5篇最佳論文，20篇杰出論文

原標題：多個中國團隊斬獲EMNLP'24最佳論文！UCLA華人學者中三篇杰出論文，明年頂會落戶蘇州
文章來源：量子位
內(nèi)容字數(shù)：6175字

EMNLP 2024最佳論文獎揭曉

剛剛，EMNLP 2024最佳論文獎新鮮出爐！此次評選共評選出5篇最佳論文，其中華人學者參與了三篇，分別來自CMU、上海交通大學和中國科學院大學等機構(gòu)。這些研究涵蓋了多種前沿課題，展現(xiàn)了華人學者在自然語言處理領(lǐng)域的卓越貢獻。

獲獎?wù)撐母庞[

1. **圖像再創(chuàng)造的文化相關(guān)性**
來自CMU的論文探討了圖像跨文化再創(chuàng)作任務(wù)，構(gòu)建了包含SOTA生成模型的管道，發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有圖像編輯模型未能充分完成該任務(wù)，提出了利用LLM和檢索器的改進方案。

2. **穩(wěn)健的語音表征學習**
該論文由CMU、上海交大和豐田工業(yè)大學芝加哥分校的研究團隊聯(lián)合完成，介紹了名為XEUS的跨語言通用語音編碼器，成功處理多種語言和聲學環(huán)境下的語音，提供了超100萬小時的數(shù)據(jù)支持。

3. **語言模型梯度投射到詞匯空間**
理工學院和特拉維夫大學的研究人員擴展了可解釋性方法，將梯度投射到語言模型的詞匯表中，探索了信息在語言模型中的存儲機制。

4. **預(yù)訓練數(shù)據(jù)檢測的方法**
中科院的研究團隊提出了一種新的數(shù)據(jù)集和方法，旨在檢測文本是否為大語言模型的預(yù)訓練數(shù)據(jù)的一部分，提高模型訓練數(shù)據(jù)的透明度。

5. **從反饋中學習的耦合方法**
康奈爾大學的研究團隊探索了語言理解與生成的耦合，通過與用戶交互收集反饋，顯著提高了模型的性能和數(shù)據(jù)效率。

杰出論文獎項

本次EMNLP還評選出了20篇杰出論文，華人學者在其中也有顯著表現(xiàn)。例如，香港科技大學的團隊探討了隱私法律與大語言模型的結(jié)合，學的研究則分析了大語言模型在沖突信息下的學習傾向。

總結(jié)

EMNLP 2024的獲獎研究展示了自然語言處理領(lǐng)域的最新進展和挑戰(zhàn)，華人學者在這一領(lǐng)域的影響力愈加突出。值得期待的是，EMNLP 2025將于明年在中國蘇州舉行，為國內(nèi)學者提供了更多交流與合作的機會。

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作者簡介：追蹤人工智能新趨勢，關(guān)注科技行業(yè)新突破