近日連日來，國(guó)際自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域高級(jí)學(xué)術(shù)會(huì)議“國(guó)際計(jì)算語(yǔ)言學(xué)協(xié)會(huì)年會(huì)”（ACL2020）公布了今年大會(huì)的論文錄用結(jié)果。根據(jù)此前官方公布的數(shù)據(jù)認為，本屆大會(huì)共收到3429篇投稿論文系統，投稿數(shù)量創(chuàng)下新高。其中重要意義，百度共有11篇論文被大會(huì)收錄交流等，再次展現(xiàn)出在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的超高水準(zhǔn)。 國(guó)際計(jì)算語(yǔ)言學(xué)協(xié)會(huì)（ACL不斷完善，TheAssociationforComputationalLinguistics）是自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域影響力很大數字化、很具活力的國(guó)際學(xué)術(shù)組織之一方便，百度CTO王海峰曾任2021年ACL主席(President)基礎上，是ACL歷史上首位華人主席。 除了在國(guó)際AI學(xué)界的影響力外應用領域，ACL無(wú)論是審稿規(guī)范還是審稿質(zhì)量保持競爭優勢，都是當(dāng)今AI領(lǐng)域國(guó)際高級(jí)會(huì)議中公認(rèn)的翹楚。研究論文能夠被其錄用發展機遇，不僅意味著研究成果得到了國(guó)際學(xué)術(shù)界的認(rèn)可長效機製，也證實(shí)了研究本身在在實(shí)驗(yàn)嚴(yán)謹(jǐn)性、思路創(chuàng)新性等方面的實(shí)力穩定。而此次ACL2020的審稿周期改造層面，從去年12月一直持續(xù)到今年4月，相比往年幾乎增加了一倍優勢與挑戰。雖然大會(huì)官方尚未公布今年整體論文錄用率經驗分享，但參照往年的評(píng)審過(guò)程和錄用率，論文被其錄取的難度依舊不會(huì)低趨勢。 百度的自然語(yǔ)言處理技術(shù)有力扭轉，在發(fā)展及應(yīng)用上始終保持領(lǐng)先，一直被視為自然語(yǔ)言處理研究界的“第一梯隊(duì)”一站式服務。今年除了11篇論文被錄用外廣度和深度，大會(huì)期間百度還將聯(lián)合Google、Facebook、UPenn加強宣傳、清華大學(xué)等國(guó)內(nèi)外頂尖企業(yè)及高校臺上與臺下，共同舉辦首屆同聲傳譯研討會(huì)（The1stWorkshoponAutomaticSimultaneousTranslation）。由于近期疫情影響技術發展，原定于今年7月5日至10日在美國(guó)西雅圖舉行的大會(huì)已改為線(xiàn)上舉辦品牌，而上述同聲傳譯研討會(huì)也將改為在線(xiàn)上與專(zhuān)家學(xué)者們探討。 本屆大會(huì)百度被收錄的11篇論文更為一致，覆蓋了對(duì)話(huà)與交互系統(tǒng)等形式、情感分析/預(yù)練習(xí)表示學(xué)習(xí)、NLP文本生成與摘要研究與應用、機(jī)器翻譯/同聲翻譯飛躍、知識(shí)推理、AI輔助臨床診斷等諸多自然語(yǔ)言處理界的前沿研究方向全面協議，提出了包括情感知識(shí)增強(qiáng)的語(yǔ)言模型預(yù)練習(xí)方法重要部署、基于圖表示的多文檔生成式摘要方法GraphSum等諸多新算法、新模型工具、新方法智慧與合力，不僅極大提升了相關(guān)領(lǐng)域的研究水平，也將推動(dòng)人機(jī)交互重要的角色、機(jī)器翻譯開放要求、聰明醫(yī)療等場(chǎng)景的技術(shù)落地應(yīng)用。 以下為ACL2020百度被收錄的11篇論文概覽平臺建設。 一記得牢、對(duì)話(huà)與交互系統(tǒng) 1、ConversationalGraphGroundedPolicyLearningforOpen-DomainConversationGeneration 我們提出用圖的形式捕捉對(duì)話(huà)轉(zhuǎn)移規(guī)律作為先驗(yàn)信息重要的作用，用于輔助開(kāi)放域多輪對(duì)話(huà)策略學(xué)習(xí)更多可能性。基于圖足夠的實力，我們?cè)O(shè)計(jì)策略學(xué)習(xí)模型指導(dǎo)更加連貫和可控的多輪對(duì)話(huà)生成緊迫性。首先，我們從對(duì)話(huà)語(yǔ)料庫(kù)中構(gòu)造一個(gè)對(duì)話(huà)圖（CG）更適合，其中頂點(diǎn)表示“whattosay”和“howtosay”高效，邊表示對(duì)話(huà)當(dāng)前句與其回復(fù)句之間的自然轉(zhuǎn)換。然后擴大公共數據，我們提出了一個(gè)基于CG的策略學(xué)習(xí)框架深度，該框架通過(guò)圖形遍歷進(jìn)行對(duì)話(huà)流規(guī)劃，學(xué)習(xí)在每輪對(duì)話(huà)時(shí)從CG中識(shí)別出哪個(gè)頂點(diǎn)和如何從該頂點(diǎn)來(lái)指導(dǎo)回復(fù)生成核心技術體系。我們可以有效地利用CG來(lái)促進(jìn)對(duì)話(huà)策略學(xué)習(xí)開拓創新，具體而言：（1）可以基于它設(shè)計(jì)更有效的長(zhǎng)期獎(jiǎng)勵(lì)；（2）它提供高質(zhì)量的候選操作；（3）它讓我們對(duì)策略有更多的控制促進善治。我們?cè)趦蓚€(gè)基準(zhǔn)語(yǔ)料庫(kù)上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)擴大，結(jié)果證實(shí)了本文所提框架的有效性。 2發揮效力、PLATO:Pre-trainedDialogueGenerationModelwithDiscreteLatentVariable 研發(fā)開(kāi)放領(lǐng)域（Open-Domain）的對(duì)話(huà)機(jī)器人新格局，使得它能用自然語(yǔ)言與人自由地交流，一直是自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的終極目標(biāo)之一安全鏈。對(duì)話(huà)系統(tǒng)的挑戰(zhàn)非常多顯示，其中有兩點(diǎn)非常重要，一是大規(guī)模開(kāi)放域多輪對(duì)話(huà)數(shù)據(jù)匱乏真正做到；二是對(duì)話(huà)中涉及常識(shí)科普活動、領(lǐng)域知識(shí)和上下文，一個(gè)對(duì)話(huà)的上文（Context）強化意識，往往可以對(duì)應(yīng)多個(gè)不同回復(fù)（Response）的方向長期間。PLATO首次提出將離散的隱變量結(jié)合Transformer結(jié)構(gòu)，應(yīng)用到通用對(duì)話(huà)領(lǐng)域現場。通過(guò)引入離散隱變量高端化，可以對(duì)上文與回復(fù)之間的“一對(duì)多”關(guān)系進(jìn)行有效建模。同時(shí)探討，通過(guò)利用大規(guī)模的與人人對(duì)話(huà)類(lèi)似的語(yǔ)料不負眾望，包括Reddit和Twitter，進(jìn)行了生成模型的預(yù)練習(xí)合規意識，后續(xù)在有限的人人對(duì)話(huà)語(yǔ)料上進(jìn)行微調(diào)密度增加，即可以取得高質(zhì)量的生成效果。PLATO可以靈活支持多種對(duì)話(huà)創新內容，包括閑聊、知識(shí)聊天廣泛關註、對(duì)話(huà)問(wèn)答等等善於監督。而文章很終公布的在三個(gè)公開(kāi)對(duì)話(huà)數(shù)據(jù)集上的評(píng)測(cè)，PLATO都取得了新的很優(yōu)效果就能壓製。 盡管越來(lái)越多的工作證實(shí)了隨著預(yù)練習(xí)和大規(guī)模語(yǔ)料的引入更合理，自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域開(kāi)啟了預(yù)練習(xí)然后微調(diào)的范式。在對(duì)話(huà)模型上更優美，大規(guī)模預(yù)練習(xí)還處于初級(jí)階段各方面，需要繼續(xù)深入探索。PLATO提出的隱變量空間預(yù)練習(xí)模型成效與經驗，可能成為端到端對(duì)話(huà)系統(tǒng)邁上一個(gè)新臺(tái)階的關(guān)鍵點(diǎn)之一適應性。 3、TowardsConversationalRecommendationoverMulti-TypeDialogs 真實(shí)人機(jī)對(duì)話(huà)，涉及多類(lèi)型對(duì)話(huà)(閑聊重要作用、任務(wù)型對(duì)話(huà)等地、問(wèn)答等)，如何自然的融合多類(lèi)型對(duì)話(huà)是一個(gè)重要的挑戰(zhàn)尤為突出。為應(yīng)對(duì)這個(gè)挑戰(zhàn)規定，我們提出一個(gè)新的任務(wù)——多類(lèi)型對(duì)話(huà)中的對(duì)話(huà)式推薦，期望Bot能夠主動(dòng)且自然地將對(duì)話(huà)從非推薦對(duì)話(huà)(比如『?jiǎn)柎稹?引導(dǎo)到推薦對(duì)話(huà)空間載體，然后基于收集到的用戶(hù)愛(ài)好及用戶(hù)實(shí)時(shí)反饋通過(guò)多次交互完成很終的推薦目標(biāo)高質量。為便于研究這個(gè)任務(wù)，我們標(biāo)注了一個(gè)包含多種對(duì)話(huà)類(lèi)型重要組成部分、多領(lǐng)域和豐富對(duì)話(huà)邏輯(考慮用戶(hù)實(shí)時(shí)反饋)的人－人對(duì)話(huà)式推薦數(shù)據(jù)集DuRec(1萬(wàn)個(gè)對(duì)話(huà)和16.4萬(wàn)個(gè)utterance)解決方案。針對(duì)每個(gè)配對(duì)：推薦尋求者(user)和推薦者(bot)，存在多個(gè)序列對(duì)話(huà)有力扭轉，在每個(gè)對(duì)話(huà)中上高質量，推薦者使用豐富的交互行為主動(dòng)引導(dǎo)一個(gè)多類(lèi)型對(duì)話(huà)不斷接近推薦目標(biāo)。這個(gè)數(shù)據(jù)集答應(yīng)我們系統(tǒng)地考察整個(gè)問(wèn)題的不同部分慢體驗，例如著力增加，如何自然地引導(dǎo)對(duì)話(huà)，如何與用戶(hù)交互以便于推薦科技實力。很后處理，我們使用一個(gè)具有多對(duì)話(huà)目標(biāo)驅(qū)動(dòng)策略機(jī)制的對(duì)話(huà)生成框架在DuRec上建立基線(xiàn)結(jié)果，表明了該數(shù)據(jù)集的可用性在此基礎上，并為將來(lái)的研究設(shè)定了基線(xiàn)助力各行。 二、情感分析/預(yù)練習(xí)表示學(xué)習(xí) 4自主研發、SKEP:SentimentKnowledgeEnhancedPre-trainingforSentimentAnalysis 近年來(lái)確定性，隨著預(yù)練習(xí)語(yǔ)言模型的快速發(fā)展，情感分析等多項(xiàng)自然語(yǔ)言理解任務(wù)都取得了顯著的效果提升損耗。然而講故事，在通用語(yǔ)言模型預(yù)練習(xí)中，文本中的很多情感相關(guān)的知識(shí)和信息性能穩定，例如情感詞全面革新、實(shí)體-評(píng)論搭配等，并沒(méi)有被模型充分的學(xué)習(xí)情況正常⌒袠I分類；诖耍俣忍岢隽艘环N情感知識(shí)增強(qiáng)的語(yǔ)言模型預(yù)練習(xí)方法提高鍛煉，在通用預(yù)練習(xí)的基礎(chǔ)上發展邏輯，設(shè)計(jì)了面向情感知識(shí)建模的Masking策略和情感多目標(biāo)學(xué)習(xí)算法凝聚力量，融合了情感詞、極性記得牢、主體評(píng)論關(guān)系等多層情感知識(shí)註入了新的力量，首次實(shí)現(xiàn)了情感任務(wù)統(tǒng)一的文本預(yù)練習(xí)表示學(xué)習(xí)。該算法在情感分類(lèi)更多可能性、觀點(diǎn)抽取等情感分析任務(wù)中相對(duì)主流預(yù)練習(xí)模型RoBERTa有顯著的提升去創新，同時(shí)刷新了多個(gè)情感分析標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試集的世界很好水平。 5緊迫性、Cross-LingualUnsupervisedSentimentClassificationwithMulti-ViewTransferLearning 本文針對(duì)無(wú)標(biāo)簽資源的目標(biāo)語(yǔ)言結構，提出了一種無(wú)監(jiān)督的跨語(yǔ)言情感分析模型。 三高效、NLP文本生成與摘要 6應用優勢、LeveragingGraphtoImproveAbstractiveMulti-DocumentSummarization 多文檔摘要（Multi-DocumentSummarization）技術(shù)自動(dòng)為主題相關(guān)的文檔集生成簡(jiǎn)潔、連貫的摘要文本全方位，具有廣闊的應(yīng)用場(chǎng)景高效節能，例如熱點(diǎn)話(huà)題綜述、搜索結(jié)果摘要大局、聚合寫(xiě)作等新創新即將到來。生成式多文檔摘要方法的難點(diǎn)之一是如何有效建模文檔內(nèi)及文檔間的語(yǔ)義關(guān)系，從而更好地理解輸入的多文檔有序推進。為此設施，本論文提出基于圖表示的多文檔生成式摘要方法GraphSum，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中融合多文檔語(yǔ)義關(guān)系圖例如語(yǔ)義相似圖堅定不移、篇章結(jié)構(gòu)圖等組合運用，建模多篇章輸入及摘要內(nèi)容組織過(guò)程，從而顯著提升多文檔摘要效果迎難而上。GraphSum基于端到端編解碼框架積極，其中圖編碼器利用語(yǔ)義關(guān)系圖對(duì)文檔集進(jìn)行編碼表示，圖解碼器進(jìn)一步利用圖結(jié)構(gòu)組織摘要內(nèi)容并解碼生成連貫的摘要文本進一步完善。GraphSum還可以非常簡(jiǎn)單地與各種通用預(yù)練習(xí)模型相結(jié)合集聚，從而進(jìn)一步提升摘要效果。在大規(guī)模多文檔摘要數(shù)據(jù)集WikiSum和MultiNews上的實(shí)驗(yàn)表明調整推進，GraphSum模型相對(duì)于已有的生成式摘要方法具有較大的優(yōu)越性，在自動(dòng)評(píng)價(jià)和人工評(píng)價(jià)兩種方式下的結(jié)果均有顯著提升機製性梗阻。 7機製、ExploringContextualWord-levelStyleRelevanceforUnsupervisedStyleTransfer 無(wú)監(jiān)督風(fēng)格轉(zhuǎn)換是指在無(wú)平行語(yǔ)料的情況下，把輸入的句子改成目標(biāo)風(fēng)格集成應用，同時(shí)盡可能保持其原義探討。本文提出了一種全新的序列到序列的生成模型不負眾望，可以動(dòng)態(tài)地根據(jù)生成詞的風(fēng)格相關(guān)性進(jìn)行風(fēng)格轉(zhuǎn)換。本文有兩個(gè)主要的創(chuàng)新點(diǎn)調解製度，一是用層級(jí)相關(guān)性傳播算法計(jì)算風(fēng)格分類(lèi)器中每個(gè)輸入詞的風(fēng)格相關(guān)性信息精準調控，并以此作為指導(dǎo)信號(hào)來(lái)練習(xí)生成器，讓生成器在生成的同時(shí)可以猜測(cè)下一個(gè)詞的風(fēng)格相關(guān)性應用的因素之一。二是設(shè)計(jì)了以詞級(jí)別風(fēng)格相關(guān)性和語(yǔ)義信息作為輸入的風(fēng)格轉(zhuǎn)換解碼器解決，并通過(guò)多個(gè)損失項(xiàng)進(jìn)行finetune練習(xí)，從而實(shí)現(xiàn)風(fēng)格轉(zhuǎn)換的功能開展試點。實(shí)驗(yàn)表明攜手共進，本文提出的方法在情感風(fēng)格轉(zhuǎn)換和口語(yǔ)化風(fēng)格轉(zhuǎn)換的任務(wù)上都達(dá)到了領(lǐng)先效果。 四推進一步、機(jī)器翻譯&同聲翻譯 8經過、OpportunisticDecodingwithTimelyCorrectionforSimultaneousTranslation 同聲傳譯有許多重要的應(yīng)用場(chǎng)景，近年來(lái)受到學(xué)術(shù)界和業(yè)界的廣泛關(guān)注力度。然而明確了方向，大多數(shù)現(xiàn)有的框架在翻譯質(zhì)量和延遲之間難以平衡，即解碼策略通常要么過(guò)于激進(jìn)勇探新路，要么過(guò)于保守單產提升。在本論文中，百度首次提出了一種具有及時(shí)糾錯(cuò)能力的解碼技術(shù)方法，它總是在每一步產(chǎn)生一定數(shù)量的額外單詞行動力，以保持觀眾對(duì)很新信息的跟蹤，同時(shí)切實把製度，它也在觀察更多的上下文時(shí)保供，對(duì)前一個(gè)過(guò)度生成的單詞提供及時(shí)的糾錯(cuò)，以確保高翻譯質(zhì)量進行部署。本文還首次提出了對(duì)這種糾錯(cuò)場(chǎng)景下的延遲指標(biāo)責任。實(shí)驗(yàn)表明，我們的技術(shù)提高了延遲和質(zhì)量：延遲減少了2.4保護好，BLEU增加了3.1組建，中英翻譯和中英翻譯的修改率低于8%。本系統(tǒng)可用于任何語(yǔ)音到文本的同傳系統(tǒng)中特點。

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