这里是来自acl2022的最好的自然语言论文

自1962年成立以来计算语言学协会(ACL)一直是“主要的国际科学和专业协会,致力于研究涉及人类语言的计算问题,这一领域通常被称为计算语言学(CL)或自然语言处理 (NLP). Holmium
ACL的活动包括每年夏季会议和出版(通过麻省理工学院出版社)的计算语言学杂志。这个第六十每年ACL会议于2022年5月22日至27日在都柏林和网上举行了一次混合活动。
这是今年大会的十大主题。
- 机器学习对于NLP
- 机器翻译和“多语言”(多语言)
- NLP模型的可解释性与分析
- 信息抽取
- NLP应用程序
- 对话和互动系统
- 资源与评价
- 语义学
- 答疑
- 代
摘要,低资源语言,语音技术,多模态和伦理也被涵盖,尽管程度较低。
最佳论文奖颁给鈥
来自世界各地的2000多名作者通过长或短纸(604篇长论文,98篇短文)。
2022年最佳论文奖
学习解析的增量表示法
Nikita Kitaev,博士生;托马斯?卢,加州大学伯克利分校本科生;Dan Klein,技术研究员,Microsoft语义机器教授,坎特伯雷大学伯克利
本文的作者设计了一个用于解析的表示,即鈥渕轴向投机自由。鈥 正如他们所说,鈥渉人类的能力表明我们也应该能够构建精确的解析器[鈥 增量操作。鈥
最佳专题论文奖
低资源语音合成对语言振兴的要求和动机
艾丹·派恩和帕特里克·威廉·利特尔,加拿大国家研究委员会; Dan Wells博士生和Korin Richmond副教授,爱丁堡大学 ; 内森·布林克洛教授,女王的大学
作者的目的是振兴三种土著语言,为他们开发语音合成系统,重新评估问题鈥渉建立具有最新神经模型的低资源语音合成系统需要大量的数据。鈥
最佳资源论文奖
DiBiMT:衡量机器翻译中词义消歧偏差的新标准
NiccolòCampolungo、Federico Martelli和Roberto Navigli,罗马大学 (%s) 弗朗西斯科·塞纳, SSML卡罗博
本文强调了机器翻译中偏差的重要性。DiBiMT是一个鈥渘用于测量和理解NMT中语义偏差的ovel基准测试,它超越了简单的准确性,并提供了新的度量标准来总结NMT模型的偏差程度。鈥
最佳语言洞察力论文奖
KinyaBERT:一个基于形态学的kinyarbert语言模型
安托万·恩泽伊马纳,马萨诸塞大学阿默斯特分校 (%s) Andre Niyongabo鲁本戈,加泰罗尼亚理工大学
本文论证了在语言模型预训练中显式结合形态信息的有效性。作者提出了一种两层BERT结构(第一层编码形态信息,第二层编码句子级信息),并在低资源、形态丰富的Kinyarwanda语言上对其进行了评估。作者说这项工作鈥渟应该鼓励更多的研究形态感知语言模型。鈥
优秀论文
会议论文的丰富性和质量体现在优秀论文上 名单由最佳论文委员会 .
- 文本简化中的真实性评价作者:Ashwin Devaraj,William Berkeley Sheffield和Junyi Jessy Li,德克萨斯大学奥斯汀分校以及拜伦·C·华莱士,东北大学霍利计算机科学学院
- 减少任务型对话延迟的在线语义分析周佳伟,哈佛大学微软语义机器公司的Jason Eisner,Michael Newman,Emmanouil Antonios Platanios和Sam Thomson
- 学习泛化为更多:神经机器翻译中的连续语义扩充魏向鹏、余恒宇、翁荣祥、罗伟华、荣进,阿里巴巴达摩学院,还有岳虎,中国科学院
- 奇幻有序的提示和在哪里可以找到它们:克服很少触发的提示顺序敏感性作者:姚璐、马克斯·巴托罗、塞巴斯蒂安·里德尔和庞图斯·斯坦托普, UCL公司还有阿拉斯泰尔·摩尔, 米什康德Reya律师事务所
- 用文本重构引导积极视角 作者:Caleb Ziems,Anthony Zhang和Diyi Yang,乔治亚理工学院,和李敏芝新加坡国立大学
- 抛弃黄金标准:重新评价会话式问答作者:李慧涵、高天宇、戈恩卡、陈丹琪,普林斯顿大学
- 主动评估:有效的NLG评估,很少两两比较 作者:微软公司Akash Kumar Mohankumar; 米特什·M·哈普拉印度马德拉斯技术学院
- 生成预训练语言的压缩模型通过量子化陶超凡,罗萍,王恩芳,香港大学,陆厚,张炜,尚立峰,新江,刘群,华为Noah方舟实验室
60-60多样性和包容性倡议
为了庆祝成立60周年,ACL推出了60-60倡议为了鈥渞从总体上讲,在科学领域,尤其是在化学发光科学领域,消除根深蒂固的语言偏见。鈥
这一多元化与包容性特别倡议的启动已经得到了一个由来自全球的学术团队组成的核心小组的支持(新加坡国立大学 ,耶鲁大学 ,伊利诺伊大学香槟分校 , 纽约,和沙特国王大学),大科技(百度 ,元),中等技术( 阿普特克)公司、非营利组织(AI2型),创业公司(人工智能十平原),以及注释公司( 亚伊格全球 ).
60-60计划的特点是到2023年实现一些战略里程碑,包括
- 完整的ACL选集翻译成60种语言;
- 一份60种语言的综合标准化科学和化学术语表;
- 现场跨语言字幕和60种语言配音;
- 一个全面的资料库,所有的谈话和视频从CL社区策划和翻译成60种语言。
鼓励志愿者参加这项倡议旨在科学民主化最大限度地扩大CL的全球影响力。