ACL2019正会开幕:会议状况全览,周明大会演讲

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雷锋网络AI技术评论出版社:7月29日,ACL 2019进入会议的第一天,密集的论文报告和海报展示即将开始。今天的佛罗伦萨仍然很酷。 (请参阅文章,了解28日教程日的有趣之旅)

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上午8:30,ACL2019的开幕式在礼堂举行。 (我们提前到达现场并占据了一个好位置)

参与者概述和论文提交审核

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ACL2019主席LluísMàrquez首先登台并从参与人数的角度介绍了ACL会议的概况。该ACL中注册参与者的数量达到3,160,是去年的两倍多(有趣的是,ACL2018的参与者数量少于前两年)。

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当您在线购买ACL2019门票时,您可以告诉组织者他们感兴趣的研讨会和教程。现在,统计数据显示,研讨会和教程的参与者人数已经超过了几次。这表明该领域的快速发展和研究人员的积极参与。

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LluísMàrquez介绍了ACL2019组委会的成员,感谢各级工作人员和赞助商,以及在会议筹备期间由副主席Anna Korhonen和David提供建议和帮助的其他NLP峰会主席Traum介绍论文的接收情况。

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出乎意料的是,ACL2019的论文数量也大幅增加。提交的论文数量几乎翻了一番,从ACL2018的1544增加到今年的2,905。共收到论文660篇,其中长篇论文447篇,论文短篇213篇。总接受率为167. 22.7%,其中长纸接受率为25.7%,短纸接受率为18.2%。雷锋网人工智能科技评论记者推测,这可能是因为很多作者已经向ACL2019提交了一篇简短的论文,试图让短篇论文的竞争更加激烈。随着论文数量的增加,审稿人数量从1610增加到2281,区域主席的数量从61增加到230.

事实上,审稿人和AC的数量并不是一个简单的增加。根据ACL2019组委会的回应,为了回应如此多的论文提交,ACL自2018年以来也采用了高级现场主席(高级AC)+现场主席(AC的双层结构),今年,46个SAC分配了论文和AC的审稿人,并为相应的领域提出了一些总体建议。 缺乏知识和经验丰富的审稿人。在双层结构下,每个AC负责较少的论文,并且他们可以更加关注审查过程。数据反映在这样一个事实上,与ACL2018相比,评论者的数量没有增加太多,但AC的数量增加了近三倍。

更多论文需要更长的审核时间。针对此,ACL2019还采取了一些措施来加快审查过程,包括取消纸张选择过程(不再让AC选择自己感兴趣的论文),取消作者的回应阶段(这当然也引起了一些争议,在ACL2019中做出的权衡是允许AC在审查和讨论过程中花费更多时间,并允许PC更多地参与讨论,并采用更简洁和快速的审查。起草过程。其他会议之间缺乏足够的时间(例如2019年的NAACL,EMNLP-IJCNLP)给ACL2019的审查过程增加了一些额外的麻烦;事实上,作者自己希望不同会议之间会有差距。再过一段时间,你可以抽出时间对被拒绝的论文进行更改,然后召开会议。 ACL还希望将来能够更多地考虑不同学术会议之间的协调日期,为学者和员工留出更多时间。

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不同领域的提交分布与ACL2018相似,没有特别高的比例。前5个领域是信息提取和文本挖掘,机器翻译,机器阅读,对话和交互系统以及文本生成。令人惊讶的是,有些领域有显着的增长,提交的数量比ACL 2018增加了几倍,例如文本生成,以及语言理论,认知建模和心理语言学。

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不同领域论文的录取率略有不同。可以说最具竞争力的领域是文档分析(文档分析,18.5%接受率),句子级语义(句子级语义,19.8%),信息提取和文本挖掘(信息提取和文本挖掘20.6%) ,字级。语义学(词级语义学,20.7%),语音学,形态学和分词(音韵学,形态学和词语分割,20.9%),这些领域论文的接受率非常低。

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ACL的做法是尽早公布最佳论文候选人名单,并在最终颁奖会议上公布每篇论文的奖项。今年也不例外。今年有八个论文奖项,包括一篇最佳长篇论文,一篇最佳短篇论文,五篇优秀论文和一篇最佳演示论文。可以在

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最后,三位当地组织主席介绍了会议场地,餐饮安排,信息查询方法,并邀请大家参加第30次晚宴。

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这张图片可能最好地总结了这个ACL的规模,并展示了组委会的辛勤工作,AC& amp; PC和评论家从单一角度出发。我们应该感谢并向他们致敬。

ACL协会主席周明致辞

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在会议和论文发表后,ACL协会会长,微软亚洲研究院副院长周明博士就“ACL/NLP的光明未来”这一主题发表了完整的演讲。

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该演示文稿分为两部分,ACL协会的工作状态报告和NLP技术开发概述。

在第一部分中,周明说:“ACL学会的发展历史证实了NLP领域的发展史。”现在随着NLP领域的发展,ACL已经有三章EACL,NAACL和AACL。 NLP整个领域的进步。

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接下来,周明介绍了ACL研究所的职责,现任执行委员会成员,以及2018年当选的五位数的ACL研究员。

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周明随后介绍了目前的“担忧”和“喜”。

“担忧”是指不同国家和地区的论文接受程度存在明显差异,表明发展不平衡;提交论文数量的迅速大幅增加给审查过程带来了许多挑战,ACL协会将很快举行一次特别会议,讨论如何处理这一问题。

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“嗨”是亚太地区大量与NLP相关的学术组织。他们组织了大量的学术会议,夏令营和教学讲座,极大地促进了亚太地区学者的NLP标准的发展,

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近年来,在亚太地区举行了多次ACL会议。来自亚太地区的ACL研究所成员比例也明显高于2013年的2018年。

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2018年,ACL的亚太分部AACL也已成立。它是亚太地区所有与NLP相关的社团的新桥梁,同时为亚太地区57个国家和地区的ACL成员提供服务。

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ACL协会的最终目标是通过更好的会员服务,更多的培训计划,更多差异化的会议和活动,更多支持语言差的语言,以及更多代表弱势群体的学术组织。支持,更好地建立系统和协调学术组织和会议,促进ACL和NLP部门继续以更加平衡,包容和丰富多彩的方式取得进展。

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第二部分,周明在深度学习的影响下对NLP技术进行了总体介绍。基于深度学习的NLP技术经历了四个技术节点:字嵌入,句子嵌入,注意编码的编解码器模型,Transformer(完全使用注意力),预训练模型+针对特定任务的微调它还具有成为当前NLP实践的新范例。

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下面,周明以丰富的语料库任务,低资源任务和多轮对话任务的典型任务为例,讨论我们是否应该对当前的技术路线感到满意,目前可以看到哪些问题。周明最后提出,未来的NLP不仅仅是一个基于规则的模型,也不仅仅是一个基于DNN的模型;它应该是一个可解释的,知识渊博的,符合道德的,具有成本效益的终身学习模式。在未来,深度学习和语言研究应该相互帮助,多模态信息处理也很有前景。

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整个NLP研究社区的工作可以详细分为六个方面:计算能力,数据,模型,人才,合作和应用。我们可以做出更多努力,我们可以期待拥抱更光明的未来。

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演讲结束后,29日上午开幕式结束。在短暂的咖啡休息之后,ACL2019的论文很快将在许多不同的会议厅开始。

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