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多個(gè)中國(guó)團(tuán)隊(duì)斬獲EMNLP'24最佳論文!UCLA華人學(xué)者中三篇杰出論文

多個(gè)中國(guó)團(tuán)隊(duì)斬獲EMNLP'24最佳論文!UCLA華人學(xué)者中三篇杰出論文

原標(biāo)題:多個(gè)中國(guó)團(tuán)隊(duì)斬獲EMNLP'24最佳論文!UCLA華人學(xué)者中三篇杰出論文
文章來(lái)源:夕小瑤科技說(shuō)
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EMNLP 2024最佳論文獎(jiǎng)揭曉

根據(jù)最新消息,EMNLP 2024最佳論文獎(jiǎng)已經(jīng)公布,共有五篇論文獲獎(jiǎng),其中華人學(xué)者參與三篇,展現(xiàn)了華人在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的卓越貢獻(xiàn)。這些研究涉及多模態(tài)翻譯、語(yǔ)音表征學(xué)習(xí)、語(yǔ)言模型梯度分析等多個(gè)前沿主題。

1. 圖像再創(chuàng)造的文化相關(guān)性

來(lái)自CMU的研究論文《An image speaks a thousand words,but can everyone listen? On image transcreation for cultural relevance》探討了圖像的跨文化再創(chuàng)造任務(wù)。作者構(gòu)建了三個(gè)生成模型管道,實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示目前的圖像編輯模型尚未完全滿足該任務(wù)要求,但通過(guò)結(jié)合LLM和檢索器可實(shí)現(xiàn)改進(jìn)。

2. 穩(wěn)健的語(yǔ)音表征學(xué)習(xí)

來(lái)自CMU、上海交通大學(xué)及豐田工業(yè)大學(xué)的論文《Towards Robust Speech Representation Learning for Thousands of Languages》介紹了一種名為XEUS的跨語(yǔ)言通用語(yǔ)音編碼器。研究團(tuán)隊(duì)通過(guò)整合現(xiàn)有數(shù)據(jù)及新數(shù)據(jù),構(gòu)建了包含4057種語(yǔ)言的預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)料庫(kù),實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示XEUS在多項(xiàng)任務(wù)中表現(xiàn)優(yōu)異。

3. 語(yǔ)言模型梯度投射

理工學(xué)院與特拉維夫大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)在論文《Backward Lens: Projecting Language Model Gradients into the Vocabulary Space》中擴(kuò)展了梯度可解釋性方法。他們證明了梯度矩陣可以被視為輸入的低秩線性組合,并探索了新信息在語(yǔ)言模型中的存儲(chǔ)機(jī)制。

4. 大語(yǔ)言模型預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)檢測(cè)

中科院的研究論文《Pretraining Data Detection for Large Language Models: A Divergence-based Calibration Method》提出了一種新的數(shù)據(jù)檢測(cè)方法DC-PDD,旨在提高LLM訓(xùn)練數(shù)據(jù)的透明度。研究表明,該方法在多個(gè)基準(zhǔn)測(cè)試中表現(xiàn)優(yōu)于傳統(tǒng)方法。

5. 從反饋中學(xué)習(xí)的耦合理解與生成

康奈爾大學(xué)的論文《CoGen: Learning from Feedback with Coupled Comprehension and Generation》探討了語(yǔ)言理解與生成的耦合方法。通過(guò)與用戶的交互反饋,實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示該方法顯著提升了模型的理解與生成能力。

杰出論文獎(jiǎng)項(xiàng)

此次EMNLP 2024還評(píng)選出了20篇杰出論文,涉及隱私法律、學(xué)習(xí)偏好等多個(gè)主題,突出顯示了學(xué)術(shù)界在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的持續(xù)創(chuàng)新與研究熱情。尤其值得一提的是,華人學(xué)者Nanyun Peng團(tuán)隊(duì)的三篇論文均獲得了獎(jiǎng)項(xiàng),顯示了其在創(chuàng)意敘事生成能力評(píng)估方面的深厚研究基礎(chǔ)。

未來(lái)展望

EMNLP 2025將于明年11月在中國(guó)蘇州舉辦,期待更多學(xué)者積極參與,推動(dòng)自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的進(jìn)一步發(fā)展。


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作者簡(jiǎn)介:專業(yè)、有趣、深度價(jià)值導(dǎo)向的科技媒體。聚集30萬(wàn)AI工程師、研究員,覆蓋500多家海內(nèi)外機(jī)構(gòu)投資人,互聯(lián)網(wǎng)大廠中高管和AI公司創(chuàng)始人。一線作者來(lái)自清北、國(guó)內(nèi)外頂級(jí)AI實(shí)驗(yàn)室和大廠,兼?zhèn)涿翡J的行業(yè)嗅覺和洞察深度。商務(wù)合作:zym5189

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