ACL 2017 五篇最佳論文公布，國內無獲獎論文

機器之心報道

編輯：機器之心編輯部

國際計算語言學協會 (ACL，The Association for Computational Linguistics)，是世界上影響力最大、最具活力的國際學術組織之一。第 55 屆國際計算語言學協會（ACL）年會於 7 月 30 日-8 月 4 日在加拿大溫哥華舉行。6 月份，ACL 2017 的傑出論文公布。今日，ACL 2017 公布了終身成就獎、最佳論文獎等獎項。遺憾的是，國內無獲獎論文。

今日，ACL 2017 首先公布了終身成就獎，該獎項得主是哈佛大學 Barbara Grosz 教授。而後公布了本屆 ACL 的 5 篇最佳論文獎項。機器之心在這篇文章中對 Grosz 教授和獲獎的論文進行了介紹。

終身成就獎： Barbara Grosz

Barbara Grosz：「smart enough to talk with us ?」

哈佛大學 Grosz 教授對自然語言處理和多智能體系統做出了傑出貢獻。她開發了最早的計算機對話系統並建立了語篇計算建模這一研究領域。同時她還幫助建立了協作式模型的研究領域，並且為多個協作式多智能體系統和人機介面系統提供了研究框架。她目前的研究關注於開發新的協作式多智能體系統和協作式介面。

Grosz 教授是美國國家工程院成員（2008），她同時還是 AAAI fellow（1990）、AAAS fellow（1990）、ACM fellow（2004）。她於 2009 年獲得 ACM / AAAI Allen Newell 獎：「感謝 Grosz 對自然語言處理和多智能體系統研究的基礎性貢獻、在人工智慧領域的領導作用，以及她在建立和領導跨學科機構方面的巨大貢獻。」2015 年，Grosz 教授因為協作式多智能體的應用和自然語言處理的開創性研究而獲得了 IJCAL 傑出研究獎（Research Excellence）。

5 大最佳論文獎

除了終身成就獎，ACL 2017 還現場公布了 5 大最佳論文獎，分別為：

最佳長論文：Probabilistic Typology：Deep Generative Models of Vowel Inventories

作者：Ryan Cotterell 和 Jason Eisner

機構：約翰霍普金斯大學

最佳短論文：The Role of Prosody and Speech Register in Word Segmentation: A Computational Modelling Perspective

作者：Bogdan Ludusan、Reiko Mazuka、Mathieu Bernard、Alejandrina Cristia 和 Emmanuel Dupoux

機構：法國 EHESS/ENS/PSL/CNRS 、日本 RIKEN 大腦科學研究所

最佳資源論文：A Corpus of Natural Language for Visual Reasoning

作者：Alane Suhr、Mike Lewis、James Yeh 和 Yoav Artzi

機構：康奈爾大學、Facebook

最佳演示論文：Hafez: an interactive poetry generation system

作者：Marjan Ghazvininejad、Xing Shi、Jay Priyadarshi 和 Kevin Knight

機構：南加州大學

最佳演示論文第二名：OpenNMT : Open-Source Toolkit for Neural Machine Translation

作者：Guillaume Klein、Yoon Kim、Yuntian Deng、Jean Senellart 和 Alexander Rush

機構：哈佛大學

機器之心對這些獲獎論文進行了簡要介紹：

最佳長論文：Probabilistic Typology: Deep Generative Models of Vowel Inventories

論文地址：https://arxiv.org/pdf/1705.01684.pdf

語言類型學（Linguistic typology）是研究人類語言中結構的範圍。該領域的主要目標是發現哪類可能現象是普遍的、哪類是一般常見的。例如所有的語言都有母音，但大部分而非全部語言都有 [u] 音。在此論文中，我們提出了首個針對音韻類型學中基礎問題的概率性方法：什麼造就了一個自然的母音清單？我們介紹了一系列深度隨機點過程，並將他們與之前的計算性的、基於模擬的方法相對比。最後，我們給出了在超過 200 種不同語言上的綜合試驗。

最佳短論文：The Role of Prosody and Speech Register in Word Segmentation: A Computational Modelling Perspective

論文地址：http://aclweb.org/anthology/P17-2028

本研究探討了在分詞任務中語音語域（speech register）和韻律學的作用。因為這兩個因素一般被認為在早期語言習得方面起到了重要的作用，我們旨在量化這兩個因素對分詞任務的貢獻。我們研究了一個日本語料庫，其包含了嬰幼兒指向（infant-directed）的和成年人指向的語音，並且我們應用了四個不同的分詞模型，它們分別帶有或不帶有韻律學邊界（prosodic boundaries）的知識。實驗結果表明，語域之間的區別要小於以前的報告，並且韻律學邊界信息幫助成年人指向的語音要比嬰幼兒指向的語音更多一些。

最佳資源論文：A Corpus of Natural Language for Visual Reasoning

論文地址：http://yoavartzi.com/pub/slya-acl.2017.pdf

我們提出了一種新的視覺推理語言數據集，包含對合成圖像進行自然描述（3962 條語句）的 92244 對樣本。我們還介紹了一種眾包（crowdsourcing）語言學多樣性數據的方法，並演示了對我們數據的分析。我們的數據證明，大多語言學現象都需要視覺和集合論（set-theoretic）推理。我們對多種模型進行了試驗，表明該數據集在未來的研究當中將是極具競爭力的。

最佳演示論文：Hafez: an Interactive Poetry Generation System

論文地址：http://xingshi.me/data/pdf/ACL2017demo.pdf

Hafez 是一個自動的詩歌生成系統，它將循環神經網路（RNN）與一個有限態接收器（Finite State Acceptor—FSA）進行整合。它可以在給定任意話題的情況下生成十四行詩（sonnets）。此外，Hafez 能讓用戶通過調整各種不同風格的配置，對已生成的詩歌進行修改和潤色。實驗表明這種「潤色」（「polish」）機制考慮到了用戶的意向，並且做出了更好的詩歌。為了進一步評估，我們創建了一個網頁界面，用戶可以對每首詩進行從一星到五星的評級。我們也通過將係數因子增加 10 倍對整個系統進行了加速，再加上辭彙精簡和 GPU 計算，就可以快速地對足量的反饋進行收集了。基於此種反饋，系統可以學著去調整它的參數以改善詩歌的質量。

最佳演示論文第二名：OpenNMT : Open-Source Toolkit for Neural Machine Translation

論文地址：https://arxiv.org/pdf/1701.02810.pdf

我們介紹了一種用於神經機器翻譯的開源工具包。該工具包以效率、模塊化、可延展性作為優先考慮因素，從而在模型架構、特徵表徵、開源形態中支持 NMT 研究，同時保證了有競爭優勢的性能表現以及合理的訓練需求。該工具包包含建模與翻譯的相關支持，同時也包含底層技術的教學文檔。

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