■胡蓉

　　口语翻译评测夺头筹

　　模式识别国家重点实验室副主任宗成庆介绍，机器翻译与自然语言处理团队的主要研究方向为多语言机器翻译和信息推荐系统，以及信息抽取、问答系统、情感分类等方面的技术。

　　多语言机器翻译主要面向网络多语言信息处理和情报获取。所谓的机器翻译就是让计算机自动实现从一种语言到另外一种语言的翻译。

　　对大多数人来讲，一般都能够讲英语或日语这些常见的语言，而实际上德语、法语、阿拉伯语和土耳其语等很多语言表达的内容也在网上普遍存在着，尤其我国是一个多民族、几十种语言共存的国家，其中，藏、蒙、维、哈、朝等这些少数民族语言被广泛使用，那么，如何实现多语言信息的自由交流，是一项重要而艰巨的任务。

　　这就需要一种技术把这些以各种语言文字表达的文本内容准确、高效地破解，挖掘和抽取其中的有用信息。这些年来该团队的许多研究内容都是围绕着国家需求在开展，能解决一些实际问题，是他们追求的目标。

　　近年来，他们参加了不少国内外有关机器翻译的评测。国际上不少团队都在作翻译，网上也有不少免费工具，比如百度、有道等。每年，国内外都会举行一些评测，一比高低。

　　令人自豪的是，他们多次在国际口语翻译评测中获得了第一名的优异成绩。2011年，其多语言机器翻译系统在全国的机器翻译评测中，包括维汉、藏汉、蒙汉等少数民族语言翻译和英汉翻译等9项评测任务中，获得了5个第一名的佳绩。

　　针对研究信息抽取、问答系统、情感分类等方面的技术研究，他们的目标主要是提高个性化信息服务的质量。

　　几乎所有用户都希望自己的问题能够随时得到回答，希望有一个系统能够自动把他们需要的知识或答案抽取出来，如大百科知识自动问答系统一般。

　　作为普通用户，希望任意给出一个问题即可得到准确解答，可是目前的系统很难做到这一点。

　　当然，这些技术也可用于信息安全，因为信息抽取本身就是情报分析的一项任务。从科学意义来讲，作为图灵测试的表现形式，问答系统一直是人工智能和自然语言处理领域研究人员所追求的目标。

　　另外，信息推荐系统也是研究小组关注的一个方向。如从广告商的角度来讲，他们更希望告发出去之后，那些对广告感兴趣的人群和推销产品潜在的买主能够看到。

　　自动化所研究员赵军带领几位青年骨干在这一方面作出了不错的成果，他们研发的音乐推荐系统获得知识发现和数据挖掘领域国际顶级赛事ACM KDD-CUP 2011的亚军，产生了重要的国际影响。

　　尽快把年轻人推出去

　　宗成庆表示应尽快地把年轻人推出去。他时常思考：学生毕业后留在研究小组里工作，对他们来说究竟是好还是坏呢？

　　一方面，学生对这里的工作和环境都很熟悉，也有感情，无论工作安排还是相互之间的沟通，都很顺畅，这自然是好事；但另一方面，也有弊端，学生难以打开眼界：他们所了解的、看到的，大都是老师所言。无论是做事情方式，还是研究思路，都是按照老师的“模子”来做。

　　所以，他希望学生们若有机会应走出去开开眼界。研究生毕业后一般有三条路可选：一条路是做科研。做科研一定要出去看看，最好到欧美名校历练一番，学习先进的教育理念和思维方式，并了解西方文化。第二条道路则是创业，可先到大公司学习，之后便可以走创业之路。第三条路是从政。宗成庆认为，选择哪条路并没有对错之分，但自己必须想清楚。