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自然语言处理顶会NAACL近日召开五大主题报告全面解读_[#第一枪]

发布时间:2021-06-07 18:42:19 阅读: 来源:胶条厂家

雷锋网 AI 科技评论按,本文作者为华盛顿大学方昊,他为 AI 科技评论撰写了关于 NAACL 的独家稿件。

第 16 届 NAACL(NAACL 2018)于当地时间 6 月 1 日至 6 月 6 日在美国路易斯安那州新奥尔良市举行。NAACL 是自然语言处理领域非常受关注的顶级会议之一,据统计,今年共接收 207 篇长论文(32% 接收率)、125 篇短论文(29% 接收率),美国是接收论文的主要来源国,中国紧随其后。值得一提的是,NAACL 在今年第一次推出了 Industry Track 吸引来自工业界的研究工作。

在6 月 2 日——6 月 4 日的主会上,迎来五位主讲嘉宾,其中 3 位嘉宾在 Research Track 环节,2 位嘉宾在 Industry Track 环节。

6 月 2 日上午,迎来第一位主讲嘉宾——宾夕法尼亚大学的 Charles Yang 教授。他的演讲主题是《Why 72?》。

这次的演讲是关于他在研究儿童学习语言的过程中发现的规律,他们尝试在机器上使用这些规律。他们做了一系列关于儿童数数的研究,发现对于说英语的儿童,总是无法从 1 完整地数到 72,但一旦他们能完整地数到 72,那就能成功地数到 100。换句话说,没有儿童在从 72 数到 100 之间会失败。他通过一系列的研究和观察发现了一些可解释的规律,并且尝试将这些规律应用在机器学习上。

他在演讲最后提出两点结论:第一,儿童可以从很少的数据中学习到语言,所以机器也应该可以;有时候更多的数据并不一定会有帮助。第二,研究语言能力获取的过程会帮助非监督自然语言处理系统的发展。

关于演讲内容的详细 PPT,大家可以点击如下网址:

http://www.ling.upenn.edu/~ycharles/naacl2018.pdf

下午是来自华盛顿大学的 Mari Ostendorf 教授的主题演讲。她演讲的主要内容是关于她带领的华盛顿大学队伍在 2017 年亚马逊 Alexa Prize 获胜系统 Sounding Board 的工作。

演讲的第一部分是 Sounding Board 的系统描述,她提到搭建社交对话系统的两个主要理念:以用户为中心,以内容为导向。她表示,Sounding Board 可以被看成是一个接入大规模网络内容的对话式的入口。

演讲的第二部分主要讨论了搭建社交对话系统的难点和挑战:

第一,自然语言处理技术处理语音识别系统输出的问题;第二,用户有非常大的多样性,包括他们的交互方式、个性、对新闻和内容的兴趣;第三,互联网提供了很多有用的数据,但也是一把双刃剑,网上充斥着很多不适合讨论的内容,所以需要开发非常好的内容理解和过滤系统;第四,和用户进行深度讨论非常困难,需要有针对用户语言和网上内容的更加强大的理解系统。

在演讲的最后,Mari 讨论了学术界和工业界合作的一些经验。首先,学术界和工业界的合作提供了让在校学生和教授能够接触到大规模用户的机会,这能影响到学术界的研究方向和解决方法,也会让学生有更好的全局观念。其次,与工业界的合作也能够给学生提供资金支持,而学生和教授也能直接提供工业界新产品或者功能的反馈。她表示,也有很多方面需要进一步改进,比如如何在不影响用户隐私的情况下获得数据,如何提供更加丰富的语音界面,以及怎样达成更加长期和稳定的合作。

演讲内容 PPT 详见如下

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