2017年9月27-29日，第十三届全国机器翻译研讨会(CWMT 2017)在大连顺利举办，会议由中国中文信息学会主办，大连理工大学承办。中国中文信息学会理事长方滨兴院士，大连理工大学电子信息与电气工程学部党委书记张晓华分别致欢迎辞。大会开幕式由组委会主席、大连理工大学教授黄德根主持，大会程序委员会主席、澳门大学黄辉教授介绍了会议情况，大连高新园区科技创新局栗思兵局长、中国中文信息学会副理事长兼秘书长孙乐研究员、大会主席中科院计算所刘群教授出席了开幕式。

方滨兴院士表示中国中文信息学会有很多学术平台，全国机器翻译研讨会是最重要的学术平台之一，参会人员可以在此平台上互相切磋，交流学术观点。现如今机器翻译遇到大数据的良好契机，同人工智能一道焕发出新的生机，并且在很多评测指标上有明显的突破。机器翻译又是如此的贴近生活，所以人们对机器翻译的期望值很高，这给我们带来了巨大的机会，同时也面临了更多的挑战，需要所有研究人员更加努力。方滨兴院士提出了两点希望：第一，机器翻译要有更好的开放性。包括源代码的开放，这将大大有利于促进学术水平的提高；接口的开放，有利于机器翻译融入到大的体系，抓住机遇。第二，机器翻译要注意生活化，在生活中找到机器翻译的实用形态，提高人们的生活质量，成为可以依赖的实用工具。

会议特别邀请了Google大脑团队中研究大规模神经机器翻译专家Mike Schuster，微软研究院美国总部Microsoft Translator/Bing Translator项目技术总监Will Lewis做特邀报告。Mike Schuster介绍了神经机器翻译的优势和难点。重点讲述了谷歌的神经机器翻译系统(GNMT)如何解决很多技术难点，系统采用的神经网络结构，以及如何使用attention机制等技术达到最好的翻译效果；Will Lewis在报告中主要介绍微软语音翻译的相关技术及应用。报告过程中现场使用了微软语音识别技术实时生成英文字幕，参会者可以用手机扫码得到实时的中文翻译。

会议安排了国内知名企业SYSTRAN首席科学家Jean Senellart、阿里巴巴骆卫华、百度何中军、搜狗翟飞飞等专家就机器翻译在实践中的应用等问题进行会议报告；会上还邀请几位机器翻译领域的优秀新人进行会议报告，他们分别是来自腾讯科技的王明轩，清华大学的沈世奇，中科院自动化研究所的黄国平和南京大学的周浩。这些优秀的新人正在成长为机器翻译领域的中坚力量。

来自中译语通、腾讯、SYSTRAN、爱特曼等知名企业的代表进行了报告。中译语通程国艮介绍了从语言服务到语言技术到跨语言大数据再到人工智能的四级跨越，并介绍了未来将致力于大数据及人工智能领域的研究。腾讯边超介绍了他们的产品——腾讯翻译君，致力于用AI技术帮助用户解决语言问题，通过能力输出延展合作产品的使用场景，并希望能和业内精英有进一步的合作，繁荣机器翻译大生态。SYSTRAN的Yang Jin介绍了神经机器翻译(NMT)的研究过程及该公司开源的NMT系统，并分享了NMT系统使用超大规模语料训练过程中的实践经验。爱特曼CEO马磊介绍了该公司的产品，围绕机器翻译的工具链以及全网数据，实现实时抓取、即时翻译及数据深度挖掘等工作。本届会议按照惯例，也进行了机器翻译评测。评测共有18家单位参加,参加评测的系统有73个。会议邀请了排名靠前的几支队伍进行了技术报告。

本次大会首次增加了机器翻译产学研论坛环节，邀请学术界产业界和投资界的专家，共同讨论机器翻译产学研。论坛在主会后第一天（29日）举办，采用上午大会报告和主旨报告、下午panel自由交流的方式，旨在促进与会专家进一步深入交流，展开观点碰撞，共同促进机器翻译的发展。

会议收到论文投稿43篇，录用论文16篇，其中5篇中文论文，11篇英文论文。中文论文将推荐给《中文信息学报》，英文论文论文集将由Springer出版。会议召集了来自国内外各高校、研究机构、相关企业等近200位嘉宾的参与，包括享誉国内外学术界和产业界的资深专家，以及暂露头角的青年学者和各路英才，围绕机器翻译为主题展开了为期三天的深入探讨，分享各自的研究成果。

本次全国机器翻译研讨会积极关注了国内外机器翻译领域的最新进展，对机器翻译领域面临的挑战和关键性技术难题开展了深入探讨。和以往相比此次会议进行了一些新的改革和措施，如首次加入的产学研论坛，获得了很好的效果。大会的圆满召开，促进了学术界和产业界的交流，增进了该领域同行间的学术友谊。参会代表们分享了优秀的学术成果，学习了最新的前沿技术。国内的机器翻译研究已经快跟上了国际的步伐，此时更需要机器翻译领域的学术界和产业界同行们共同努力，更进一步取得更大的成绩。CWMT已经成为我国自然语言处理领域重要的学术活动。第十四届全国机器翻译研讨会将由厦门大学承办，在武夷学院举
办。