ACL 會議是計算語言學(xué)領(lǐng)域的首要會議，廣泛涉及自然語言的計算方法及其各類研究領(lǐng)域。ACL 2018將于7月15日至20日在澳大利亞墨爾本舉行。昨天，ACL官網(wǎng)公布了本屆大會的最佳論文，包括3篇最佳長論文和2篇最佳短論文。

國際計算語言學(xué)協(xié)會 (ACL，The Association for Computational Linguistics)，是世界上影響力最大、最具活力的國際學(xué)術(shù)組織之一，其會員遍布世界各地。ACL 會議是計算語言學(xué)領(lǐng)域的首要會議，廣泛涉及自然語言的計算方法及其各類研究領(lǐng)域。計算語言學(xué)協(xié)會第56屆年會，也即ACL 2018，將于7月15日至20日在澳大利亞墨爾本墨爾本會展中心舉行。

昨天，ACL官網(wǎng)公布了本屆大會的最佳論文，包括3篇長論文和2篇短論文。

Best Long Papers

Finding syntax in human encephalography with beam search.John Hale, Chris Dyer, Adhiguna Kuncoro and Jonathan Brennan.

Learning to Ask Good Questions: Ranking Clarification Questions using Neural Expected Value of Perfect Information.Sudha Rao and Hal Daumé III.

Let’s do it “again”: A First Computational Approach to Detecting Adverbial Presupposition Triggers.Andre Cianflone, Yulan Feng, Jad Kabbara and Jackie Chi Kit Cheung.

Best Short Papers

Know What You Don’t Know: Unanswerable Questions for SQuAD.Pranav Rajpurkar, Robin Jia and Percy Liang

‘Lighter’ Can Still Be Dark: Modeling Comparative Color Descriptions.Olivia Winn and Smaranda Muresan

根據(jù)ACL官網(wǎng)，今年的會議競爭超級激烈：一共接受了1018份長文中的258篇和526篇短篇論文中的126篇，總體接受率為24.9％。

最佳論文——長論文（3篇）

1. Finding syntax in human encephalography with beam search.

（使用beam search在人體腦電圖中查找語法）

作者：John Hale, Chris Dyer, Adhiguna Kuncoro & Jonathan Brennan.

（論文內(nèi)容尚未公布）

2. Learning to Ask Good Questions: Ranking Clarification Questions using Neural Expected Value of Perfect Information.

（學(xué)習(xí)提問好問題：使用完美信息的神經(jīng)期望值排列澄清性問題。）

作者：Sudha Rao & Hal Daumé III

論文地址：https://arxiv.org/pdf/1805.04655.pdf

論文摘要

提問（inquiry）是溝通的基礎(chǔ)。除非能提出問題，機(jī)器無法有效地與人類合作。在這項工作中，我們建立了一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來排序澄清性問題。我們的模型受到完美信息期望值（expected value of perfect information）的啟發(fā)：一個問題好不好在于其預(yù)期答案是否有用。我們使用來自StackExchange的數(shù)據(jù)來研究這個問題。StackExchange是一個豐富的在線資源，人們在上面提問一些澄清式的問題，以便更好地為原始的帖子提供幫助。我們創(chuàng)建一個由大約77k帖子組成的數(shù)據(jù)集，其中每個帖子包含一個問題和回答。我們在500個樣本的數(shù)據(jù)集上對我們的模型進(jìn)行了評估，并與人類專家的判斷進(jìn)行對比，證明了模型在控制基線上得到重大改進(jìn)。

模型在測試時的行為

回答生成器的訓(xùn)練

在500個樣本數(shù)據(jù)集上測試的模型表現(xiàn)

3. Let’s do it “again”: A First Computational Approach to Detecting Adverbial Presupposition Triggers.

作者：Andre Cianflone, Yulan Feng, Jad Kabbara and Jackie Chi Kit Cheung.

論文地址：https://www.cs.mcgill.ca/~jkabba/acl2018paper.pdf

論文摘要

在這篇論文中，我們提出一個檢測狀語預(yù)設(shè)的觸發(fā)器的任務(wù)，例如“also”或“again”這類詞。解決個任務(wù)需要在話語語境中檢測重復(fù)或類似的事件，可以應(yīng)用在自然語言生成任務(wù)（例如總結(jié)和對話系統(tǒng)）任務(wù)。我們?yōu)樵撊蝿?wù)創(chuàng)建了兩個新的數(shù)據(jù)集，數(shù)據(jù)來源于Penn Treebank和Annotated English Gigaword兩個語料庫，以及為此任務(wù)量身定制的新的注意力機(jī)制。我們的注意力機(jī)制增加了一個基線遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，而且不需要額外的可訓(xùn)練參數(shù)，從而最大限度地減少了計算成本。我們的工作證明，我們的模型在統(tǒng)計學(xué)上優(yōu)于一些基線模型，包括基于LSTM的語言模型。

我們的數(shù)據(jù)集中一個包含預(yù)設(shè)觸發(fā)器的樣本

weighted-pooling神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)

最佳論文——短論文（2篇）

1. Know What You Don’t Know: Unanswerable Questions for SQuAD.

作者：Pranav Rajpurkar, Robin Jia and Percy Liang

（論文內(nèi)容未公開）

2. ‘Lighter’ Can Still Be Dark: Modeling Comparative Color Descriptions.

作者：Olivia Winn and Smaranda Muresan

（論文內(nèi)容未公開）

今年的ACL開設(shè)了一個“meta conference”環(huán)節(jié)，討論雙盲評審以及 ArXiv 預(yù)印版相關(guān)話題。許多研究表明，當(dāng)工作的客觀價值保持不變時，單盲評審會導(dǎo)致評審人更偏向于某些類型的研究人員。因此，所有 ACL 會議和大多數(shù)研討會都使用雙盲評審制度。而以 ArXiv 為代表的在線預(yù)印服務(wù)器的流行，在一定程度上威脅到了雙盲評審過程。

上周，ACL更新了其會議論文的投稿、評審和引用政策。其中規(guī)定，為了雙盲評審的有效性，禁止投稿論文在截止日期前的1個月時間內(nèi)在 arXiv 等平臺公開預(yù)印本。這些新要求引起一些質(zhì)疑雙盲評審有效性的聲音，不過，多數(shù)研究人員表示支持新政。

因此，其他幾篇最佳論文，可能需要等到7月份會議召開后公開。