1、此次报告将深入介绍预训练语言模型自然语言理解的最新进展的研究进展以及各种下游自然语言理解自然语言理解的最新进展的应用为了解决大模型落地难问题自然语言理解的最新进展，重点展示多种知识蒸。

2、自然语言理解NLU跟 NLP 是什么关系？为什么说它是人工智能领域里一个难点？NLU 的发展史历史和目前最现金的方法是什么。

3、2018年，自然语言处理和理解的词嵌入的复杂性方面有了两大重要进展第一次是在三月艾伦人工智能研究所和华盛顿大学的研究人。

4、构建融合上述多种知识的场景知识图谱，以充当自然语言理解的核心知识引擎极为关键进一步，自然语言处理领域仍然严重缺乏融合。

5、并邀请到自然语言处理领域八位著名学者作为特邀报告人参会者不仅可以听取专家们对本领域基础知识和最新进展的集中讲解，也可。

6、无监督的预训练导致自然语言理解方面的最新进展在本文中，我们将自训练作为通过半监督学习利用未标记数据的另一种方法为了。