ACL、IJCAI和SIGIR是自然语言处理、人工智能和信息检索领域的顶级国际学术会议。AIS 2020由北京智源人工智能研究院、美团点评承办，共征集三大会议论文共76篇，分为15个Session，包含自然语言分析和应用、知识和推理、信息检索、推荐系统、机器翻译、情感分析、对话控制和生成、自然语言生成、语言模型和跨语言处理等热点研究问题和方向。

特意起了个大早，听了开幕式，还有Session1和Session2都是关于NLP分析与应用的，开幕式能听个大概，后面的Session压根就跟不上了，10min一篇paper，之前也没有提前读过这些论文，难度确实大，然而NLP的基础知识还没补完，听起来确实犹如天书吧，还是太菜了
下面总结一下唯一我能听懂的前沿趋势报告

ACL前沿趋势报告

主讲人：车万翔老师

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  1. 人机对话异军突起：研究意义明确，应用价值巨大，任务型对话（NLU DM NLG） 和开放域对话

  2. 机器学习持续热门：预训练模型层出不穷、减轻过拟合问题、对Transformer的分析和改进、对抗训练提升模型鲁棒性

  3. 文本生成强势上升：深度学习使得无中生有成为可能，对话、翻译、文摘等关系紧密
  4. 问答系统绝地反击：对话问答、长文档问答
  5. 新资源和机器挑战：被预训练模型横扫，期待新的数据集
  6. 机器翻译有所衰落：只是相对来说
  7. 句法分析逐渐式微
  8. 语义分析：词级别语义昙花一现，研究热点转向动态词向量，预训练模型
  9. 其他维度的趋势：多语言、多模态、融入知识、多领域、图神经网络、低资源小样本、零样本

IJCAI前沿趋势报告(NLP in IJCAI 2020)

主讲人：贾珈老师
研究热点：模型结构、生成、注意力机制、实体、知识
通过算法层面和领域层面两方面来介绍

算法层面：

1.无监督预训练：研究普适的预训练，比如EViLBERT、AdaBERT等
2.多语言（跨语言）学习
3.Meta Learning and Few Shot Learning
4.迁移学习：预训练与微调、迁移学习框架、领域迁移
5.Bias in NLP：偏差问题，测试Word Embedding 是否 fair 等等
6.知识融合：用知识图谱提升（阅读理解、QA、翻译、对话生成）效果，用知识图谱生成新对话？

领域层面:

1.QA：知识图谱与QA相结合，从Simple QA到Complex QA，MultiTask 与 QA
2.自然语言生成 NLG：对话生成、段落生成、回答生成、评论生成、法律文本本生成、普适NLG框架、
3.多模态 Multi-Modality：视频-文本检索 视觉-语言导航 普适预训练模型

SIGIR前沿趋势报告

接收较为严格，2020和2019趋势大体一致，主要还是推荐、检索、评估（CTR等等吧…）
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当前的研究热点如下：

  1. 传统IR 任务： 推荐、搜索、排序
  2. 流行方法在IR：对抗
  3. …

如何中一篇SIGIR？

  1. 10页太困难
  2. Solid Experiments 实验一定要做足
  3. 新应用交叉领域
  4. 机器学习问题（Bias）还是那个偏差的问题

除了SIGIR之外，还可以关注全国信息检索学术会议CCIR

当时老师过的太快了，很多东西来不及记…仓促之间之记下来这些
注：以上内容均来整理自诸位老师的PPT，在此感谢，侵删