汽车最新资讯：ACL 2022奖项揭晓！达摩院、华为等机构荣获殊荣，陈丹琦、杨笛一并列榜首
在自然语言处理领域的顶尖盛会 ACL 2022 上，华人学者们再次证明了他们的卓越能力。今年的 ACL 会议选出了八篇杰出论文，其中四篇来自中国机构或海外知名华人学者，这些成果令人瞩目。
获奖企业包括阿里达摩院和华为诺亚方舟实验室，而这些杰出工作的作者中，有陈丹琦、杨笛一以及其他著名学者的名字也被提及。
ACL 2022 是 CCF A 类会议，是人工智能领域自然语言处理（NLP）方向最具权威性的国际会议之一，由国际计算语言学协会组织，每年举办一次。本届大会将于 2022 年 5 月 22 日至 27 日在爱尔兰都柏林召开，共接收了604篇长论文和97篇短论文。
最佳论文（Best Paper）由加州大学伯克利分校研究团队获得，他们提出了一种增量句法表示，该表示包括为句子中的每个单词分配一个离散标签，并且句子标签序列完全确定了解析树。这项研究使用更强大的预训练模型和额外监督，将相同的预训练编码器与深度双向处理相结合，达到96.38 F1，这表明该研究可以诱导出具有竞争性精度的解析树。
此外，还有两篇杰出论文分别是《Learning to Generalize to More: Continuous Semantic Augmentation for Neural Machine Translation》和《Inducing Positive Perspectives with Text Reframing》。这两份工作分别由阿里达摩院、中科院信息工程研究所、中科院大学，以及佐治亚理工学院、新加坡国立大学共同完成。
金榕现任阿里巴巴集团副总裁兼达摩院副院长，他曾是密歇根州立大学终身教授，并获得过美国国家科学基金会NSF Career Award。杨笛一则是一位年轻但已取得显著成就的研究人员，她目前担任佐治亚理工学院助理教授，并入选“福布斯30位30岁以下科学精英榜”。
最后，《Ditch the Gold Standard: Re-evaluating Conversational Question Answering》的作者对SOTA对话式QA系统进行了首次大规模人类评估，与黄金历史评估存在分歧，该研究进一步改进自动评估，并提出了预测历史重写机制，以便与人类判断更好地关联。此外，该报告还分析了各种建模策略对结果影响，同时讨论了构建更好的对话式问答系统未来的发展方向。
