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中国人夺得最好Demo毕业论文,Bengio获時间检测奖丨ACL2020

萧箫 只想说 凹非寺量子位 报导 | 微信公众号 QbitAI

NLP领域顶会ACL 2020颁奖典礼不久完毕,2020年的最好论文奖也落下帷幕。

在昨日的议程安排中,共施行了最好论文奖、最好Demo论文奖、最好主题论文奖三大荣誉奖。

从2020年文章投稿总数上看来,中国与美国依然领先NLP领域,在其中我国的论文总数也要更多一些。

△ 2020年论文文章投稿总数

此次的最好论文奖被微软公司一举抢下,从论文內容上看来,确实非常值得细心细读。

最好论文提升NLP传统式测试方法

本届ACL的最好论文是《Beyond Accuracy: Behavioral Testing of NLP Models with CheckList》。

这篇论文明确提出了一种全新升级的NLP实体模型测试方法CheckList。

与以前明确提出的测试方法对比,它具备二点突显的特点:与每日任务不相干、迅速转化成很多不一样检测实例。

这一测试方法颠复了以前NLP实体模型广泛选用的空出法(held-out)测试方法,相较来讲,后面一种一般 会看低NLP的特性。

历经检测,应用CheckList开展检测的NLP实体模型建立了比未应用CheckList的实体模型2倍的检测总数,发觉了比平常检测空出3倍的bug量。

这类测试方法的明确提出,针对健全各种各样NLP实体模型具备非常好的实际效果。

而在2020年的大会上,来源于微软公司的论文第一作者Marco Tulio Ribeiro,对CheckList的测试方法和基本原理开展了清楚简约的分析。

△ 栩栩如生的PPT分析

现阶段现有最好论文分析的超清录影,对这篇论文很感兴趣的小伙伴们,能够一睹为快。

顺便一提,论文的二作是中国人女硕士吴彤霜,来源于加州大学,大学本科于香港城市大学进行学士学位证书,致力于互动式深度学习人机交互技术和数据可视化方位的科学研究。

△ ACL 2020最好论文奖二作吴彤霜

中国人夺得最好Demo论文奖

此外,2020年的中国人精英团队还夺得了最好Demo论文奖,中国人一作Manling Li曾于中国科学院大学得到研究生学位。

这篇论文的题型是:《GAIA: A Fine-grained Multimedia Knowledge Extraction System》

论文明确提出了首例全方位、开源系统的多媒体系统专业知识获取系统软件GAIA。

GAIA根据各种各样方式

它可以对繁杂图型开展无缝拼接检索,且能查找包含文字、图象视频以内的多媒体系统数据信息。

在近期的NIST TAC SM-KBP2019评定中,这一获取系统软件主要表现最佳。

△ ACL 2020最好Demo论文奖一作Manling Li

最好主题论文奖

此外,ACL 2020还评比出了2020年的最好主题论文奖,题型是《Climbing towards NLU: On Meaning, Form, and Understanding in the Age of Data》。

这篇论文明确提出了一种基础理论,根据ACL 2020的主题“Taking Stock of Where We’ve Been and Where We’re Going”下,觉得清楚地了解“方式”与“实际意义”的差别,有利于正确引导该领域在自然语言理解了解方面上开展更科学研究的发展趋势。

除最好论文奖等有关荣誉奖外,ACL 2020大前天也发布了诺贝尔物理奖、時间检测奖和优秀服务奖,深度学习著名专家学者Yoshua Bengio也在此次的時间检测奖创作者名册中。

Bengio获時间检测奖

ACL 2020的時间检测奖共4篇,2篇授于了发布自1996年的經典论文,此外2篇则是发布自二零一零年的论文。

第一篇是1996年在CL上发布的文章内容:

它是测算语篇剖析(computational discourse)领域中最重要的论文之一,突显了「应用语言学」在「计算语言学」中的能量。

即便现阶段的語言解决方式 已从根据逻辑性的方式 转为根据应用统计学的深度神经网络,但这篇论文中所提及的基础理论迄今仍备受青睐。

第二篇是1996年发布于ACL的论文:

这篇论文展现了数据驱动在NLP领域的能量,是「应用语言学理论与机器学习算法紧密结合」的具备开拓性的工作中。

其在领域内明确提出的难题迄今依然在被科学研究:无监督学习与机器学习算法中间的差别,及其数据信息标识所需花销的成本费。

第三篇论文是二零一零年发布在CL上的论文:

这篇论文明确提出了自监管预训炼的方式 (像BERT、word2vec中的运用),提高了测算语义学、应用语言学基础理论和认知能力实体模型的相关性。

第四篇论文于二零一零年发布在ACL上:

做为学界划时代的经典著作,这篇论文初次将向量表示法运用于NLP方位,其提倡基础理论现如今依然核心着NLP领域。这篇论文的创作者之一,便是Yoshua Bengio。

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