ACL2019会议总结：NLP领域发展趋势

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2023-09-17 03:46:37

ACL2019会议总结：NLP领域发展趋势

AlexaAI机器学习科学家回顾并总结了ACL2019会议内容，从减少偏见、落地应用、模型整合能力等多个方面对目前NLP领域的发展趋势进行了总结。

本周，在佛罗伦萨举行的ACL2019上，参会者中有一个人感慨良多，他就是AlexaAI的机器学习科学家MihailEric。他在Alexa的工作和研究内容与自然语义、会话密切相关。而此次大会可以说聚集了来自世界各地的NLP领域最优秀的研究人员，水准之高无需多言。参加会议就是这样，总会有一种在知识的湍流中激流勇进的感觉。你身边充斥着论文、演讲、创意和才华横溢的人。犹豫就会浪费，果断又会错过，真是让人左右为难。不过好在Eric是个善于总结的人。他将自己在ACL2019一周时间里的所见所闻梳理了出来，从中我们得以更直接的了解NLP领域在2019年的动态和趋势，以及未来的发展方向。

周明在开幕致辞中指出，今年的ACL是历史上规模最大的，共提交了2900多份论文，比2018年增加了75％！自然语言处理领域炙手可热，学术和行业热情创历史新高。然而，全球范围来看，NLP研究的发展极度不平衡，基本上在NLP上的所有突破性成果都集中在美国和中国，这两国在研究水平上远远领先于其他国家和地区。这样的状态容易出现地域偏见的风险，缺乏多样化的观点。周明根据他在亚太地区的NLP社区经验，指出了一个可能的解决方案，就是在那些代表性不足的地区举办更多的学术会议和活动，这样可以刺激当地NLP研究的积极性。目前也有相关案例，比如在非洲举办的深度学习Indaba活动。除了地域偏见之外，还有性别偏见。一些论文通过实证研究强调了这些事实。

NLP研究的当前状态是令人振奋的。因为NLP领域现在处于技术和应用相融合的阶段，目前开发的模型和工具可以应用在很多场景下，解决许多实际问题，会议上展示的各种NLP应用程序也让这一点变得清晰起来。在神经网络生成的假新闻成为一大问题的时代，验证叙述内容的真实性正变得越来越重要。在健康领域，开发了一种神经网络模型，用于通过特定于某些域的短语列表，让医生编写的临床信息对患者而言更具可读性。NLP的其他很酷的应用还有包括研究，该研究提出了电子邮件标题生成的问题（就像Gmail的智能回复，但是用于生成电子邮件标题），从自动和人工评估结果来看，这是个有发展前景的问题模型。

虽然在概念上很简单，嵌入，编码，参与，预测公式曾一度几乎不可阻挡的在所有类型的任务上实现SOTA结果，例如机器翻译，问答和自然语言推理等等。如今，随着强大的预训练表示的出现，使用ELMO，OpenAIGPT和BERT等语言建模目标的某些风格进行训练，这种模型是在庞大的数量上预先训练的使用一些较小的域内语料库对数据进行微调和微调。探索“预训练-微调”之外的范式我们经常使用基准测试来衡量任务的表现和性能改进，而这些模型中许多模型已经接近或超过了这些现有NLP基准测试的人类表现。那么我们怎么办？这是Zellers团队提出的问题。在早期的研究中，他们已经面向常识NLP的问题引入了一个挑战数据集，但在发布之后不久就发现，BERT已经达到了接近人类的表现。

从这次ACL的论文来看，NLP的领域正在蓬勃发展！社区正在处于一个非常激动人心的时期，也有许多有前途的研究。尽管过去的一年NLP领域取得了实质性进展，但仍有许多突出的挑战和未解决的问题需要解决。

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