之前写过一篇《AI Challenger 2017 奇遇记》，记录了去年参加 AI Challenger 英中机器文本翻译比赛和英中机器同声传译比赛的过程，得到了一些反馈，特别是一些同学私下留言希望共享语料做科研用，但是限于去年比赛AI Challenger官方的约定，无法私下分享。不过好消息是，AI Challenger 2018 新赛季已经于8月29号启动，总奖金高达300万人民币，单个赛道冠军奖金最高到40万人民币。新赛季英中机器翻译文本大赛继续，提供了一批新的语料，中英双语句对规模大致到了1千3百万句对的水平，真的很赞。
我之前没有参加这类数据竞赛的经验，去年因为做 AIpatent专利机器翻译 产品的缘故，参加了 AI Challenger 2017 两个与机器翻译相关的赛道，并且侥幸进了英中机器同声传译比赛的 Top 5，过程中最大的收获其实是 follow 了一轮最新的神经网络机器翻译模型和试用了一些相关的NMT开源工具，另外也跟踪了机器翻译相关的论文，了解了当前机器翻译的进展情况，这些对于我的工作还是有相当帮助的。
10年前读研的时候，没有MOOC，没有Kaggle，也没有这么多开源的深度学习平台和工具，有时候不得不感慨，对于搞数据挖掘的同学来说，这是最好的时代。对于还在校学习的同学，如果实验室的任务不重，强烈建议参加类似 AI Challenger, Kaggle 这样的比赛，这可能是除了实习之外，又一个很好的积累实战经验的方法之一。在 NLPJob ，我们已经发现有一些招聘方加了一条加分项，例如：有Kaggle比赛获奖或者其他竞赛获奖的优先。而类似的，我们也发现很多同学的简历中参加Kaggle, 天池大数据等竞赛的经历逐渐成了标配。面向校招，在校同学缺乏实战经验，如果又没有一些很好的实验室项目或者实习经历作为筹码，那么参加这类比赛不失为一个很好的简历补充方式。
以下选自 AI Challenger 2018 的相关官方介绍，其中五大主赛道有三个与自然语言处理相关，可见NLP是多么的难。