机器翻译中的深度学习方法冬令营(Deep Learning for Machine Translation Winter School, DL4MT) 于2015年10月18日至24日在爱尔兰都柏林城市大学举行，我组博士生沈世奇参加了此次冬令营。

近年来，深度学习在图像处理和语音识别领域取得了令人瞩目的成功，如何与自然语言处理相结合成为深度学习目前的重点应用方向。机器翻译作为自然语言处理的核心问题之一，得到了深度学习领域学者的重点关注，由加拿大蒙特利尔大学和Google推出的端到端神经机器翻译方法已成为机器翻译领域前沿方向。然而，由于深度学习方法实现复杂，而且多数论文由于篇幅限制难以详细介绍细节，很多研究工作很难被复现。另一方面，机器翻译领域的研究者对于深度学习并不熟悉，难以开展基于深度学习的机器翻译的研究工作。本次冬令营旨在推进基于深度学习的机器翻译方法的研究，通过为期一周的报告和实验环节帮助参会人员深入了解深度学习如何与机器翻译紧密结合。

本次冬令营邀请到了德国亚琛工业大学（RWTH）的Hermann Ney教授、日本奈良先端大学（NAIST）的Kevin Duh教授，以及美国纽约大学（NYU）的Kyunghyun Cho教授做报告。从深度学习的基础方法到神经网络语言模型、神经网络翻译模型的介绍，三位教授的报告深入浅出，会场交流讨论气氛热烈，听众们受益匪浅。下午的实验环节中学员们通过运行实验深入到代码细节中，在回顾上午的讲座内容同时掌握具体实现方法。

本次冬令营共有来自世界各地、学术工业两界共约60余人报名参加，其中大部分都有多年的机器翻译和机器学习经验。与会期间主讲教师与学员之间进行了充分的交流，也就基于深度学习的机器翻译的未来发展方向展开了热烈的讨论。

沈世奇与Kyunghyun Cho教授在讨论后合影

冬令营参会人员合影