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ACL2020 论文奖项出炉,微柔团队获最佳论文奖
发布时间: 2020-07-15 来源:未知 点击次数:

原标题:ACL2020 论文奖项出炉,微柔团队获最佳论文奖

作者 | 陈大鑫

编辑 | 丛 末

今天,ACL2020的论文奖项已一切出炉,共八篇文章获奖,包含一篇最佳论文、两篇最佳论文荣誉挑名、一篇最佳主题论文、一篇主题论文荣誉挑名、一篇最佳 Demo 论文、两篇最佳Demo荣誉挑名。

其中拿下最佳论文奖的论文是《Beyond Accuracy: Behavioral Testing of NLP Models with CheckList》,获奖团队来自微柔钻研院、华盛顿大学、添利福尼亚大学尔湾分校。该论文代码在两个月前就已开源:

https://github.com/marcotcr/checklist

本次ACL论文奖项情况如下:

最佳论文:《Beyond Accuracy: Behavioral Testing of NLP Models with CheckList》(超越实在性:NLP模型的CheckList走为测试)

睁开全文

论文地址:https://www.aclweb.org/anthology/2020.acl-main.442/

开源代码:https://github.com/marcotcr/checklist

获奖团队:微柔钻研院、华盛顿大学、添利福尼亚大学尔湾分校。其中值得一说的是华人门生吴彤霜为论文二作。

获奖理由:

吾们入神于评估模型的各栽性能......但吾们能够做得更益。作者挑议超越基于实在性的指标,转向“走为测试” 行使他们的CheckList 手段论和工具来更益地评估任何NLP行使 该手段适用于众个SOTA学术和商业编制

论文择要:

固然度量声援精度是评价泛化的主要手段,但它往往高估了NLP模型的性能,而用于评估模型的替代手段要么偏重于单个义务,要么偏重于特定的走为。受柔件工程中走为测试原理的启发,吾们介绍了一栽用于测试NLP模型的不确定义务的手段。检查外包括一个通用说话能力和测试类型的矩阵,有助于周详的测试构思,以及迅速生成一个包含大量分歧测试用例的柔件工具。吾们用三个义务的测试来表明检查外的效用,识别商业和最先辈模型中的关键故障。在一项用户钻研中,一个负责商业情感分析模型的团队在一个经过普及测试的模型中发现了新的、可操作的舛讹。在另一个用户钻研中,行使CheckList的NLP实践者创建了两倍众的测试,发现的bug几乎是异国检查外的用户的三倍。

最佳论文荣誉挑名一:《Don’t Stop Pretraining: Adapt Language Models to Domains and Tasks》(不要停留预训练:使说话模型体面分歧周围和义务)

论文地址:https://www.aclweb.org/anthology/2020.acl-main.740/

开源代码:https://github.com/allenai/dont-stop-pretraining

获奖理由:

展现了在义务周围的预训练模型比普及隐瞒(通用)模型外现更益 第二阶段的周围自体面预训练和义务自体面的预训练能在很众周围和义务上挑高性能

论文择要:

在各栽来源的文本上预训练的说话模型是当今NLP的基础。鉴于这些普及隐瞒模型的成功,吾们钻研定制一个预先训练的模型以体面现在的义务的周围是否照样有协助。吾们挑出了一项跨四个周围(生物医学和计算机科学出版物、讯休和评论)和八个分类义务的钻研,外明在高资源和矮资源环境下,第二阶段的预训练indomain(周围体面性预训练)能够挑高性能。此外,体面义务的未标记数据(义务自体面预训练)即使在域自体面预训练之后也能挑高性能。末了,吾们表清新行使浅易的数据选择策略来体面扩充的义务语料库是一栽有效的选择,稀奇是当周围自体面预训练的资源不走用时。总的来说,吾们一致地发现众阶段自体面预训练在义务性能上有很大的挑高。

最佳论文荣誉挑名二:《Tangled up in BLEU: Reevaluating the Evaluation of Automatic Machine Translation Evaluation Metrics》(深入于BLEU:重新评估自动机器翻译评估指标的评估)

论文地址:https://www.aclweb.org/anthology/2020.acl-main.448/

获奖理由:

现在MT(机器翻译)评价手段对行使的评估手段是敏感的 BLUE在比较高质量编制时容易被误导

论文择要:

自动指标/度量(Automatic metrics)是机器翻译编制开发和评估的基础。评判自动指标是否以及在众大水平上相符人类评价的黄金标准并不是一个直接的题目。吾们发现,现在用于评判指标的手段对用于评估的翻译专门敏感,尤其是存在离群值的时候,这清淡会导致对指标的有效性得出舛讹自夸的结论。末了,吾们转向成对编制排名,吾们开发了一栽针对人造判定的自动指标下的性能改进阈值手段,该手段批准量化所产生的I类舛讹和II类舛讹,即可批准的编制质量中的不主要的人造迥异,以及人类的隐晦迥异。总之这些发现对机器翻译中的指标评估和编制性能评估制定挑出了改进提出。

最佳主题论文:《Climbing towards NLU: On Meaning, Form, and Understanding in the Age of Data》(迈向NLU:关于数据时代的意义,形态和理解)

论文地址:https://www.aclweb.org/anthology/2020.acl-main.463/

获奖理由:

在展现SOTA手段的局限性的同时,对自然说话理解周围的挺进进走了雄厚的阐述 定位:一个仅仅像之前形态训练的编制没法学到“意义” 吾们周围异日倾向的绝佳首点

论文择要:

大型神经说话模型在很众NLP义务上的成功是令人高昂的。然而,吾们发现,这些成功未必会导致炒作,新闻中心这些模型被描述为“理解”说话或捕捉“意义”。在这篇论文不都雅点中吾们认为,一个只训练在形态上的编制在先验上是异国手段学习到意义的。为了与ACL2020主题“回顾以前&展看异日”保持一致,吾们认为,对形态和意义之间的区别的清亮理解将有助于引导该周围朝着围绕自然说话理解的倾向发展。

最佳主题论文荣誉挑名:《How Can We Accelerate Progress Towards Human-like Linguistic Generalization?》(吾们怎样才能添速向“类人类”说话泛化的进程?)

论文地址:https://www.aclweb.org/anthology/2020.acl-main.465/

获奖理由:

让吾们深思行使pipeline预训练的流程搭建和评估NLP模型的正当性 挑议:让吾们重新思考吾们现在的范式和评估性能关于样本效果、可注释性和规范性评价

论文择要:

本文描述并指斥了预训练前不走知的同分布(PAID)评估范式,它已成为衡量自然说话理解提高的一个中央工具。该范式包括三个阶段:

(1)在肆意大幼的语料库上预训练单词展望模型;

(2)对外示分类义务的训练集进走微调(迁移学习);

(3)对与训练集相通分布的测试集进走评估。

这栽范式倾向于浅易、矮谬误的体系组织,最先,吾们能够对其进走扩展以处理大量数据;其次,能够捕获特定数据集的细粒度统计属性,不管这些属性是否能够推广到数据集之外的义务示例。这与人类形成了显明对比,人类从比这栽评估范式所声援的编制少几个数目级的数据中学习说话,并且以一致的手段推广到新义务。吾们挑倡用奖励架构的范例来增添或取代PAID,这栽架构能像人类相通迅速而有力地进走推广。

最佳DEMO论文:《GAIA: A Fine-grained Multimedia Knowledge Extraction System》(GAIA: 细粒度众媒体知识挑取编制)

论文链接:https://www.aclweb.org/anthology/2020.acl-demos.11/

开源地址:https://github.com/GAIA-AIDA

获奖理由:

挑出了一个经过厉肃测试的稀奇众媒体、众说话知识挑取编制 相符并了一些SOTA模型的组件 特出的在线演示,视频和开源代码

论文择要:

吾们挑出了第一个周详的、开源的众媒体知识挑取编制,它以来自分歧来源和说话的大量非组织化、异构的众媒体数据流为输入,创建一个连贯的、组织化的知识库、实体、有关和事件,并 循一个雄厚的、细粒度的本体。吾们的编制GAIA能够无缝搜索复杂的图形查询,并检索众媒体,包括文本、图像和视频。GAIA在近来的NIST TAC SM-KBP2019评估中取得了最佳性能。该编制可在GitHub和DockerHub公开,并挑供完善的文档。

最佳DEMO论文荣誉挑名一:《Torch-Struct: Deep Structured Prediction Library》(Torch组织:深层组织展望库)

论文链接:https://www.aclweb.org/anthology/2020.acl-demos.38/

开源代码:https://github.com/harvardnlp/pytorch-struct

获奖理由:

面向深度学习的组织化展望信休雄厚库 令人印象深切的模型和算法,为GPU硬件优化 在组织化展望和NLP中激发很众兴趣的思想

论文择要:

关于NLP的组织化展望的文献描述了大量关于序列、分段、对齐和树的分布和算法的荟萃;然而这些算法很难在深度学习框架中行使。吾们介绍了Torch Struct,一个用于组织化展望的库,旨在行使和集成矢量化、基于自动微分的框架。TorchStruct包括普及的概率组织荟萃,始末一个浅易变通的基于分布式的API访问,该API可连接到任何深度学习模型。该库行使批处理、矢量化的操作,并行使自动微分来生成可读、迅速和可测试的代码。在内部,吾们还包含一些通用优化,以挑供跨算法的效果。实验外明与迅速baseline相比,吾们的性能隐晦挑高。案例钻研表清新库的益处。TorchStruct可在https://github.com/harvardnlp/pytorch-struct。

最佳DEMO论文荣誉挑名二:Prta: A System to Support the Analysis of Propaganda Techniques in the News(Prta:一个声援分析讯休宣传技术的编制)

论文链接:https://www.aclweb.org/anthology/2020.acl-demos.32/

项现在地址:https://www.tanbih.org/prta

获奖理由:

在线编制的宣传/说服技术分析、可视化 有意已久、能言善辩的前期钻研商议,以及注解架构的基础 宣传、伪讯休、集体谎言的区别

论文择要:

近来发生的事件如2016年美国总统竞选、英国脱欧以及COVID-19“信休传播”等,都让人们看到了网络捏造的危险性。有很众钻研荟萃在原形核查和子虚信休检测上。然而,人们很少仔细到用于传达宣传信休的详细修辞和心境技巧。展现这些技巧的行使有助于挑高媒体素养和指斥性思想,最后有助于限定“伪讯休”和捏造传播的影响。Prta(promotional consulting technologies Analyzer)批准用户始末特出宣传技巧发生的跨度来按期涉猎所爬虫的文章,并按照他们行使的宣传技巧进走比较。该编制还按照用户、按照时间阻隔、关键字和媒体的政治倾向指定的过滤标准,通知关于这些技术的总体和永远行使的统计数据。此外,它批准用户始末专用接口或API分析任何文本或URL。

在授奖环节之后,组委会宣布EMNLP 2020为线上进走。

组委会迎接行家参添第一届ACCL大会!

2021ACL-IJCNLP在泰国曼谷举走!

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