多语言计算，或多语言自然语言处理(Multilingual Natural Language Processing)，主要研究如何将自然语言处理技术应用到不同语言上。自然语言处理研究通常涵盖三个维度：任务维度，即不同自然语言处理任务，如词法分析、句法分析、共指消解、摘要、问答等；领域维度，即模型所用数据所处的不同领域，如新闻、小说、社交媒体等；语言维度，世界上现存7000多种语言，不同语言在发音、词汇、语法、篇章结构等多个层面常常存在显著差异。语言维度缺失会将自然语言处理研究限定在任务与领域交织的二维平面上，多语言计算便是在语言维度上应对语言差异性、多样性给自然语言处理带来的挑战，将自然语言处理研究延展到三维空间，使自然语言处理研究内涵更加丰富，应用更加广泛。

近年来，多语言计算研究呈现出两个明显趋势：（1）多语言自然语言处理技术受到越来越多研究者青睐和重视，自然语言处理领域各大主流会议（如ACL、EMNLP等）不断强调算法、模型、资源的语言多样性与包容性，各种低资源语种的语言资源不断涌现，小语种、多语种自然语言处理技术获得大量真实应用场景需求。（2）大规模深度神经网络在自然语言处理中的广泛应用显著推动了多语言计算研究的发展。深度神经网络不仅构建了语言之间的映射通道，还将不同语言表征在同一语义空间，不仅可以学习单词的表征向量，还可以通过海量数据获得语种本身的表征向量（即语言向量）。多语言预训练模型，如mBERT，在数百种不同语种语料上训练单一神经网络，使其获得跨语种零样本知识迁移能力。

大规模多语言深度神经网络技术的发展在某种程度上正在缩短机器翻译先驱Warren Weaver关于语言与不变性思想实验与现实的距离。在他的思想实验中，Weaver用共享的地下室比作不同语言最深层的共性（通用性或不变性），地面上语言之间的鸿沟与隔阂在共享的地下室中不再存在。不同语种共享的神经网络是否可以成为Weaver思想实验中的共享地下室将是多语言计算非常有意义的研究问题。

2021年正好是我国机器翻译泰斗和先驱高庆狮院士逝世10周年。高庆狮院士从1980年便开始从事机器翻译研究，在80年代提出了基于带变量和不带变量的语言模式和条件文法的“类人机译原理”，在90年代又提出基于变换的多语言互译新方法；2000年开始，他全力研究实用（无语无伦次和无正错混杂）的多语言机器翻译系统。高庆狮院士为我国机器翻译研究做出了卓越贡献，培养了大批顶尖的机器翻译人才。《计算机科学》在2022年1期策划了“多语言计算前沿技术”专栏（正刊），旨在收录国内外与多语言自然语言处理相关的具有突破性的基础科学理论、前沿创新性关键技术与方法，以及多语言计算在不同场景中的应用及资源建设等方面的成果，为进一步推动我国多语言计算技术研究与应用提供新思路与方法,同时也以此缅怀和纪念高庆狮院士逝世十周年，希望可以借该专栏激励更多从事自然语言处理研究的学者学习高庆狮院士敢于向机器翻译50多年传统方法挑战的科研创新精神。

专栏特邀编审：

黄河燕(北京理工大学)  

颜永红(中科院声学所)

黄德根(大连理工大学)    

余正涛(昆明理工大学)

熊德意(天津大学)

征文范围（包括但不限于以下主题）：

1.资源稀缺型语种自然语言处理技术

2.跨语言迁移与计算技术

3.多语言理解

4.多语言翻译、生成、对话

5.多语言语音处理、文字识别

6.其他多语言处理与计算任

投稿要求：

1.投稿方式：http://www.jsjkx.com在线投稿。投稿时请选择“多语言计算前沿技术”栏目。

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4.参考网站首页左侧作者中心中的投稿指南了解投稿流程。

5.文章投稿后按投稿时间先后处理，文章出版后编辑部将向作者支付稿酬并赠送样刊。

重要时间：

投稿截止时间：2021年8月31日

录用截止时间：2021年9月30日

出版日期：2022年1月15日

联系方式：

联系人：李老师

电话：023-67039612

E-mail：lyhjsjkx@163.com