2016年黑龙江省科技进步一等奖。以语言技术平台、大词林为代表的一批成果，陆续通过与企业的合作，应用于企业产品中，为社会服务。

从2000年实验室成立至今，已经培养了30位博士、120多位硕士，很多毕业生已经成为各大企业自然语言处理研发方面的中坚力量。

 腾讯 AI Lab

腾讯AI Lab是腾讯的企业级AI实验室，于2016年4月在深圳成立，目前在中国和美国有100多位顶尖研究科学家及300多位应用工程师。借助腾讯丰富应用场景、大数据、计算力及一流人才方面的长期积累，AI Lab立足未来，开放合作，致力于不断提升AI的认知、决策与创造力，向“Make AI Everywhere”的愿景迈步。腾讯AI Lab强调研究与应用并重发展，基础研究关注机器学习、计算机视觉、语音识别及自然语言处理等四大方向，460多篇研究论文已覆盖国际顶级学术会议；技术应用聚焦在社交、游戏、内容与医疗AI四大领域，在微信、QQ等100多个产品中落地；行业应用不断取得突破，研发出屡获国际大奖的围棋AI「绝艺」，与王者荣耀联合研究的策略协作型AI「绝悟」，推进多模态数字人前沿技术，支持国家级AI+医疗标杆产品「腾讯觅影」与「腾讯医典」，并初步探索AI+农业智慧温室项目等。