7月15日至7月20日，計算機語言學領域的頂級學術會議ACL在墨爾本召開。ACL會議(Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics)是自然語言處理與計算語言學領域最高級別的學術會議，由計算語言學協會主辦，每年一屆。

值得一提的是，擁有今日頭條、抖音等產品的字節跳動公司本次入選論文是由一位90后博士完成的。他在機器翻譯方向的研究內容「Modeling Past and Future for Neural Machine Translation」被Transaction of ACL收錄，并受邀在ACL2018做現場報告。

論文針對神經機器翻譯系統并沒有顯示地對已翻譯和未翻譯的內容做建模這一現狀，提出了一種全新的機制。它在解碼過程中動態地將源端信息分成兩個部分：已經翻譯的內容(Past)和未翻譯的內容(Future)，并設計兩個不同的循環神經網絡層對其進行建模。通過將兩部分信息動態地輸入到注意力模型和解碼器狀態中，從而使整個神經翻譯模型更好地在當前狀態下區分已翻和未翻的內容。

圖說：論文模型圖

實驗結果表明，該論文提出的模型在中英，德英和英法三個標準數據集上可以顯著地提高基線系統的性能，相比于覆蓋率模型擁有更好的翻譯質量和對齊質量。

據了解，目前該翻譯方法已成功應用至字節跳動旗下的多款國際產品中，為不同國家的用戶提供內容翻譯服務，促進信息更便捷的流動。公開資料顯示，僅抖音海外版在全球就已覆蓋超過150個國家和地區，先后在40多個國家應用商店排名前列。目前抖音全球月活用戶超過5億，是世界范圍內增速最快的短視頻應用。

圖說：ACL現場參會者在字節跳動展臺前觀看技術展示

成立僅僅兩年的字節跳動AI LAB專注于人工智能領域的前沿技術研究，在CVPR、ACL及NAACL等人工智能頂級學術會議上，均有論文入選。

作為最早一批將人工智能應用到產品中的企業，字節跳動致力于將研究成果應用于相關的產品中，讓新技術更好地幫助內容創作、分發、互動、管理。過去幾年間，實驗室不僅研發出自動問答、封面圖自動選取、自動寫稿機器人xiaomingbot等多種實用性功能，同時也創造了抖音尬舞機、3D全景博物館等深受用戶喜愛的功能。

今年6月，字節跳動CVPR入選論文“基于半監督空間轉換網絡的球衣號碼識別”的相關技術也已經應用于旗下產品近期的世界杯圖文直播中。比賽精彩片段GIF圖、控球率分布圖、比賽熱力圖等內容均基于該技術由機器自動實時生成。