重要性：是否是学科中重要的问题？
评估该问题在学科发展主脉络上的地位
Richard Hamming:
If you do not work on important problem,it is unlikely you will do important work.
创新性：是否为学科创造新的知识？
研究该问题应该突破人类知识的边界，创造新知识
前沿性：是否有可能引领未来潮流？
判断该问题当前在本学科发展大潮中的位置
雷军：
抓住合适的机遇，同努力工作一样重要。站在风口上，猪都能飞起来。
探索性：是否尚未得到充分的探索？
评估目前问题的解决成都和未来可能的创新空间
基础性：是否对相关方向产生影响？
该问题对于本学科和相关学科产生广泛深远的影响
复杂性：是否具备三年探索的体量？
该问题有足够的体量，可拆分为若干个创新点
问题
可支撑做3-5年研究
子问题1--创新点1
子问题2--创新点2
子问题3--创新点3
博士论文一般要有3个创新点
硕士论文一般要有1个创新点
系统性：是否可分解为多个子问题？
各个子问题之间密切联系、有机衔接、浑然一体
（子问题之间不割裂，3年之间不过时）
1、语言规律复杂导致的特征设计挑战--难表示--如何描述翻译过程中语言学规律？
2、训练数据稀缺导致的参数估计挑战--低资源--如何在资源不足的条件下有效训练模型？
3、表示机制差异导致的知识融合挑战--缺知识--如何将人类的先验知识融入神经网络中
特征表示是融合知识的基础，训练数据与先验知识互相支撑
可行性：是否具备短期实现可能性？
该问题应该具备在短期内被解决的可能性
承接性：是否具有良好的前期积累？
课题组有良好的工作积累，能够提供最大的助力
适合性：是否能够发挥自己的能力？
自己对该问题感兴趣，能够充分发挥自己的优势
