自然语言处理（NLP）的蓝海小方向有哪些？

推荐哈工大刘挺教授总结的nlp十大前沿进展和挑战，其中的每个点都是一个有价值的研究和学习方向。

自然语言处理现阶段的十个进展：1) 广泛采用分布式语义表示；2）深层注意力模型逐步成为标准；3）模型预训练成为NLP的新范式；4）多任务学习进一步提升效果；5）知识图谱开始发挥实际作用；6）阅读理解在某些数据集上超过人类平均水平；7）文本情感分析进展明显；8）文本生成从研究到实用；9）自然语言处理平台陆续开放；10）对话系统从应用到平台化。

自然语言处理现阶段面临的十个挑战：1）如何构造大规模带标数据；2）如何获取常识知识；3）可解释性问题；4）小数据问题；5）知识工程与统计方法的融合问题；6）文本推理问题；7）领域迁移问题；8）话语（Discourse）与语用（Pragmatics）的研究；9）基于多模态融合的文本理解；10）模型压缩与加速。