近日，我中心自然语言处理研究组完成的论文Exploring Discriminative Word-Level Domain Contexts for Multi-domain Neural Machine Translation被人工智能和机器学习领域顶级期刊TPAMI（IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence）录用。TPAMI是中国计算机协会推荐的A类期刊。该期刊2019年的影响因子为17.73。
论文由中心苏劲松副教授，2017级硕士研究生曾嘉莉，腾讯谢军研究员，中心2018届本科毕业生文华婷，2017级硕士研究生尹永竞，清华大学刘洋副教授合作完成。本文致力于多领域神经机器翻译任务下，如何区分和运用不同的词级别的领域上下文信息。文章采用多任务学习的方式，将翻译任务和领域分类任务进行联合建模。特别地，本文在两个方面进行了改进：① 编码端引入领域分类器和对抗领域分类器对输入句子进行领域分类，从而分离出领域专有信息和领域共享信息。② 解码端装配一个基于注意力机制的领域分类器，从分类器导出的注意力权重具有领域特征，可用来调整训练过程中反馈的误差。
该项目得到了国家重点研发计划项目（No. 2019QY1803），北京语言高精尖中心项目(No. TYR17002)，国家自然科学基金（Nos. 61672440和61761166008）、国家留学基金委项目（No. 201806315048）、中央高校基础科研基金（No. ZK1024）、国家语委科研项目（No. YB135-49）等的资助。
