我校联合承办第七届自然语言处理年会(ICNLP 2025)

3月21日至23日，第七届自然语言处理年会（The 7th International Conference on Natural Language Processing ，ICNLP 2025 ）在广州召开。本届年会由全国数据要素行业产教融合共同体主办，广东财经大学和广州华商学院联合承办，我校经济与管理国家级实验教学示范中心牵头落实，华南师范大学、科大讯飞、广东科学职业技术学院、广州商学院、京华信息等单位协办。来自自然语言处理领域的国内外专家学者、研究人员、师生以及行业代表200余人通过线上线下参加了会议，共同探讨该领域的前沿技术和未来发展方向。

我校校长于海峰在开幕式上致辞。他指出，自然语言处理作为人工智能领域的重要分支之一，具有广泛的应用前景和深远的社会影响。他期待，与会专家通过本次大会搭建的学术交流平台，能够深入探讨学科前沿，凝聚智慧共识，共同推进NLP领域的创新发展。

在主旨报告环节，四位专家围绕自然语言处理领域前沿课题，通过系统性的理论阐述与创新案例分析，分享了该领域的最新研究动态。

IEEE/ACL/ACL Fellow、中国科学院宗成庆教授以《Large Language Models and Machine Translation Research》为题，深入剖析了ChatGPT和DeepSeek在机器翻译领域的表现，介绍了当前的研究成果，对大型语言模型与机器翻译技术的未来发展趋势进行了前瞻性展望。

中山大学权小军教授以《Preference Alignment for Weak Language Models》为题，聚焦弱语言模型的优化问题，详细阐述了通过异构模型融合技术，借助强大的对齐语言模型来指导弱语言模型的对齐过程，有效提升了弱语言模型性能的研究成果，为该领域的发展提供了新的思路与方法。

香港岭南大学数据科学学院谢浩然教授以《Enhancing Sentiment Analysis with Large Language Models: Reasoning, Multi-Task Learning, and Data Augmentation》为题，从独特的视角探讨了自然语言处理在特定领域的应用与挑战，为参会者提供了多元化的研究视野。

中国科学技术大学宋彦教授以《Progress and Challenges in Radiology Report Generation from NLP Perspectives》为题，全面回顾了放射科报告生成领域的研究进展，深入分析了大型语言模型应用所带来的范式转变，并详细介绍了提升模型性能与临床适用性的相关工作，为自然语言处理技术在医疗领域的应用指明了方向。

在特邀报告环节，大连理工大学张冬瑜教授、北京语言大学张习文教授、中山大学邱道文教授分别从认知视角下的隐喻研究、国际学生数字墨水中文文本智能识别、量子模型学习等方向，为参会者带来了前沿的学术思想与创新性的研究成果，拓展了大家的研究视野与思路。

本次年会还揭晓了本届最佳论文奖获奖名单。宗成庆、于海峰以及广州华商学院吕峻闽副校长为获奖学者代表颁发了荣誉证书。

本届大会的学术环节设置凸显了专业特色，除四场主旨报告和三场特邀报告外，大会还设置了十一个专题会议、两场海报展示等精彩纷呈的学术活动。为期三天的会议内容涵盖文本分析和挖掘、语言检测和提取、多模态信息检测和识别模型、多模态图像表示和处理、文本生成模型和文本分类等多个热门主题，提供了全方位、深层次的学术交流平台，构建了产学研深度融合的学术共同体。

随着自然语言处理技术在人工智能领域的地位日益凸显，ICNLP 2025的召开不仅有效促进了跨地域、跨机构的深度协同创新，更打造了贯穿学术前沿认知与产业实践的能力提升平台。会议所探讨的前沿技术和应用方向，将为未来自然语言处理技术的研发和应用提供积极的参考和指导。