2020年4月11日，CCF YOCSEF上海线上论坛活动成功举办。本次活动由CCF YOCSEF上海主办，上海市数据科学重点实验室、PlantData海乂知信息科技协办，以“自然语言处理NLP技术前沿进展”为主题，吸引了600多名观众扫码报名。同时在线观看观众达到了800人。
此次论坛包括嘉宾引导发言和互动思辨两个环节，邀请了来自清华、哈工大、复旦和同济的NLP领域知名青年学者，与大家分享他们近期在NLP中的自注意力模型、知识指导的NLP、知识驱动的主动式开放域对话系统、多模态深度NLP、知识推理等方面的最新工作，并围绕预训练、常识推理、多模态、语言生成、语言偏见与伦理等热点问题展开深入探讨。
在嘉宾引导发言中，首先，来自复旦大学计算机科学技术学院邱锡鹏分享了《自然语言中的自注意力模型》的报告，主要介绍了团队在Transformer及其改进模型和Transformer模型的应用两方面的工作。第二位是来自清华大学计算机系刘知远作了《知识指导的自然语言处理》的报告，分享了团队将义原知识应用在Word Embedding、 Language Modeling、SC Modeling、Adversarial Attack In NLP等的相关研究成果。第三位是哈尔滨工业大学计算机学院车万翔作了《知识驱动的主动式开放域对话系统》的发言，针对目前开放域对话领域存在无意义的安全回答及多轮的连贯性问题，提出需要引入知识，运用知识图谱予以解决。第四位是复旦大学计算机科学技术学院熊贇分享了《多模态深度学习方法研究与应用》，介绍了团队在多模态表示学习方面研究成果：复杂行为数据表示。第五位是来自同济大学的王昊奋，他在《知识推理的过去、现在和未来：浅析神经与符号的对立与融合》中介绍了知识推理的主要范式和面临的挑战、分享各种技术进展，并分享了PlantData对于知识推理在工业上的落地应用，包括：企业投资风险研究、信贷风控等。
思辨环节嘉宾
思辨环节现场部分讨论
论坛进入到思辨环节，围绕“自然语言处理当前是牙牙学语还是妙语连珠？”提出了三个思辨子主题，嘉宾、在线观众以及微论坛观众一起展开思辨分享。在线观众积极“举手”发表观点或对嘉宾提问，气氛十分热烈。最后，5位嘉宾用一句话总结了各自在NLP的理解：邱锡鹏认为NLP在强人工智能领域可能存在不足，但在弱人工智能领域仍能有很多的发挥，重点在于找到具体的场景；刘知远提出预训练加深度学习是目前的一个趋势，但从长远看来，NLP仍需要知识的引入；车万翔表示自然语言处理NLP技术仍然任重而道远；熊贇认为虽挑战众多，但可期可待；王昊奋提出知识和推理是走向强人工智能最艰难的部分，但我们仍需坚持。
最后，作为CCF YOCSEF 线上论坛系列之一,CCF YOCSEF上海在线颁发了环保的电子感谢牌，表达对嘉宾由衷的感谢，并对每张感谢牌赋予了唯一的标号。
本次微论坛面向CCF YOCSEF上海微信群近500名成员进行文字直播，直播链接同步转发CCF YOCSEF全国AC群，并被YOCSEF多个兄弟论坛转发。线上会议观众通过“举手”发言和发表文字的方式积极互动思辨，气氛热烈，直到论坛结束后，观众仍在报名微信群中延展讨论。