跨语言NLP技术研究

课题介绍

目前自然语言处理技术在英文、中文等语言资源较为丰富的语种已经取得了较大进展，但是当前NLP技术是高度依赖语言的，当需要将NLP技术进行跨语言迁移时，模型效果会出现较大下降。与此同时，还有诸多小语种语言资源相对较少，如何在低资源的小语种上发展高效高性能的NLP技术也是一个巨大的挑战。因此，发展跨语言NLP技术成为了一个亟需解决的问题。

研究内容：

1. 跨语言预训练模型、迁移学习、自监督学习；
2. 低资源NLP；
3. 小语种ASR。

招收条件：

1. 数学、统计、计算机、电子信息等专业博士；
2. 有机器学习、深度学习、小语种NLP/ASR等跨语言场景有研究经验与成果；
3. 在语音/NLP等AI相关国际顶会/期刊发表论文（一作，CCF A类）2篇以上；
4. 熟练掌握python，tensorflow/pytorch等常用工具；
5. 具备乐观积极的工作态度、协调沟通能力和良好的团队合作精神。

工作地点：

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