ACL2018首日：8大tutorial，深度强化学习最受关注|ACL2018(2)

超越多词表达的方法：处理习语和隐喻神经语义分析NLP 中的深度强化学习多语言实体发现和链接
相较于去年深度学习占据绝大多数议题，今年的内容则更加多样化，如语言与视觉、语义&语用学知识、多语言实体等。雷锋网 AI 科技评论在现场看到，最受欢迎的议题有上午的 Neural Approaches to Conversational AI 和下午的 Deep Reinforcement Learning for NLP，引发众多参会人员关注。目前，tutorial PPT 大多已经公布，想要了解更多的同学及研究人员，可以在会议官网进行下载。（注：4 *8 个小时的 tutorials，上千张 PPT，相信一定会为大家开启新世界的大门）

以下为雷锋网 AI 科技评论对这八个议题的简要介绍：
Tutorial 1：100 Things You Always Wanted to Know about Semantics & Pragmatics But Were Afraid to Ask
地址：http://faculty.washington.edu/ebender/papers/Bender-ACL2018-tutorial.pdf
meaning 是自然语言处理 (NLP) 中的一个基本概念，NLP 的目标是建立一个能向你表达、理解你的表达的系统。为了使 NLP 能从解决部分特定任务应用到更为广泛的领域，它必须了解人类如何使用语言来表达和理解社交意图。这一 tutorial 的目的是提供一些有用的语义学和语用学信息。
Tutorial 2：Neural Approaches to Conversational AI
地址：https://www.microsoft.com/en-us/research/uploads/prod/2018/07/neural-approaches-to-conversational-AI.pdf