智源学者何晓冬参与论文获IEEE信号处理学会最佳论文奖，挑战口语理解核心问题

IEEE官方消息，智源学者何晓冬与人合作的论文《Using Recurrent Neural Networks for Slot Filling in Spoken Language Understanding》，凭借其在最具挑战性的口语理解（SLU）的核心问题——“语义槽值填充（Slot Filling）”方面的研究与突破，获得2020 IEEE信号处理学会（SPS）最佳论文奖。2019年图灵奖获得者Yoshua Bengio也是本论文的合作者之一。

Google Scholar显示，该论文同时也是过去五年计算机语音研究领域国际顶级期刊IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing (TASLP) 上论文按引用量排名前三。