NAACL (North American the Association for Computational Linguistics) 研討會是國際上在資訊計算語言學研究方面極重要的研討會，每兩年於北美各地舉行會議，主要討論議題為計算語言學。此次會議更擴大舉行，並與語音訊號處理研究領域結合而成HLT-NAACL (Human Language Technology - North American the Association for Computational Linguistics)。該會議在資訊計算語言學及語音應用處理領域具有十分重要地位，本次會議共有近百篇之專業論文發表。此次參與盛會除了於會議中以本所名義發表學術研究論文外，同時也觀摩世界上其他學術單位及研究機構於計算語言及語音信號處理技術上之最新研發成果與發展趨勢，相信對本公司於計算語言學及語音訊號處理核心技術(語音辨識及合成)等相關研究領域必有相當助益。本次會議地點在加拿大亞伯達省愛得蒙吞(Edmonton)市舉辦，會議時間自2003年五月二十七日至六月一日。主辦單位為加拿大亞伯達大學，主要協辦單位為HLT (Human Language Technology) 及 ACL (the Association for Computational Linguistics)。由於今年主辦單位為了促進資訊計算語言學和語音應用處理此兩領域之專家學者彼此能有更進一步結合及應用交流，故今年遂決議將此兩研討會合併擴大舉辦，活絡與增進彼此間學術交流，進而帶動相關領域之研究機構及學術單位相互合作。如前所述，此次會議有近百篇之專業論文發表，論文審核秉持以往精挑細選一貫作風，與會人數有數百人之多。會議第一天 (5/27)為 Tutorials ，共舉辦七場 Tutorial 專題演講。會議第二天至第四天為 Main Conference 論文發表及專題演講 (Keynote Speech & Panel Discussion)。論文發表包含演講 (Full paper, short paper) 、海報 (Poster) 及系統展示(Demo) 等多種形式；除了包括資訊計算語言學及語音處理等應用及學術研究論文外，並將主題區分成12個 Special Sessions。這些 Special Sessions 的論文分別依不同的研究應用主題劃分，如　Unsupervised Methods, Semantics and Content Analysis, Language Models and Speech Applications, Machine Translation, Question Answering …等等。個人覺得 Speech Processing 與　Linguistic Processing 之結合應用是未來研究及應用之必然趨勢，由本次會議及其他相關研討會可得以佐證。會議第五天至第六天則是特定主題之 Workshops，此次會議共有九個Workshops，分別有 CoNLL, Text Summarization, Dialogue Processing, Parallel Texts, Software Engineering, Text Meaning, Educational Applications, Learning Word Meaning　及　Geographic References。 個人是參加 Parallel Texts Workshop，該 Workshop 也是此次會議所有 Workshop 中，參與人數最多的，可見 Parallel Texts 的應用在當今 Internet 及 Web Service 蓬勃發展時代，此方面之研究與應用深為大眾所注目與關切，如 Information Retrieval, Machine Translation, Language Learning, Speech Translation, Linguistic Processing 等研究領域皆會應用此相關技術。　而投稿論文單位亦涵蓋當今許多著名研究機構(如 AT&T Labs., Philips、IBM、SRI、日本 Hitachi、ATR等) 與著名學府(如 MIT、CMU、Stanford、Harvard、Cornell、Maryland、USC、Berkeley等)。本次參加HLT-NAACL 2003國際會議，除了觀摩其他學者及研究單位之研究成果外，主要是以本所名義於會中發表學術論文及研究成果。研究論文之名稱為『Acquisition of English-Chinese Transliterated Word Pairs from Parallel-Aligned Texts using a Statistical Machine Transliteration Model』。本篇論文提出一個新的統計式音譯模型及一個架構可有效地由平行雙語語料中自動地擷取中英文音譯專有名詞，進而提昇雙語語言處理之效能。本論文是以full paper上台口述型式發表，共有約60至70人前來聽取說明及交換心得，發表結束時詢問者相當踴躍，是一次非常成功之論文發表。藉由參加此次會議進而蒐集及瞭解資訊計算語言學和語音應用處理此兩領域相關發展的最新研究成果與發展趨勢。透過論文研討、認識相關研究領域專家學者及心得交流，對於本所未來進一步發展語言及語音相關技術與發展方向將有實質的助益。