打造中国版ChatGPT，这是国内最有实力的一批NLP团队与人才｜清华大学｜自然语言处理｜模型
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机器之心原创 机器之心编辑部 ChatGPT 军备赛开幕，哪些国内机构具备打造下一个 ChatGPT 的实力？ 自从 2022 年底 ChatGPT 发布以来，海内外就掀起了一阵狂潮。推出仅两个月，ChatGPT 月活用户突破 1 亿，成为了史上用户增长速度最快的消费级应用程序。 ChatGPT 成为了搅动人工智能领域风云的新势力，其背后的 OpenAI 也因此成为了当下最热门的 AI 公司，甚至引发了科技巨头们的深度焦虑。 谷歌和微软两家科技巨头正在 ChatGPT 搜索上进行激烈竞争，先后宣布了将大型语言模型（LLM）整合到 Google 和 Bing 搜索中的计划。更有众多互联网公司迅速跟进，掀起了科技领域的又一场「军备竞赛」。有些机构开始着手研究同类型产品，有些机构从零开始布局对话式 AI 背后的一系列相关技术。 中国版 ChatGPT 将诞生于何处，也成为了大众最关心的问题之一。 鉴于 ChatGPT 是多项 AI 技术的集大成者，远非「一日之功」。这背后离不开算力、数据、人才等资源的支持。环顾国内群雄，谁最有可能造出下一个 ChatGPT？ 在这篇文章中，机器之心将盘点国内最具实力的一批学术型机构和 NLP 研究领域带头人，共分为高校、大厂、非营利研究机构、初创公司四个部分，供大家参考、讨论。 如有盘点错误的地方，欢迎指正。 高校 清华大学自然语言处理与社会人文计算实验室 清华大学计算机系自然语言处理与社会人文计算实验室（THUNLP）成立于 20 世纪 70 年代末，是国内开展自然语言处理研究最早、深具影响力的科研单位。实验室围绕以中文为核心的自然语言处理，在大规模预训练模型、中文信息处理、机器翻译、社会计算、智慧教育和知识图谱等方面开展了系统深入的研究。 实验室学科带头人是孙茂松教授，教师团队包括刘洋教授和刘知远副教授。近年来，该实验室承担了一系列国家重点研发项目、国家社会科学基金重大项目等重要研究任务，并与腾讯、华为、阿里、美团等企业建立了密切的学术合作关系。相关成果产生的 Github 开源工具包共获数万星标。 代表成员： 孙茂松，THUNLP 实验室学术带头人，清华大学计算机与科学技术系长聘教授，清华大学人工智能研究院常务副院长，欧洲科学院外籍院士，中国人工智能学会、中国中文信息处理学会会士。研究方向为自然语言理解、中文信息处理、Web 智能、社会计算和计算教育学等。近几年在人工智能和自然语言处理领域顶级国际期刊或会议发表论文 200 余篇，获得国家授权发明专利 50 余项。作为首席科学家主持完成国家重点基础研究发展计划（973 计划）项目，国家社会科学基金重大项目。领衔研发中文诗歌自动生成系统「九歌」，累计为用户创作 3000 万首诗词。 刘洋，清华大学计算机科学与技术系长聘教授，清华大学智能产业研究院副院长，国家杰出青年基金获得者。担任中国人工智能学会组织工作委员会副秘书长、中国中文信息学会计算语言学专委会常务副主任。研究方向是自然语言处理、机器翻译，获得国家科技进步二等奖 1 项、省部级科技奖励 4 项、重要国际会议优秀论文奖 2 项。 刘知远，清华大学计算机科学与技术系长聘副教授。主要研究方向为表示学习、知识图谱和社会计算。已在 ACL、EMNLP、AAAI、IJCAI 等人工智能领域的著名国际期刊和会议发表相关论文 100 余篇，Google Scholar 统计引用 2.3 万次。曾获教育部自然科学一等奖（第 2 完成人）、中国中文信息学会钱伟长中文信息处理科学技术奖一等奖（第 2 完成人）、中国中文信息学会汉王青年创新奖，入选国家级青年人才、北京智源研究院青年科学家、2020 年 Elsevier 中国高被引学者、中国科学青年人才托举工程。 代表成果： 「九歌」是孙茂松教授带领的 THUAIPoet 团队研发的中文诗歌自动生成系统，支持集句诗、绝句、藏头诗、词等不同体裁诗歌的在线生成。作为目前最有影响的诗歌生成系统之一，「九歌」 自 2017 年上线至今已累计为用户创作超过 700 万首诗词，并于全国计算语言学学术会议 (CCL) 荣获最佳论文奖 ( 2018 ) 和两次最佳系统展示奖 ( 2017, 2019 ) 。体验地址：http://jiuge.thunlp.org 清华大学知识工程实验室 清华大学知识工程实验室隶属于清华大学计算机系，同时承担了清华大学人工智能研究院知识智能中心、清华大学 - 中国工程院知识智能联合研究中心、互联网教育智能技术及应用国家工程实验室知识建模与分析中心的研究工作。实验室成立于 1996 年，致力于网络环境下知识工程理论、方法和应用研究，主要研究内容包括：知识图谱、社会网络、新闻挖掘等。研究成果在相关领域的 ACM/IEEE Transaction 以及计算机学会指定的 A 类国际期刊、会议上发表百余篇高水平论文，Google Scholar 统计论文引用次数 1 万余次。发表在顶级国际会议（KDD）和权威期刊（TKDE）的论文引用次数排列前茅。 实验室在理论与应用研究结合方面成绩显著，构建了国内大规模跨语言知识图谱（http://XLore.org）、国内第一个全学科基础教育知识图谱（http://eduKG.cn）、科技情报大数据分析挖掘系统（http://AMiner.cn）、新闻挖掘分析系统（http://NewsMiner.net）。研究成果服务于华为、阿里、腾讯、搜狗等互联网公司以及中国科协、科技部、国家基金委、中国工程院等政府部门与研究机构，先后获得中国人工智能学会科技进步一等奖和北京市科技进步一等奖等多项奖励。 代表成员： 李涓子，清华大学计算机科学与技术系长聘教授，清华大学人工智能研究院知识智能中心主任，中国中文信息学会语言与知识计算专委会主任。2000 年在清华大学获得博士学位，研究领域为知识图谱、新闻与社会网络挖掘。主持研发了基于语义链接的跨语言知识图谱 XLORE，参与研发了研究者社会网络挖掘和服务系统 AMiner，曾获北京市科技进步一等奖、人工智能学会科技创新一等奖、王选新闻科学技术进步一等奖等多个奖项。 唐杰，清华大学计算机系教授，曾入选 ACM Fellow、IEEE Fellow。主要研究领域包括人工智能、认知图谱、数据挖掘、社交网络和机器学习。2006 年毕业于清华大学，获博士学位。唐杰曾主持研发了参数规模超过 1.75 万亿的超大规模预训练模型「悟道」，以及研究者社会网络挖掘系统 AMiner，吸引了全球 220 个国家和地区的 2000 多万用户。 代表成果： 开源双语千亿预训练模型 GLM-130B 项目原作解读转载 清华大学交互式人工智能（CoAI）课题组 清华大学交互式人工智能课题组 (Conversational AI, CoAI) 隶属于清华大学计算机系、清华大学人工智能研究院。交互式人工智能是指通过对话、问答等语言交互方式体现出来的智能行为，是人工智能最具挑战性、最综合性的技术，涵盖了语义理解、知识表示、逻辑与推理、语言生成等各个方面。 课题组由朱小燕教授、黄民烈副教授指导，与众多国内外知名企业建立了广泛合作，例如华为、谷歌、微软、惠普、三星、斯伦贝谢、腾讯、阿里巴巴、搜狗、美团、好未来等。 代表成员： 朱小燕，清华大学计算机系教授、博士生导师。曾任智能技术与系统国家重点实验室主任、北京市计算机学会副理事长、清华大学计算机系副主任、加拿大国际开发研究中心（DIRC）首席科学家。1982 年获北京科技大学学士学位，1987 年获日本神户大学硕士学位，1990 年获日本名古屋工业大学博士学位，1993 年到清华大学任教。长期在智能信息处理领域开展深入研究，在人工神经元网络、机器学习、自然语言处理、信息获取、智能问答系统、交互智能和人机交互等方面取得显著成果。 黄民烈，清华大学计算机系长聘副教授，2000 年毕业于清华大学工程物理系，2006 年获清华大学计算机科学与技术博士学位。研究兴趣主要集中在人工智能与机器学习方法包括深度学习、强化学习等，自然语言处理方法与应用，包括自动问答、阅读理解、对话系统、情感分析等。主要研究语言理解、语言生成、语言匹配与推理中的科学问题，致力于解决对话系统、自动问答、阅读理解中具有挑战性的人工智能问题。曾获得汉王青年创新奖、微软合作研究奖（Microsoft Collaborative Research Award）、IJCAI-ECAI 2018 杰出论文奖、CCL 2018 最佳系统展示奖、NLPCC 2015 最佳论文奖。 代表成果： 清华大学交互式人工智能课题组（CoAI）长期以来一直致力于构建开源的中文开放领域对话预训练基座模型，已有成果包括 CDial-GPT 、 EVA1.0、 EVA2.0、OPD 等。 北京大学人工智能研究院自然语言处理研究中心 北京大学人工智能研究院自然语言处理研究中心将以研发通用自然语言处理技术为目标，探索通用自然语言处理理论、方法和技术体系，研究通用性鲁棒性强且支持跨模态的自然语言理解与生成方法，为通用人工智能平台和领域 AI 大任务系统的提供技术支撑。主要研究方向有：语义分析与理解、文本推理、问答与对话、文本生成、跨模态语言智能、认知与知识计算等。 代表成员： 赵东岩，北京大学王选计算机研究所研究员，博士生导师。长期从事自然语言处理和大规模语义数据管理的前沿研究工作。主要研究方向为自然语言处理、大规模语义数据管理、基于知识的智能服务技术。主持科技部 2030 新一代人工智能重大项目（基础研究类）「面向自然语言的语义分析研究」等国家级项目 8 项，发表学术论文 100 余篇（包括 ACL、AAAI、IJCAI、SIGKDD、SIGIR、SIGMOD、VLDB，AI Journal、TKDE、VLDB Journal 等 CCF A 类会议和期刊 70 余篇），授权发明专利 23 项，先后七次获得国家和省部级奖励。 近五年来牵头研制了具有自动扩展和质量控制功能的开放域语义知识库构建技术、基于知识库的语义理解与自然语言问答、语义搜索引擎等一系列自然语言理解与认知智能的前沿技术，并开展了面向智能知识服务的行业应用。采用上述技术构建的 PKUBase 是国内科研单位建设最早且规模最大的语义知识库之一。基于知识库的语义理解和自然语言问答系统在欧盟组织的国际权威评测 QALD 上连续三年取得了第一名的成绩，在美国 NIST 组织的 TREC 微博检索任务上连续两年取得第一名。 万小军，北京大学王选计算机研究所研究员、博士生导师，语言计算与互联网挖掘研究室负责人，在北京大学获得学士、硕士与博士学位。研究方向为自然语言处理与文本挖掘，研究兴趣包括自动文摘、文本生成、情感分析、语义分析、多模态与多语言 NLP 等。曾担任计算语言学顶级国际期刊 Computational Linguistics 编委、国际会议 EMNLP-IJCNLP 2019 程序委员会主席，现任 CCF-NLP 专委会秘书长、TACL 执行编辑、NLE 编委、JCST 编委，10 多次担任相关领域重要国际会议领域主席，包括 ACL、NAACL、EMNLP、EACL，AACL 等。荣获 ACL2017 杰出论文奖、IJCAI 2018 杰出论文奖、2017 年吴文俊人工智能技术发明奖、CCF NLPCC 青年新锐奖等奖励。研制推出了多款 AI 写作机器人，如小明、小南、小柯等，应用于多家媒体单位。 冯岩松，北京大学王选计算机研究所副教授。2011 年毕业于英国爱丁堡大学，获得信息科学博士学位。主要研究方向包括自然语言处理；连续多年在面向结构化知识库的智能问答评测中获得第一名；相关工作发表在 ACL、EMNLP、TPAMI、AIJ 等自然语言处理领域顶级会议及期刊上。多次担任 ACL、EMNLP、NAACL、IJCAI 等领域重要国际会议的领域主席或高级程序委员会委员；作为项目负责人或课题骨干承担多项国家自然科学基金、科技部 863 计划和重点研发项目；分别在 2014、2015 年获得 IBM Faculty Award，2016 年 IBM Shared University Research Award。 复旦大学自然语言处理实验室 复旦大学自然语言处理实验室由复旦大学首席教授吴立德先生创建，是我国最早开展自然语言处理和信息检索研究的实验室之一。经过 40 余年发展，在自然语言处理底层分析、文本检索、自动问答、社会媒体分析等方面取得了一系列的研究成果。实验室多年在国家自然科学基金、国家 863/973 / 重点研发计划、省部委基金的支持下，发表了大量高水平国际期刊和会议论文，其中包括中国计算机学会推荐的 A/B 类国际会议和期刊论文（ACL,SIGIR,IJCAI,AAAI,NIPS,ICML 等）论文 150 余篇；参加多项国内外评测，如在自动问答国际评测 TREC/QA 中获得第 3 名，在文本蕴涵评测 RITE 和阅读理解评测 SQUAD 都位居前列；发布了国内首家中文自然语言开源系统 FudanNLP，被包括联合国教科文组织在内的国内外多家研发机构采用。 代表成员： 黄萱菁，复旦大学计算机科学技术学院教授、博士生导师，主要从事自然语言处理、信息检索和社会媒体分析研究，人工智能、自然语言处理学科方向带头人。兼任中国中文信息学会理事、社会媒体专委会副主任，中国计算机学会自然语言处理专委会副主任、学术工作委员会委员、中国人工智能学会女科技工作者委员会副主任、AACL 执委，EMNLP 2021 程序委员会主席。在高水平国际学术期刊和会议上发表了百余篇论文，负责的多个科研项目受到国家自然科学基金、科技部、教育部、上海市科委的支持。获 2021 年上海市育才奖，并入选「人工智能全球女性」、「AI 2000 人工智能全球最具影响力提名学者」及「福布斯中国 2020 科技女性榜」。 邱锡鹏，复旦大学计算机科学技术学院教授，博士生导师。国家优青获得者，于复旦大学获得理学学士和博士学位。主要从事自然语言处理、深度学习等方向的研究，发表 CCF A/B 类论文 70 余篇，获得 ACL 2017 杰出论文奖（CCF A 类）、CCL 2019 最佳论文奖、《中国科学：技术科学》2021 年度高影响力论文奖，有 5 篇论文入选 PaperDigest 发布的 IJCAI/ACL/EMNLP 的最有影响力论文（被引用数进入前当届会议的 20 名）。出版开源专著《神经网络与深度学习》，Github 关注数 1.5 万，豆瓣评分 9.4 分。 主持开发了开源框架 FudanNLP 和 FastNLP，已被国内外数百家单位使用。2015 年入选首届中国科协青年人才托举工程项目，2018 年获钱伟长中文信息处理科学技术奖青年创新奖一等奖，2020 获第四届上海高校青年教师教学竞赛优等奖，2021 年获首届上海市计算机学会教学成果奖一等奖（第一完成人）等。培养学生多次获得一级学会优博、微软学者、百度奖学金等。 代表成果： 2 月 20 日晚，复旦大学自然语言处理实验室发布了具备 ChatGPT 能力的语言模型 ――MOSS，并面向大众公开邀请内测。MOSS 可执行对话生成、编程、事实问答等一系列任务，打通了让生成式语言模型理解人类意图并具有对话能力的全部技术路径。 西湖大学自然语言处理实验室 西湖大学 NLP 实验室由张岳博士带领，长期开展自然语言处理方面的研究，实验室研究方向包括自然语言处理、背后的机器学习算法以及相关的应用，在 ACL、EMNLP 等自然语言处理顶级会议发表过多篇高水平论文。 代表成员： 张岳，2003 年毕业于清华大学计算机科学专业，获得学士学位；2006 年毕业于牛津大学计算机科学专业，获得硕士学位；2009 年毕业于牛津大学计算机科学专业，获得博士学位。2010 年 3 月 - 2012 年 6 月在剑桥大学计算机科学专业从事博士后研究，2012 年 7 月 - 2018 年 8 月在新加坡科技与设计大学担任助理教授。2018 年 9 月全职加入西湖大学，担任终身副教授。主要研究领域为自然语言处理、文本挖掘、机器学习和人工智能，具体研究方向包括：1. 中英文基础自然语言处理中的词法、句法及语义表示，分析。2. 信息抽取中的实体、关系、事件以及情感抽取。3. 金融领域、生物医药领域以及文学领域的文本挖掘。4. 自然语言生成及其在文本总结与机器翻译中的应用。 张岳博士是近几年全球 NLP 相关顶会最高产的学者之一。根据相关统计，在 2012 年 - 2020 年期间，张岳博士在 NLP 领域的顶会发表的论文数量是全球第三，仅次于周明和 Yoshua Bengio。 蓝振忠，西湖大学助理教授、博士生导师，西湖心辰（杭州）科技有限公司创始人。蓝振忠博士毕业于卡耐基梅隆大学计算机学院，是 NLP 自然语言处理领域预训练语言模型「 ALBERT 」第一作者。 蓝振忠长期致力于研究自然语言处理，计算机视觉及深度学习的结合与应用。此前在谷歌 AI 研究所工作，研发成果被应用于谷歌新闻、谷歌助手等多个拥有亿级以上用户的产品；2020 年受聘于西湖大学，创办深度学习实验室并担任博士生导师，而后迅速带领团队研发出了 AI 心理咨询师「小天」、智能写作平台 FRIDAY 以及 AI 绘画产品「盗梦师」；2021 年被麻省理工大学评选为亚太地区「 35 岁以下科技创新 35 人」之一。 哈尔滨工业大学 自然语言处理研究所 哈工大的自然语言处理研究开始于 1979 年俄汉题录翻译的研究，更加系统深入的研究开始于上世纪 80 年代，围绕中文信息处理这一核心，在机器翻译、中文输入法、自然语言处理平台、语言知识资源建设等方面相继展开研究，培养了一批以周明、王海峰、张民、荀恩东为代表的优秀校友，取得了一批以「语句输入」、「语言技术平台 LTP」为代表的标志性成果，成为我国在自然语言处理领域一支重要的力量。 2020 年 7 月 17 日，哈尔滨工业大学计算学部批准成立自然语言处理研究所。研究所隶属于哈工大计算学部，由本部的社会计算与信息检索研究中心、语言技术研究中心和深圳校区的智能计算研究中心组成。 代表成员： 赵铁军，教授，博士生导师，哈工大教育部 - 微软语言语音重点实验室主任，兼任中国中文信息学会常务理事，中国计算机学会自然语言处理专业委员会副主任，《中文信息学报》、《自动化学报》编委。1987 年开始从事中文信息处理领域相关研究，主要研究方向：自然语言理解、人工智能应用。近年来承担国家自然科学基金重点项目、面上项目、国家重点研发计划项目、国家高技术计划项目、科技部国际合作项目等 7 项，2018 年担任国家重点研发计划司法专题项目（2018YFC0830700）首席科学家；发表学术论文 60 余篇。先后获部级科技进步奖 6 项，出版专著、译著 3 部。 车万翔，教授，哈尔滨工业大学计算学部长聘教授、博士生导师，社会计算与信息检索研究中心副主任。教育部青年长江学者，黑龙江省「龙江学者」青年学者，斯坦福大学访问学者。在 ACL、EMNLP、AAAI、IJCAI 等国内外高水平期刊和会议上发表学术论文 50 余篇，其中 AAAI 2013 年的文章获得了最佳论文提名奖，论文累计被引用 4,600 余次（Google Scholar 数据），H-index 值为 37。负责研发的语言技术平台（LTP）已被 600 余家单位共享，并授权给百度、腾讯、华为等公司使用。2018、2019 连续两年获 CoNLL 国际评测第 1 名。2015、2016 连续两年获谷歌专注研究奖。2017 年，所主讲的 MOOC 课程《高级语言程序设计（Python）》获国家精品在线开放课程。 秦兵，教授，博士生导师，哈尔滨工业大学计算机学院社会计算与信息检索研究中心主任。担任中国中文信息学会理事、中国中文信息学会语言与知识计算专委会副主任，国家自然科学基金重点项目负责人。主要研究方向知识图谱构建、文本情感计算、文本理解与自动生成。连续主持多项国家自然科学基金面上项目及科技部重点研发计划课题。获黑龙江省科技进步一等奖、黑龙江省技术发明二等奖、钱伟长中文信息处理科学技术奖等奖项。在国内外重要会议和期刊发表论文 100 余篇，论文累计被引用 6234 余次（Google Scholar 数据），H-index 值为 31。持续与多家互联网企业开展合作，多项研究成果在企业应用落地。入选「2020 年度人工智能全球女性榜单」和「福布斯中国 2020 科技女性榜」 刘挺，博士生导师，哈工大计算学部主任兼计算机学院院长。多次担任国家 863 重点项目总体组专家、基金委会评专家。中国计算机学会理事，中国中文信息学会常务理事 / 社会媒体处理专委会（SMP）主任，曾任国际顶级会议 ACL、EMNLP 领域主席。主要研究方向为人工智能、自然语言处理和社会计算，是国家 973 课题、国家自然科学基金重点项目负责人。主持研制「语言技术平台 LTP」、「大词林」等科研成果被业界广泛使用。曾获国家科技进步二等奖、省科技进步一等奖、钱伟长中文信息处理科学技术一等奖等。 张伟男，哈尔滨工业大学计算机学院院长助理、副教授、博士生导师，黑龙江省中文信息处理重点实验室副主任。曾担任 ACL、EMNLP 领域主席、AAAI 高级程序委员会委员（SPC）及多个国际会议及期刊的程序委员会成员、审稿人及期刊编委。目前为中国中文信息学会青年工作委员会副主任，中国计算机学会（CCF）术语审定工作委员会执委、CCF 哈尔滨分部秘书长，中国人工智能学会教育工作委员会副秘书长，北京智源青源会会员。主要从事人机对话及自然语言处理等研究。在 ACL、AAAI、WWW、IJCAI、IEEE TKDE、ACM TOIS 等 CCF A 类国际会议及期刊发表学术论文多篇；主导研发了智能人机对话系统「笨笨」，2019 年 3 月「笨笨」中的开放域人机对话功能成功落地到科大讯飞 AIUI 智能交互平台；获黑龙江省科技进步一等奖、吴文俊人工智能科技进步二等奖及黑龙江省青年科技奖等。 中科院自动化所模式识别国家重点实验室自然语言处理团队 中科院自动化所模式识别国家重点实验室于 1984 年由国家计委批准筹建，1987 年通过国家验收并正式对外开放，依托于中国科学院自动化研究所。实验室目前的主要研究方向为模式识别、计算机视觉、图像处理与图形学，口语信息处理、自然语言处理以及模式识别应用与系统等。 代表成员： 宗成庆，中科院自动化所研究员、博士生导师、国际计算语言学委员会（ICCL）委员、中国人工智能学会会士和中国计算机学会会士。他于 1998 年 3 月在中科院计算所获得博士学位，主要研究兴趣包括自然语言处理、机器翻译、文本数据挖掘和语言认知计算等领域，曾获国家科学技术进步奖二等奖、中国电子学会科技进步奖一等奖等若干奖励和荣誉。 张家俊，中国科学院自动化研究所研究员、博士生导师，主要研究方向为机器翻译和自然语言处理，获得国家优秀青年科学基金资助，入选中国科协首届青年人才托举工程、中国科学院青年创新促进会优秀会员和北京智源青年科学家。发表 CCF-A/B 类论文 80 余篇，出版学术专著 2 部、译著 1 部，获得中国中文信息学会钱伟长中文信息处理科学技术奖一等奖、青年创新奖一等奖和 2020 年北京市科学技术奖一等奖等。担任中国中文信息学会理事、青年工作委员会主任和机器翻译专委会副主任。担任 ACL/EMNLP/COLING 的 (资深) 领域主席，以及《自动化学报》等期刊的编委。 中科院计算所自然语言处理研究组 中国科学院计算技术研究所自然语言处理研究组隶属于中国科学院智能信息处理重点实验室，主要从事自然语言处理相关的研究工作，主要研究方向包括机器翻译、人机对话等。研究组在自然语言处理领域旗舰会议 ACL 和影响力最大的期刊 CL 上分别发表了国内首篇论文；获 ACL 2019 最佳长文奖，为 ACL 开办以来国内单位首次获得此奖项；获 ACL 2006 Meritorious Asian NLP Paper Award，为国内学者首次获得 ACL 论文奖；获 EMNLP 2008 最佳论文提名奖、2020 世界人工智能大会青年优秀论文奖等。多次在 IWSLT 国际机器翻译评测和 CWMT 机器翻译评测中获得第一名，并在由美国国防部 DARPA 资助的、NIST 组织的世界权威机器翻译评测中获国内研究机构最好成绩。部分研究成果获国家科技进步奖二等奖、北京市科技进步二等奖、钱伟长中文信息处理科学技术奖一等奖、中国电子学会科学技术奖科技进步一等奖等。 代表成员： 冯洋，研究员、博士生导师，中科院计算所「新百星人才引进计划」入选者、2019 年度「卓越之星」获得者、自然语言处理课题组负责人。研究方向为自然语言处理、机器翻译、人机对话。在中科院计算所获得博士学位后，先后在谢菲尔德大学和南加州大学信息科学研究所（USC/ISI）开展研究工作。曾获 ACL 2019 最佳长文奖，为 ACL 开办 50 多年以来国内首次获得该奖项。多次在 NIST、CWMT、DSTC 等国内外权威机器翻译评测和对话系统比赛中获得第一名，作为项目负责人主持国家重点研发计划、国家自然科学基金面上项目等，与华为、腾讯、百度、字节跳动等公司开展合作研究。 中科院软件研究所中文信息处理实验室 中科院软件研究所中文信息处理实验室始于 1996 年成立的「开放系统与中文信息处理中心」。实验室当前主要围绕互联网环境下的自然语言理解这一中文信息处理领域的核心问题，开展中文信息的认知和理解机理、大规模中文知识图谱、基于知识的中文分析以及面向大数据智能服务的中文问答等关键技术研究。 实验室成员 2000 年起参加 TREC、NTCIR、DUC、TAC 等信息检索和自然语言处理领域的权威国际评测，并多次取得优异成绩。实验室目前承担着国家重大研发计划、国家自然科学基金重点项目、新闻出版署重大专项、国家语委重点项目、大型互联网企业合作（华为、阿里、百度）等 10 多项研究和开发任务，近年来在 ACL、SIGIR、AAAI、EMNLP 等顶级国际会议发表论文 50 多篇
导语ChatGPT是最近风靡全球的对话式大型语言模型，适逢流感高发季，一起来看看ChatGPT对于流感药物相关问题的回答是怎样的。近日，由人工智能实验室OpenAI发布的对话式大型语言模型ChatGPT在各大中外媒体平台掀起了一阵狂热之风。来自全球各地的用户很兴奋地展示着ChatGPT的逆天技能，包括写诗、写代码、做策划、改论文等等。据报道，ChatGPT仅用了两个月就达到1亿活跃用户数，成为史上用户增长速度最快的应用程序。医学领域的研究人员对ChatGPT可谓是达到了痴迷的程度。美国已经有大学生用ChatGPT写论文，获得了第一名。来自西班牙的研究人员使用ChatGPT进行辅助论文写作，且论文内容被相关的学术期刊所接受。另外，ChatGPT竟然以作者身份出现在了学术论文中。发表于Nurse Education in Practice的一篇关于人工智能在护理教育方面的应用文章，ChatGPT同样被列为第二作者。我们不禁思考，或许作为医疗从业者，适逢流感高发季，不妨看看ChatGPT对抗流感药物有没有独到的看法。提问：抗流感病毒药物有哪些？看看ChatGPT如何回答。这个回答还是比较让人满意的，让我们再看看更专业的问题它能不能回答。正如ChatGPT所说，抗病毒药物是流感治疗中一种重要治疗手段。这些抗病毒药物中，RNA聚合酶抑制剂是一类新型的抗病毒药物，目前国内已上市的有玛巴洛沙韦和法维拉韦。其中玛巴洛沙韦于2018年10月24日获FDA批准上市，最初用于12岁及以上年龄患者急性单纯性流行性感冒的治疗。随着临床研究的深入，玛巴洛沙韦的安全性进一步显现，对儿童的使用年龄也进一步降低。目前玛巴洛沙韦在美国、欧盟获批相关儿童适应症：美国批准的为5岁以上儿童均可使用，而欧盟的适用范围则更为宽泛，1岁及以上儿童、青少年和成人的单纯流感治疗，流感暴露后预防均可使用。2022年，美国儿科学会（APP）针对儿童流感预防与控制，建议巴洛沙韦的年龄适应症降到5岁，用于治疗症状出现48小时内且其他方面健康的无并发症流感，以及暴露后预防。其儿童适应症在国内CDC正在审批，有望年内提前获批。玛巴洛沙韦是前体药物，口服给药后主要通过芳基乙酰胺脱乙酰酶作用，在胃肠道、肠上皮细胞和肝脏中转化为活性代谢物巴洛沙韦。巴洛沙韦通过抑制病毒基因RNA聚合酶复合物中PA的核酸内切酶活性，抑制病毒从宿主细胞中获得宿主 mRNA 5'端的Cap结构，产生抗甲型及乙型流感病毒作用。玛巴洛沙韦对甲型流感病毒的各种亚型（H1N2、H5N1、H5N2、H5N6、H7N9和H9N2）均表现出抑制作用，是目前世界范围内少数可以抑制流感病毒增殖的药物。该药物在人体中主要通过胆汁途径经粪便排泄。作为一种首创的具有全新作用机制的抗流感药物，玛巴洛沙韦具有显著的抗流感病毒活性和良好的安全性。与奥司他韦相比，玛巴洛沙韦仅需服药1次，抗病毒疗效更快，药物不良反应少，不易产生潜在的耐药性。玛巴洛沙韦是一种RNA聚合酶抑制剂，ChatGPT是否能紧跟时事，知晓RNA聚合酶抑制剂的优势呢？看来ChatGPT不仅对疾病有所了解，对药物也所知甚多。近年流感人数剧增且呈现出反季节现象，如果不幸中招，记得服用ChatGPT认证过的玛巴洛沙韦。重症流感患者或低敏感性菌株的治疗，可以玛巴洛沙韦和奥司他韦联合使用。我们相信未来智能AI会在医疗行业大放异彩、通过提质增效、降本增益、模式创新等方式来推动医疗体系各方的变革和提升。但无论ChatGTP等智能AI如何革新，都无法取代医疗工作者。毕竟医者仁心，这点机器是永远替代不了的。参考文献[1] Recommendations for Prevention and Control of Influenza in Children, 2022-2023. Pediatrics, 2022. 150(4).来 源 / 梅斯呼吸新前沿备战各类医学考试，就用华医题库！圈题、押题、考点透析、错题集、考前模拟等多种实用功能，视频讲解、刷题练习多种模式！点击阅读原文进入掌上华医app → 右上角“频道”→ “华医题库” → 选择自己要备考的科目~
Chatbot(聊天机器人)和其他自然语言处理技术可以在许多方面改变未来。提高客户服务体验：Chatbot可以帮助企业与客户建立更好的联系，通过即时响应和解决问题来提高客户满意度。自动化重复性任务： Chatbot可以处理许多重复性和标准化的任务，从而减少人工干预和人力成本。个性化服务： Chatbot可以根据用户的需求和喜好提供个性化服务，从而提高用户体验和满意度。增强教育体验： Chatbot可以用于教育领域，例如为学生提供个性化的学习支持、答疑解惑和学术咨询。改善医疗保健： Chatbot可以为患者提供即时咨询和答疑解惑，帮助医疗保健专业人员更好地了解患者需求并提供更好的服务。尽管Chatbot和自然语言处理技术有许多潜在的应用，但还有许多技术和道德问题需要解决，例如数据隐私和安全性，机器学习算法的公平性和透明性，以及Chatbot和人类之间的界限问题。举报/反馈
机器之心原创 机器之心编辑部 ChatGPT 军备赛开幕，哪些国内机构具备打造下一个 ChatGPT 的实力？ 自从 2022 年底 ChatGPT 发布以来，海内外就掀起了一阵狂潮。推出仅两个月，ChatGPT 月活用户突破 1 亿，成为了史上用户增长速度最快的消费级应用程序。 ChatGPT 成为了搅动人工智能领域风云的新势力，其背后的 OpenAI 也因此成为了当下最热门的 AI 公司，甚至引发了科技巨头们的深度焦虑。 谷歌和微软两家科技巨头正在 ChatGPT 搜索上进行激烈竞争，先后宣布了将大型语言模型（LLM）整合到 Google 和 Bing 搜索中的计划。更有众多互联网公司迅速跟进，掀起了科技领域的又一场「军备竞赛」。有些机构开始着手研究同类型产品，有些机构从零开始布局对话式 AI 背后的一系列相关技术。 中国版 ChatGPT 将诞生于何处，也成为了大众最关心的问题之一。 鉴于 ChatGPT 是多项 AI 技术的集大成者，远非「一日之功」。这背后离不开算力、数据、人才等资源的支持。环顾国内群雄，谁最有可能造出下一个 ChatGPT？ 在这篇文章中，机器之心将盘点国内最具实力的一批学术型机构和 NLP 研究领域带头人，共分为高校、大厂、非营利研究机构、初创公司四个部分，供大家参考、讨论。 如有盘点错误的地方，欢迎指正。 高校 清华大学自然语言处理与社会人文计算实验室 清华大学计算机系自然语言处理与社会人文计算实验室（THUNLP）成立于 20 世纪 70 年代末，是国内开展自然语言处理研究最早、深具影响力的科研单位。实验室围绕以中文为核心的自然语言处理，在大规模预训练模型、中文信息处理、机器翻译、社会计算、智慧教育和知识图谱等方面开展了系统深入的研究。 实验室学科带头人是孙茂松教授，教师团队包括刘洋教授和刘知远副教授。近年来，该实验室承担了一系列国家重点研发项目、国家社会科学基金重大项目等重要研究任务，并与腾讯、华为、阿里、美团等企业建立了密切的学术合作关系。相关成果产生的 Github 开源工具包共获数万星标。 代表成员： 孙茂松，THUNLP 实验室学术带头人，清华大学计算机与科学技术系长聘教授，清华大学人工智能研究院常务副院长，欧洲科学院外籍院士，中国人工智能学会、中国中文信息处理学会会士。研究方向为自然语言理解、中文信息处理、Web 智能、社会计算和计算教育学等。近几年在人工智能和自然语言处理领域顶级国际期刊或会议发表论文 200 余篇，获得国家授权发明专利 50 余项。作为首席科学家主持完成国家重点基础研究发展计划（973 计划）项目，国家社会科学基金重大项目。领衔研发中文诗歌自动生成系统「九歌」，累计为用户创作 3000 万首诗词。 刘洋，清华大学计算机科学与技术系长聘教授，清华大学智能产业研究院副院长，国家杰出青年基金获得者。担任中国人工智能学会组织工作委员会副秘书长、中国中文信息学会计算语言学专委会常务副主任。研究方向是自然语言处理、机器翻译，获得国家科技进步二等奖 1 项、省部级科技奖励 4 项、重要国际会议优秀论文奖 2 项。 刘知远，清华大学计算机科学与技术系长聘副教授。主要研究方向为表示学习、知识图谱和社会计算。已在 ACL、EMNLP、AAAI、IJCAI 等人工智能领域的著名国际期刊和会议发表相关论文 100 余篇，Google Scholar 统计引用 2.3 万次。曾获教育部自然科学一等奖（第 2 完成人）、中国中文信息学会钱伟长中文信息处理科学技术奖一等奖（第 2 完成人）、中国中文信息学会汉王青年创新奖，入选国家级青年人才、北京智源研究院青年科学家、2020 年 Elsevier 中国高被引学者、中国科学青年人才托举工程。 代表成果： 「九歌」是孙茂松教授带领的 THUAIPoet 团队研发的中文诗歌自动生成系统，支持集句诗、绝句、藏头诗、词等不同体裁诗歌的在线生成。作为目前最有影响的诗歌生成系统之一，「九歌」 自 2017 年上线至今已累计为用户创作超过 700 万首诗词，并于全国计算语言学学术会议 (CCL) 荣获最佳论文奖 ( 2018 ) 和两次最佳系统展示奖 ( 2017, 2019 ) 。体验地址：http://jiuge.thunlp.org 清华大学知识工程实验室 清华大学知识工程实验室隶属于清华大学计算机系，同时承担了清华大学人工智能研究院知识智能中心、清华大学 - 中国工程院知识智能联合研究中心、互联网教育智能技术及应用国家工程实验室知识建模与分析中心的研究工作。实验室成立于 1996 年，致力于网络环境下知识工程理论、方法和应用研究，主要研究内容包括：知识图谱、社会网络、新闻挖掘等。研究成果在相关领域的 ACM/IEEE Transaction 以及计算机学会指定的 A 类国际期刊、会议上发表百余篇高水平论文，Google Scholar 统计论文引用次数 1 万余次。发表在顶级国际会议（KDD）和权威期刊（TKDE）的论文引用次数排列前茅。 实验室在理论与应用研究结合方面成绩显著，构建了国内大规模跨语言知识图谱（http://XLore.org）、国内第一个全学科基础教育知识图谱（http://eduKG.cn）、科技情报大数据分析挖掘系统（http://AMiner.cn）、新闻挖掘分析系统（http://NewsMiner.net）。研究成果服务于华为、阿里、腾讯、搜狗等互联网公司以及中国科协、科技部、国家基金委、中国工程院等政府部门与研究机构，先后获得中国人工智能学会科技进步一等奖和北京市科技进步一等奖等多项奖励。 代表成员： 李涓子，清华大学计算机科学与技术系长聘教授，清华大学人工智能研究院知识智能中心主任，中国中文信息学会语言与知识计算专委会主任。2000 年在清华大学获得博士学位，研究领域为知识图谱、新闻与社会网络挖掘。主持研发了基于语义链接的跨语言知识图谱 XLORE，参与研发了研究者社会网络挖掘和服务系统 AMiner，曾获北京市科技进步一等奖、人工智能学会科技创新一等奖、王选新闻科学技术进步一等奖等多个奖项。 唐杰，清华大学计算机系教授，曾入选 ACM Fellow、IEEE Fellow。主要研究领域包括人工智能、认知图谱、数据挖掘、社交网络和机器学习。2006 年毕业于清华大学，获博士学位。唐杰曾主持研发了参数规模超过 1.75 万亿的超大规模预训练模型「悟道」，以及研究者社会网络挖掘系统 AMiner，吸引了全球 220 个国家和地区的 2000 多万用户。 代表成果： 开源双语千亿预训练模型 GLM-130B 项目原作解读转载 清华大学交互式人工智能（CoAI）课题组 清华大学交互式人工智能课题组 (Conversational AI, CoAI) 隶属于清华大学计算机系、清华大学人工智能研究院。交互式人工智能是指通过对话、问答等语言交互方式体现出来的智能行为，是人工智能最具挑战性、最综合性的技术，涵盖了语义理解、知识表示、逻辑与推理、语言生成等各个方面。 课题组由朱小燕教授、黄民烈副教授指导，与众多国内外知名企业建立了广泛合作，例如华为、谷歌、微软、惠普、三星、斯伦贝谢、腾讯、阿里巴巴、搜狗、美团、好未来等。 代表成员： 朱小燕，清华大学计算机系教授、博士生导师。曾任智能技术与系统国家重点实验室主任、北京市计算机学会副理事长、清华大学计算机系副主任、加拿大国际开发研究中心（DIRC）首席科学家。1982 年获北京科技大学学士学位，1987 年获日本神户大学硕士学位，1990 年获日本名古屋工业大学博士学位，1993 年到清华大学任教。长期在智能信息处理领域开展深入研究，在人工神经元网络、机器学习、自然语言处理、信息获取、智能问答系统、交互智能和人机交互等方面取得显著成果。 黄民烈，清华大学计算机系长聘副教授，2000 年毕业于清华大学工程物理系，2006 年获清华大学计算机科学与技术博士学位。研究兴趣主要集中在人工智能与机器学习方法包括深度学习、强化学习等，自然语言处理方法与应用，包括自动问答、阅读理解、对话系统、情感分析等。主要研究语言理解、语言生成、语言匹配与推理中的科学问题，致力于解决对话系统、自动问答、阅读理解中具有挑战性的人工智能问题。曾获得汉王青年创新奖、微软合作研究奖（Microsoft Collaborative Research Award）、IJCAI-ECAI 2018 杰出论文奖、CCL 2018 最佳系统展示奖、NLPCC 2015 最佳论文奖。 代表成果： 清华大学交互式人工智能课题组（CoAI）长期以来一直致力于构建开源的中文开放领域对话预训练基座模型，已有成果包括 CDial-GPT 、 EVA1.0、 EVA2.0、OPD 等。 北京大学人工智能研究院自然语言处理研究中心 北京大学人工智能研究院自然语言处理研究中心将以研发通用自然语言处理技术为目标，探索通用自然语言处理理论、方法和技术体系，研究通用性鲁棒性强且支持跨模态的自然语言理解与生成方法，为通用人工智能平台和领域 AI 大任务系统的提供技术支撑。主要研究方向有：语义分析与理解、文本推理、问答与对话、文本生成、跨模态语言智能、认知与知识计算等。 代表成员： 赵东岩，北京大学王选计算机研究所研究员，博士生导师。长期从事自然语言处理和大规模语义数据管理的前沿研究工作。主要研究方向为自然语言处理、大规模语义数据管理、基于知识的智能服务技术。主持科技部 2030 新一代人工智能重大项目（基础研究类）「面向自然语言的语义分析研究」等国家级项目 8 项，发表学术论文 100 余篇（包括 ACL、AAAI、IJCAI、SIGKDD、SIGIR、SIGMOD、VLDB，AI Journal、TKDE、VLDB Journal 等 CCF A 类会议和期刊 70 余篇），授权发明专利 23 项，先后七次获得国家和省部级奖励。 近五年来牵头研制了具有自动扩展和质量控制功能的开放域语义知识库构建技术、基于知识库的语义理解与自然语言问答、语义搜索引擎等一系列自然语言理解与认知智能的前沿技术，并开展了面向智能知识服务的行业应用。采用上述技术构建的 PKUBase 是国内科研单位建设最早且规模最大的语义知识库之一。基于知识库的语义理解和自然语言问答系统在欧盟组织的国际权威评测 QALD 上连续三年取得了第一名的成绩，在美国 NIST 组织的 TREC 微博检索任务上连续两年取得第一名。 万小军，北京大学王选计算机研究所研究员、博士生导师，语言计算与互联网挖掘研究室负责人，在北京大学获得学士、硕士与博士学位。研究方向为自然语言处理与文本挖掘，研究兴趣包括自动文摘、文本生成、情感分析、语义分析、多模态与多语言 NLP 等。曾担任计算语言学顶级国际期刊 Computational Linguistics 编委、国际会议 EMNLP-IJCNLP 2019 程序委员会主席，现任 CCF-NLP 专委会秘书长、TACL 执行编辑、NLE 编委、JCST 编委，10 多次担任相关领域重要国际会议领域主席，包括 ACL、NAACL、EMNLP、EACL，AACL 等。荣获 ACL2017 杰出论文奖、IJCAI 2018 杰出论文奖、2017 年吴文俊人工智能技术发明奖、CCF NLPCC 青年新锐奖等奖励。研制推出了多款 AI 写作机器人，如小明、小南、小柯等，应用于多家媒体单位。 冯岩松，北京大学王选计算机研究所副教授。2011 年毕业于英国爱丁堡大学，获得信息科学博士学位。主要研究方向包括自然语言处理；连续多年在面向结构化知识库的智能问答评测中获得第一名；相关工作发表在 ACL、EMNLP、TPAMI、AIJ 等自然语言处理领域顶级会议及期刊上。多次担任 ACL、EMNLP、NAACL、IJCAI 等领域重要国际会议的领域主席或高级程序委员会委员；作为项目负责人或课题骨干承担多项国家自然科学基金、科技部 863 计划和重点研发项目；分别在 2014、2015 年获得 IBM Faculty Award，2016 年 IBM Shared University Research Award。 复旦大学自然语言处理实验室 复旦大学自然语言处理实验室由复旦大学首席教授吴立德先生创建，是我国最早开展自然语言处理和信息检索研究的实验室之一。经过 40 余年发展，在自然语言处理底层分析、文本检索、自动问答、社会媒体分析等方面取得了一系列的研究成果。实验室多年在国家自然科学基金、国家 863/973 / 重点研发计划、省部委基金的支持下，发表了大量高水平国际期刊和会议论文，其中包括中国计算机学会推荐的 A/B 类国际会议和期刊论文（ACL,SIGIR,IJCAI,AAAI,NIPS,ICML 等）论文 150 余篇；参加多项国内外评测，如在自动问答国际评测 TREC/QA 中获得第 3 名，在文本蕴涵评测 RITE 和阅读理解评测 SQUAD 都位居前列；发布了国内首家中文自然语言开源系统 FudanNLP，被包括联合国教科文组织在内的国内外多家研发机构采用。 代表成员： 黄萱菁，复旦大学计算机科学技术学院教授、博士生导师，主要从事自然语言处理、信息检索和社会媒体分析研究，人工智能、自然语言处理学科方向带头人。兼任中国中文信息学会理事、社会媒体专委会副主任，中国计算机学会自然语言处理专委会副主任、学术工作委员会委员、中国人工智能学会女科技工作者委员会副主任、AACL 执委，EMNLP 2021 程序委员会主席。在高水平国际学术期刊和会议上发表了百余篇论文，负责的多个科研项目受到国家自然科学基金、科技部、教育部、上海市科委的支持。获 2021 年上海市育才奖，并入选「人工智能全球女性」、「AI 2000 人工智能全球最具影响力提名学者」及「福布斯中国 2020 科技女性榜」。 邱锡鹏，复旦大学计算机科学技术学院教授，博士生导师。国家优青获得者，于复旦大学获得理学学士和博士学位。主要从事自然语言处理、深度学习等方向的研究，发表 CCF A/B 类论文 70 余篇，获得 ACL 2017 杰出论文奖（CCF A 类）、CCL 2019 最佳论文奖、《中国科学：技术科学》2021 年度高影响力论文奖，有 5 篇论文入选 PaperDigest 发布的 IJCAI/ACL/EMNLP 的最有影响力论文（被引用数进入前当届会议的 20 名）。出版开源专著《神经网络与深度学习》，Github 关注数 1.5 万，豆瓣评分 9.4 分。 主持开发了开源框架 FudanNLP 和 FastNLP，已被国内外数百家单位使用。2015 年入选首届中国科协青年人才托举工程项目，2018 年获钱伟长中文信息处理科学技术奖青年创新奖一等奖，2020 获第四届上海高校青年教师教学竞赛优等奖，2021 年获首届上海市计算机学会教学成果奖一等奖（第一完成人）等。培养学生多次获得一级学会优博、微软学者、百度奖学金等。 代表成果： 2 月 20 日晚，复旦大学自然语言处理实验室发布了具备 ChatGPT 能力的语言模型 ――MOSS，并面向大众公开邀请内测。MOSS 可执行对话生成、编程、事实问答等一系列任务，打通了让生成式语言模型理解人类意图并具有对话能力的全部技术路径。 西湖大学自然语言处理实验室 西湖大学 NLP 实验室由张岳博士带领，长期开展自然语言处理方面的研究，实验室研究方向包括自然语言处理、背后的机器学习算法以及相关的应用，在 ACL、EMNLP 等自然语言处理顶级会议发表过多篇高水平论文。 代表成员： 张岳，2003 年毕业于清华大学计算机科学专业，获得学士学位；2006 年毕业于牛津大学计算机科学专业，获得硕士学位；2009 年毕业于牛津大学计算机科学专业，获得博士学位。2010 年 3 月 - 2012 年 6 月在剑桥大学计算机科学专业从事博士后研究，2012 年 7 月 - 2018 年 8 月在新加坡科技与设计大学担任助理教授。2018 年 9 月全职加入西湖大学，担任终身副教授。主要研究领域为自然语言处理、文本挖掘、机器学习和人工智能，具体研究方向包括：1. 中英文基础自然语言处理中的词法、句法及语义表示，分析。2. 信息抽取中的实体、关系、事件以及情感抽取。3. 金融领域、生物医药领域以及文学领域的文本挖掘。4. 自然语言生成及其在文本总结与机器翻译中的应用。 张岳博士是近几年全球 NLP 相关顶会最高产的学者之一。根据相关统计，在 2012 年 - 2020 年期间，张岳博士在 NLP 领域的顶会发表的论文数量是全球第三，仅次于周明和 Yoshua Bengio。 蓝振忠，西湖大学助理教授、博士生导师，西湖心辰（杭州）科技有限公司创始人。蓝振忠博士毕业于卡耐基梅隆大学计算机学院，是 NLP 自然语言处理领域预训练语言模型「 ALBERT 」第一作者。 蓝振忠长期致力于研究自然语言处理，计算机视觉及深度学习的结合与应用。此前在谷歌 AI 研究所工作，研发成果被应用于谷歌新闻、谷歌助手等多个拥有亿级以上用户的产品；2020 年受聘于西湖大学，创办深度学习实验室并担任博士生导师，而后迅速带领团队研发出了 AI 心理咨询师「小天」、智能写作平台 FRIDAY 以及 AI 绘画产品「盗梦师」；2021 年被麻省理工大学评选为亚太地区「 35 岁以下科技创新 35 人」之一。 哈尔滨工业大学 自然语言处理研究所 哈工大的自然语言处理研究开始于 1979 年俄汉题录翻译的研究，更加系统深入的研究开始于上世纪 80 年代，围绕中文信息处理这一核心，在机器翻译、中文输入法、自然语言处理平台、语言知识资源建设等方面相继展开研究，培养了一批以周明、王海峰、张民、荀恩东为代表的优秀校友，取得了一批以「语句输入」、「语言技术平台 LTP」为代表的标志性成果，成为我国在自然语言处理领域一支重要的力量。 2020 年 7 月 17 日，哈尔滨工业大学计算学部批准成立自然语言处理研究所。研究所隶属于哈工大计算学部，由本部的社会计算与信息检索研究中心、语言技术研究中心和深圳校区的智能计算研究中心组成。 代表成员： 赵铁军，教授，博士生导师，哈工大教育部 - 微软语言语音重点实验室主任，兼任中国中文信息学会常务理事，中国计算机学会自然语言处理专业委员会副主任，《中文信息学报》、《自动化学报》编委。1987 年开始从事中文信息处理领域相关研究，主要研究方向：自然语言理解、人工智能应用。近年来承担国家自然科学基金重点项目、面上项目、国家重点研发计划项目、国家高技术计划项目、科技部国际合作项目等 7 项，2018 年担任国家重点研发计划司法专题项目（2018YFC0830700）首席科学家；发表学术论文 60 余篇。先后获部级科技进步奖 6 项，出版专著、译著 3 部。 车万翔，教授，哈尔滨工业大学计算学部长聘教授、博士生导师，社会计算与信息检索研究中心副主任。教育部青年长江学者，黑龙江省「龙江学者」青年学者，斯坦福大学访问学者。在 ACL、EMNLP、AAAI、IJCAI 等国内外高水平期刊和会议上发表学术论文 50 余篇，其中 AAAI 2013 年的文章获得了最佳论文提名奖，论文累计被引用 4,600 余次（Google Scholar 数据），H-index 值为 37。负责研发的语言技术平台（LTP）已被 600 余家单位共享，并授权给百度、腾讯、华为等公司使用。2018、2019 连续两年获 CoNLL 国际评测第 1 名。2015、2016 连续两年获谷歌专注研究奖。2017 年，所主讲的 MOOC 课程《高级语言程序设计（Python）》获国家精品在线开放课程。 秦兵，教授，博士生导师，哈尔滨工业大学计算机学院社会计算与信息检索研究中心主任。担任中国中文信息学会理事、中国中文信息学会语言与知识计算专委会副主任，国家自然科学基金重点项目负责人。主要研究方向知识图谱构建、文本情感计算、文本理解与自动生成。连续主持多项国家自然科学基金面上项目及科技部重点研发计划课题。获黑龙江省科技进步一等奖、黑龙江省技术发明二等奖、钱伟长中文信息处理科学技术奖等奖项。在国内外重要会议和期刊发表论文 100 余篇，论文累计被引用 6234 余次（Google Scholar 数据），H-index 值为 31。持续与多家互联网企业开展合作，多项研究成果在企业应用落地。入选「2020 年度人工智能全球女性榜单」和「福布斯中国 2020 科技女性榜」 刘挺，博士生导师，哈工大计算学部主任兼计算机学院院长。多次担任国家 863 重点项目总体组专家、基金委会评专家。中国计算机学会理事，中国中文信息学会常务理事 / 社会媒体处理专委会（SMP）主任，曾任国际顶级会议 ACL、EMNLP 领域主席。主要研究方向为人工智能、自然语言处理和社会计算，是国家 973 课题、国家自然科学基金重点项目负责人。主持研制「语言技术平台 LTP」、「大词林」等科研成果被业界广泛使用。曾获国家科技进步二等奖、省科技进步一等奖、钱伟长中文信息处理科学技术一等奖等。 张伟男，哈尔滨工业大学计算机学院院长助理、副教授、博士生导师，黑龙江省中文信息处理重点实验室副主任。曾担任 ACL、EMNLP 领域主席、AAAI 高级程序委员会委员（SPC）及多个国际会议及期刊的程序委员会成员、审稿人及期刊编委。目前为中国中文信息学会青年工作委员会副主任，中国计算机学会（CCF）术语审定工作委员会执委、CCF 哈尔滨分部秘书长，中国人工智能学会教育工作委员会副秘书长，北京智源青源会会员。主要从事人机对话及自然语言处理等研究。在 ACL、AAAI、WWW、IJCAI、IEEE TKDE、ACM TOIS 等 CCF A 类国际会议及期刊发表学术论文多篇；主导研发了智能人机对话系统「笨笨」，2019 年 3 月「笨笨」中的开放域人机对话功能成功落地到科大讯飞 AIUI 智能交互平台；获黑龙江省科技进步一等奖、吴文俊人工智能科技进步二等奖及黑龙江省青年科技奖等。 中科院自动化所模式识别国家重点实验室自然语言处理团队 中科院自动化所模式识别国家重点实验室于 1984 年由国家计委批准筹建，1987 年通过国家验收并正式对外开放，依托于中国科学院自动化研究所。实验室目前的主要研究方向为模式识别、计算机视觉、图像处理与图形学，口语信息处理、自然语言处理以及模式识别应用与系统等。 代表成员： 宗成庆，中科院自动化所研究员、博士生导师、国际计算语言学委员会（ICCL）委员、中国人工智能学会会士和中国计算机学会会士。他于 1998 年 3 月在中科院计算所获得博士学位，主要研究兴趣包括自然语言处理、机器翻译、文本数据挖掘和语言认知计算等领域，曾获国家科学技术进步奖二等奖、中国电子学会科技进步奖一等奖等若干奖励和荣誉。 张家俊，中国科学院自动化研究所研究员、博士生导师，主要研究方向为机器翻译和自然语言处理，获得国家优秀青年科学基金资助，入选中国科协首届青年人才托举工程、中国科学院青年创新促进会优秀会员和北京智源青年科学家。发表 CCF-A/B 类论文 80 余篇，出版学术专著 2 部、译著 1 部，获得中国中文信息学会钱伟长中文信息处理科学技术奖一等奖、青年创新奖一等奖和 2020 年北京市科学技术奖一等奖等。担任中国中文信息学会理事、青年工作委员会主任和机器翻译专委会副主任。担任 ACL/EMNLP/COLING 的 (资深) 领域主席，以及《自动化学报》等期刊的编委。 中科院计算所自然语言处理研究组 中国科学院计算技术研究所自然语言处理研究组隶属于中国科学院智能信息处理重点实验室，主要从事自然语言处理相关的研究工作，主要研究方向包括机器翻译、人机对话等。研究组在自然语言处理领域旗舰会议 ACL 和影响力最大的期刊 CL 上分别发表了国内首篇论文；获 ACL 2019 最佳长文奖，为 ACL 开办以来国内单位首次获得此奖项；获 ACL 2006 Meritorious Asian NLP Paper Award，为国内学者首次获得 ACL 论文奖；获 EMNLP 2008 最佳论文提名奖、2020 世界人工智能大会青年优秀论文奖等。多次在 IWSLT 国际机器翻译评测和 CWMT 机器翻译评测中获得第一名，并在由美国国防部 DARPA 资助的、NIST 组织的世界权威机器翻译评测中获国内研究机构最好成绩。部分研究成果获国家科技进步奖二等奖、北京市科技进步二等奖、钱伟长中文信息处理科学技术奖一等奖、中国电子学会科学技术奖科技进步一等奖等。 代表成员： 冯洋，研究员、博士生导师，中科院计算所「新百星人才引进计划」入选者、2019 年度「卓越之星」获得者、自然语言处理课题组负责人。研究方向为自然语言处理、机器翻译、人机对话。在中科院计算所获得博士学位后，先后在谢菲尔德大学和南加州大学信息科学研究所（USC/ISI）开展研究工作。曾获 ACL 2019 最佳长文奖，为 ACL 开办 50 多年以来国内首次获得该奖项。多次在 NIST、CWMT、DSTC 等国内外权威机器翻译评测和对话系统比赛中获得第一名，作为项目负责人主持国家重点研发计划、国家自然科学基金面上项目等，与华为、腾讯、百度、字节跳动等公司开展合作研究。 中科院软件研究所中文信息处理实验室 中科院软件研究所中文信息处理实验室始于 1996 年成立的「开放系统与中文信息处理中心」。实验室当前主要围绕互联网环境下的自然语言理解这一中文信息处理领域的核心问题，开展中文信息的认知和理解机理、大规模中文知识图谱、基于知识的中文分析以及面向大数据智能服务的中文问答等关键技术研究。 实验室成员 2000 年起参加 TREC、NTCIR、DUC、TAC 等信息检索和自然语言处理领域的权威国际评测，并多次取得优异成绩。实验室目前承担着国家重大研发计划、国家自然科学基金重点项目、新闻出版署重大专项、国家语委重点项目、大型互联网企业合作（华为、阿里、百度）等 10 多项研究和开发任务，近年来在 ACL、SIGIR、AAAI、EMNLP 等顶级国际会议发表论文 50 多篇
抗流感药物怎么用？看看Chat GPT怎么说
抗流感的药物,抗流感的那个药是什么名字,抗流感药物的作用机制,抗流感新药导语ChatGPT是最近风靡全球的对话式大型语言模型，适逢流感高发季，一起来看看ChatGPT对于流感药物相关问题的回答是怎样的。近日，由人工智能实验室OpenAI发布的对话式大型语言模型ChatGPT在各大中外媒体平台掀起了一阵狂热之风。来自全球各地的用户很兴奋地展示着ChatGPT的逆天技能，包括写诗、写代码、做策划、改论文等等。据报道，ChatGPT仅用了两个月就达到1亿活跃用户数，成为史上用户增长速度最快的应用程序。医学领域的研究人员对ChatGPT可谓是达到了痴迷的程度。美国已经有大学生用ChatGPT写论文，获得了第一名。来自西班牙的研究人员使用ChatGPT进行辅助论文写作，且论文内容被相关的学术期刊所接受。另外，ChatGPT竟然以作者身份出现在了学术论文中。发表于Nurse Education in Practice的一篇关于人工智能在护理教育方面的应用文章，ChatGPT同样被列为第二作者。我们不禁思考，或许作为医疗从业者，适逢流感高发季，不妨看看ChatGPT对抗流感药物有没有独到的看法。提问：抗流感病毒药物有哪些？看看ChatGPT如何回答。这个回答还是比较让人满意的，让我们再看看更专业的问题它能不能回答。正如ChatGPT所说，抗病毒药物是流感治疗中一种重要治疗手段。这些抗病毒药物中，RNA聚合酶抑制剂是一类新型的抗病毒药物，目前国内已上市的有玛巴洛沙韦和法维拉韦。其中玛巴洛沙韦于2018年10月24日获FDA批准上市，最初用于12岁及以上年龄患者急性单纯性流行性感冒的治疗。随着临床研究的深入，玛巴洛沙韦的安全性进一步显现，对儿童的使用年龄也进一步降低。目前玛巴洛沙韦在美国、欧盟获批相关儿童适应症：美国批准的为5岁以上儿童均可使用，而欧盟的适用范围则更为宽泛，1岁及以上儿童、青少年和成人的单纯流感治疗，流感暴露后预防均可使用。2022年，美国儿科学会（APP）针对儿童流感预防与控制，建议巴洛沙韦的年龄适应症降到5岁，用于治疗症状出现48小时内且其他方面健康的无并发症流感，以及暴露后预防。其儿童适应症在国内CDC正在审批，有望年内提前获批。玛巴洛沙韦是前体药物，口服给药后主要通过芳基乙酰胺脱乙酰酶作用，在胃肠道、肠上皮细胞和肝脏中转化为活性代谢物巴洛沙韦。巴洛沙韦通过抑制病毒基因RNA聚合酶复合物中PA的核酸内切酶活性，抑制病毒从宿主细胞中获得宿主 mRNA 5'端的Cap结构，产生抗甲型及乙型流感病毒作用。玛巴洛沙韦对甲型流感病毒的各种亚型（H1N2、H5N1、H5N2、H5N6、H7N9和H9N2）均表现出抑制作用，是目前世界范围内少数可以抑制流感病毒增殖的药物。该药物在人体中主要通过胆汁途径经粪便排泄。作为一种首创的具有全新作用机制的抗流感药物，玛巴洛沙韦具有显著的抗流感病毒活性和良好的安全性。与奥司他韦相比，玛巴洛沙韦仅需服药1次，抗病毒疗效更快，药物不良反应少，不易产生潜在的耐药性。玛巴洛沙韦是一种RNA聚合酶抑制剂，ChatGPT是否能紧跟时事，知晓RNA聚合酶抑制剂的优势呢？看来ChatGPT不仅对疾病有所了解，对药物也所知甚多。近年流感人数剧增且呈现出反季节现象，如果不幸中招，记得服用ChatGPT认证过的玛巴洛沙韦。重症流感患者或低敏感性菌株的治疗，可以玛巴洛沙韦和奥司他韦联合使用。我们相信未来智能AI会在医疗行业大放异彩、通过提质增效、降本增益、模式创新等方式来推动医疗体系各方的变革和提升。但无论ChatGTP等智能AI如何革新，都无法取代医疗工作者。毕竟医者仁心，这点机器是永远替代不了的。参考文献[1] Recommendations for Prevention and Control of Influenza in Children, 2022-2023. Pediatrics, 2022. 150(4).来 源 / 梅斯呼吸新前沿备战各类医学考试，就用华医题库！圈题、押题、考点透析、错题集、考前模拟等多种实用功能，视频讲解、刷题练习多种模式！点击阅读原文进入掌上华医app → 右上角“频道”→ “华医题库” → 选择自己要备考的科目~
chatgpt究竟魅力何在 揭秘chatgpt背后的核心技术
chatgpt,chatgpt官网,chatgpt怎么读,chatgpt注册Chatbot(聊天机器人)和其他自然语言处理技术可以在许多方面改变未来。提高客户服务体验：Chatbot可以帮助企业与客户建立更好的联系，通过即时响应和解决问题来提高客户满意度。自动化重复性任务： Chatbot可以处理许多重复性和标准化的任务，从而减少人工干预和人力成本。个性化服务： Chatbot可以根据用户的需求和喜好提供个性化服务，从而提高用户体验和满意度。增强教育体验： Chatbot可以用于教育领域，例如为学生提供个性化的学习支持、答疑解惑和学术咨询。改善医疗保健： Chatbot可以为患者提供即时咨询和答疑解惑，帮助医疗保健专业人员更好地了解患者需求并提供更好的服务。尽管Chatbot和自然语言处理技术有许多潜在的应用，但还有许多技术和道德问题需要解决，例如数据隐私和安全性，机器学习算法的公平性和透明性，以及Chatbot和人类之间的界限问题。举报/反馈
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