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关于作者

郑在翔目前是南京大学自然语言处理实验室的二年级硕士研究生，计划继续攻读自然语言处理方向的博士学位。他的研究重点在于神经网络机器翻译。

会议概述

郑在翔分享了他在自然语言处理顶会ACL 2018上的参会经历，从个人角度出发，介绍了会议内外的内容、感兴趣的项目和研究热点，并分享了他首次参加学术会议的一些感受。

会议详情

2018年7月15日至20日在澳大利亚墨尔本举行的ACL 2018吸引了大量投稿，共收到1018篇长文和526篇短文，相比去年显著增加。最终，256篇长文和125篇短文被接受，整体接受率约为24.7%。会议还获得了来自全球28家赞助商的支持，其中包括来自中国的7家企业，如字节跳动、百度、京东和腾讯等，显示了中国企业在人工智能领域的活跃参与。

个人经历

郑在翔因一篇发表在TACL上的论文有机会参加此次会议，作为第一次参会的小白，他在墨尔本的七天经历让他收获颇丰。会议期间，他有机会与世界各地的研究者交流，了解人工智能企业感兴趣的问题。

会议亮点

主会场

会议第一天设有8场教程，郑在翔参加了上午的《Neural Approaches to Conversational AI》和下午的《Deep Reinforcement Learning for NLP》，这两场教程内容丰富且公开了讲义。第二天的开幕式宣布成立了AACL（亚太地区分会），这一举措将为该区域的研究者提供更多交流机会。

学术报告

郑在翔提到，会议中的学术报告非常有启发性，如来自Google AI的工作《The Best of Both Worlds: Combining Recent Advances in Neural Machine Translation》，通过结合RNN和Transformer的优势，提升了机器翻译的性能。此外，FAIR的《What you can cram into a single $&!#* vector: Probing sentence embeddings for linguistic properties》展示了如何通过探测方法了解不同模型的神经网络句子表示。

互动环节

在Poster环节，郑在翔展示了他的一篇论文《Modeling Past and Future for Neural Machine Translation》，这项研究旨在通过更显式地建模翻译的历史和未来信息，改善翻译效果。作为第一次在学术会议上做Poster展示，尽管起初有些紧张，但在师兄的帮助下，他逐渐放松下来，与参会者进行了深入交流。

最佳论文

会议评选出了3篇最佳长论文和2篇最佳短论文。其中，最佳长论文包括《Finding syntax in human encephalography with beam search》等，最佳短论文则包括《Know What You Don’t Know: Unanswerable Questions for SQuAD》等。

会场之外

会议期间，许多企业展台展示了它们的技术和业务，如字节跳动通过小明机器人展示了计算机视觉与自然语言处理技术的结合。此外，他还参加了百度公司和CCF青工委组织的晚宴，感受到了中国AI企业在全球化方面的努力。

结语

郑在翔认为，这次会议最大的收获是学会了倾听他人观点和努力表达自己的想法。他希望通过不断学习，未来能做出更有意义的研究，并与世界各地的学者交流。

希望这篇文章对你有所帮助！如果有其他需要改写的内容，请随时告知。