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自然语言处理顶会EMNLP2022奖项公布,康奈尔等学者获 ...

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发表于 2023-1-9 10:29:11 | 显示全部楼层 |阅读模式
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EMNLP 是自然语言处理领域的顶级会议,EMNLP 2022 将于 12 月 7 日 - 11 日在阿布扎比举行。大会官方公布了今年的论文获奖情况,包括最佳长论文(1 篇)、最佳短论文(1 篇)等。

https://2022.emnlp.org/

最佳长论文









  • 论文:Visually Grounded Reasoning across Languages and Cultures
  • 论文链接:
    https://www.zhuanzhi.ai/paper/bfe21ede4b8359880367892452e9cd79

论文摘要:本文提出KiloGram,一个用于研究人类和机器的抽象视觉推理的资源。借鉴七巧板谜题作为认知科学刺激的历史,建立了一个丰富的注释数据集,具有>1k不同的刺激,比之前的资源更大、更多样化。它在视觉和语言上都更丰富,超越了整体形状描述,包括分割图和部件标签。用这个资源来评估最近的多模态模型的抽象视觉推理能力。预训练权重表现出有限的抽象推理,通过微调可大大改善。明确地描述部件有助于人类和模型的抽象推理,特别是在联合编码语言和视觉输入时。KiloGram可以通过这个https URL获得。





最佳短论文








  • 论文介绍:https://preview.aclanthology.org/emnlp-22-ingestion/2022.emnlp-main.70.pdf

论文摘要:作者归属(Authorship attribution)是一项旨在识别给定作品的作者的任务。本文旨在开发一种通用的解决方案,可以处理来自作者的大量文本和训练数据中不可用的主题。之前的研究提出了只处理未见过的作者或未见过的主题的策略。作者表示学习已被证明在有大量未见过的作者的开放环境中有效,但尚未明确设计用于同时跨主题的环境。为处理大量未见过的作者和主题,本文提出作者表示正则化(ARR),一个蒸馏框架,创建作者表示,减少对特定主题信息的依赖。为了评估该框架的性能,我们还提出了一种跨主题开放集的评估方法。所提出的方法在跨主题开放集设置上的性能在6个案例中有4个得到了提高。





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发表于 2025-5-21 01:55:37 | 显示全部楼层
传说中的沙发???哇卡卡
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