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UC伯克利“拿下”最佳论文,复旦黄萱菁出任下一届程序主席丨EMNLP 2020闭幕

作者: AMiner科技

时间: 2020-11-23 14:47

恭喜黄老师~

AMiner平台(https://www.aminer.cn)由清华大学计算机系研发,拥有我国完全自主知识产权。平台包含了超过2.3亿学术论文/专利和1.36亿学者的科技图谱,提供学者评价、专家发现、智能指派、学术地图等科技情报专业化服务。系统2006年上线,吸引了全球220个国家/地区1000多万独立IP访问,数据下载量230万次,年度访问量超过1100万,成为学术搜索和社会网络挖掘研究的重要数据和实验平台。


今日,EMNLP组委会颁布了本届的最佳论文,来自加州大学伯克利两位作者合写的论文获得了最佳论文, Hugging Face 团队拿下了最佳 Demo 奖。此外还有四篇获得了最佳论文荣誉提名奖。

据官方博客介绍,没有评选最佳短论文,官方说:我们考虑过颁给一篇短论文最佳奖项,但考虑到今年短论文没有足够的质量,因此就没有颁奖。另外,还表示:入围的论文还会被送往最佳论文委员会进行进一步审查。本届会议产生了许多优秀的论文,最佳论文的评选经过了深思熟虑,组委会尽最大的努力进行了全面因素的考虑,例如:参考文献、理论文章、短篇格式以及长篇格式。

另外,大会的联合主席之一Trevor Cohn说,六篇获奖文章都会获得奖金和一份证书。

同时,在会议上,组委会还宣布了下一届会议在多米尼加共和国举行,时间是明年的11月7号到11月11日。

另外,复旦大学黄萱菁老师将成为下一届的程序主席,恭喜黄萱菁老师。

根据AMiner平台上学者主页可以看出,黄萱菁老师的h-index是36,一共发表了327篇论文,引用数高达 5451,当之无愧的科研大牛。

黄萱菁老师主页:https://www.aminer.cn/profile/huang-xuanjing/542a3923dabfae646d541b38

最佳Demo论文

最佳Demo 奖归属于“Transformers: State of the Art Natural Language Processing”,此文由领域主席Qun Liu和David Schlangen联名推荐,由Thomas Wolf、Lysandre Debut和许多其他同事完成。本文展示了一种基于预先训练的NLP模型,可快速应用Transformers最新的程序库。这一程序库基于作者的持续努力和实际使用,记录完备运作良好。它目前拥有一个庞大的使用团队,并且已经被证明在很多不同的NLP任务与应用中非常有用。

论文链接:https://www.aminer.cn/pub/5f7ed7ca91e011a5faf0fdec?conf=emnlp2020


最佳论文和荣誉提名论文

另外五篇获奖文章中,有一篇最佳论文和四篇荣誉提名奖论文,这四篇荣誉提名奖论文在质量上仅次于最佳论文。以下是这五篇论文的情况,排名不分前后:

今年的最佳论文奖项颁发给了加州大学伯克利分校的研究《Digital Voicing of Silent Speech》。在最佳论文中,来自加州大学伯克利分校的研究者们探究了无声语音的数字化发声任务,其中基于捕获肌肉冲动的肌电图(EMG)传感器度量,将无声口语单词转换为可听语音。尽管此前已经有利用有声语音期间收集的 EMG 训练语音合成模型的研究,但该研究首次利用了在无声发音期间收集的 EMG 进行训练。

论文链接:https://www.aminer.cn/pub/5d9f01503a55acde6fb2efa1?conf=emnlp2020

第一篇是“If Beam search is the answer,what was the question”由Clara Meister、Ryan Cultural和Tim Viera撰写,这是一篇关于均匀信息密度的,使用认知理论假说来为束搜索提供了新的思路。

论文链接:https://www.aminer.cn/pub/5f7fe6d80205f07f68973216/?conf=emnlp2020

第二篇是“GLUCOSE: GeneraLized and COntextualized Story Explanations”由Mostafazadeh 、Aditya Kalyanpur等人共同完成,这篇文章引入了 GLUCOSE数据集,这是一个大规模的隐含常识因果知识的数据集,被编码为关于世界的因果小理论,每个理论都有一个叙事上下文。这篇文章提出了很棒的想法,与已有的研究有很大不同。

论文链接:https://www.aminer.cn/pub/5f7fe6d80205f07f689731fe?conf=emnlp2020

第三篇是“Spot The Bot: A Robust and Efficient Framework for the Evaluation of Conversational Dialogue Systems”,由Jan Deiru、Don Tuggener等人共同完成。本文介绍了Spot the Bot,这是一个经济高效且稳健的评估框架,它用机器人之间的对话取代了人与机器人之间的对话。

论文链接:https://www.aminer.cn/pub/5f7c55ba91e0117ac2a78c15?conf=emnlp2020

第四篇文章是“Visually Grounded Compound PCFGs”,由Yanpeng Zhao和Ivan Titov撰写,本文利用了“视觉理解语言”的思想。在这项工作中,作者研究了基于视觉的语法归纳,并从未标记文本及其视觉基础两个方面学习了选区句法分析器(constituency parser)。

论文链接:https://www.aminer.cn/pub/5f759cc591e0111c1eb4d25c?conf=emnlp2020

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EMNLP2020会议详情页:https://www.aminer.cn/conf/emnlp2020/papers

EMNLP历年数据:https://www.aminer.cn/conference/5eeb1307b5261c744f15bda0

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