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机器之心编辑部报道

中国接收论文量登顶,斩获最佳论文:ACL 2021统计数据出炉

2021 年的 ACL 上,国人论文的占比继续增加,最佳论文奖也被收入囊中。

8 月 2 日,计算语言学自然语言处理领域顶会第 59 届 ACL 大会及第 11 届亚洲自然语言处理学术会议 IJCNLP 联合会议(ACL-IJCNLP)以线上方式举行。

作为自然语言处理(NLP)领域的顶级学术会议,今年的 ACL 大会已是第 59 届,会议举办时间为 8 月 2 日 - 5 日。

中科院自动化所研究员宗成庆老师担任了今年的 ACL-IJCNLP 主席,程序主席包括华盛顿大学的夏飞教授(Fei Xia)和香港理工大学的李文捷(Wenjie Li)教授以及罗马大学的 Roberto Navigli。

在上周六机器之心于北京举办的 ACL 2021 论文分享会上,宗成庆老师向我们介绍了本届会议的一些数据信息。随着大会的开幕,我们可以看到更多有关今年 ACL 的论文数据,包括热门主题、中国学者的论文数据等。

从公开数据我们可以看到,今年共有 3350 篇投稿,其中包括 2327 篇长论文和 1023 篇短论文,这个数据相比去年(3429 篇)略有减少。在所有研究之中,有 710 篇最终被接收,接收率 21.2%。在今年的会议中,另有 493 篇论文被接收为 Findings,这额外 14.9% 的论文被接收到了大会的 Findings 子刊。

在论文的方向上,机器学习、翻译、信息提取、语言交互系统等方向是人们探索的主流:

值得注意的是,该会来自中国的论文投稿数量已经大幅超越美国,并领先其他国家与地区:共有 1239 篇论文投稿来自中国大陆,其中 251 篇被接收,接收率 20.3%。

最佳论文 & 杰出论文

在大会正式召开之前,程序委员会公布了全部论文奖项。本届大会的最佳论文《Vocabulary Learning via Optimal Transport for Neural Machine Translation》来自中国机构字节跳动火山翻译团队,提出了一种新的词表学习方案 VOLT,在多种翻译任务上取得了优秀的结果。

  • 论文链接:https://arxiv.org/abs/2012.15671

  • 代码地址:https://github.com/Jingjing-NLP/VOLT

有趣的是,该研究修改前的版本曾投至另一个机器学习顶会 ICLR 2021。在 Openreview 网站上现在还能看到该论文及匿名评审的结果。当时四名评审给出的意见是 3、3、4、4——未达到接收标准,作者做了 rebuttal 之后撤稿转投 ACL 并获得了人们的认可。

从评审者的角度来看,这篇 ACL 2021 最佳论文和以往有所不同——以往经常是开创了新的方向,而今年研究的想法非常创新,且工作极为细致透彻。这是以往中国大陆学者所很少能够做到的程度。

今年的最佳主题论文(Best theme paper)研究来自卡耐基梅隆大学、巴伊兰大学、加劳德特大学与艾伦人工智能研究所等机构。第一作者殷绮妤(Kayo Yin)本科毕业于巴黎综合理工学院,目前是卡耐基梅隆大学的在读研究生。

论文链接:https://arxiv.org/abs/2105.05222

此外,还有六篇论文获得了 ACL 2021 的杰出论文荣誉,包括港中文、腾讯 AI Lab、斯坦福大学(李飞飞、曼宁等人团队)的研究。

从 ACL 的论文投稿和接收数量来看,近几年来中国的 NLP 领域从追赶者逐渐成为国际舞台的主力军。对比曾在北京举办的 ACL 2015:那时中国的论文投稿数量还不及美国,整个大会也只有 318 篇接收论文。

仍要关注到的是,国内论文投稿的接收率仍不及美国,在 NLP 的大方向上,还有很多地方值得努力。

宗成庆表示,国内论文数量的增长是人工智能领域近年来火热,以及新技术应用前景所推动的结果。随着 NLP 的发展,未来我们或许能看到更多投身这一领域的学者。
理论
相关数据
字节跳动机构

北京字节跳动科技有限公司成立于2012年,是最早将人工智能应用于移动互联网场景的科技企业之一,是中国北京的一家信息科技公司,地址位于北京市海淀区知春路甲48号。其独立研发的“今日头条”客户端,通过海量信息采集、深度数据挖掘和用户行为分析,为用户智能推荐个性化信息,从而开创了一种全新的新闻阅读模式

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人工智能技术

在学术研究领域,人工智能通常指能够感知周围环境并采取行动以实现最优的可能结果的智能体(intelligent agent)

自然语言处理技术

自然语言处理(英语:natural language processing,缩写作 NLP)是人工智能和语言学领域的分支学科。此领域探讨如何处理及运用自然语言;自然语言认知则是指让电脑“懂”人类的语言。自然语言生成系统把计算机数据转化为自然语言。自然语言理解系统把自然语言转化为计算机程序更易于处理的形式。

腾讯机构

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语言学技术

每种人类语言都是知识和能力的复合体,语言的使用者能够相互交流,表达想法,假设,情感,欲望以及所有其他需要表达的事物。语言学是对这些知识体系各方面的研究:如何构建这样的知识体系,如何获取,如何在消息的制作和理解中使用它,它是如何随时间变化的?语言学家因此关注语言本质的一些特殊问题。比如: 所有人类语言都有哪些共同属性?语言如何不同,系统的差异程度如何,我们能否在差异中找到模式?孩子如何在短时间内获得如此完整的语言知识?语言随时间变化的方式有哪些,语言变化的局限性是什么?当我们产生和理解语言时,认知过程的本质是什么?语言学研究的就是这些最本质的问题。

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