ACL Workshop 一瞥：產學協同并進 | ACL 2018

2018 年 7月 15 日-20 日，計算機語言學最頂級的會議 ACL 在澳大利亞墨爾本召開，7 月 18 日，隨著 ACL 2018 最佳論文獎和終身成就獎的頒獎結束，ACL 主會結束，接下來兩天，則進入 Workshop 環節。

雷鋒網了解到，7 月 19 日到 20 日，將進行 15 場 Workshop，其中，19 日有 8 場，20 日有 7 場。每場 Workshop 都有不同的主題，統屬于計算機語言學領域。

以下是這兩天的 Workshop 的主題：

7月19日

• BioNLP 2018 (BioNLP)

• 計算語言學習和處理的認知層面（Cognitive Aspects of Computational Language Learning and Processing (CogCL）

• 低資源自然語言處理的深度學習方法（DeepLo，Deep Learning Approaches for Low Resource Natural Language Processing）

• 多語言表面實現：共享任務及其他（MSR，Multilingual Surface Realization: Shared Task and Beyond）

• 教育應用自然語言處理技術（NLPTEA，The 5th Workshop on Natural Language Processing Techniques for Educational Applications）

• 語言學語碼轉換計算方法（CALCST，hird Workshop on Computational Approaches to Linguistic Code-Switching）

• 問答中的機器閱讀（MRQA，Workshop on Machine Reading for Question Answering ）

• NLP神經結構的語言結構相關性（RELNLP，Workshop on Relevance of Linguistic Structure in Neural Architectures for NLP）

7月20日

• 經濟學和自然語言處理（ECONLP，1st Workshop on Economics and Natural Language Processing ）

• 自然語言處理的表示學習（RepL4NLP，3rd Workshop on Representation Learning for NLP）

• 人類多模式語言的計算模型（MML_Challenge，First Workshop on Computational Modeling of Human Multimodal Language）

• 社交網絡的自然語言處理（SocialNLP，Sixth International Workshop on Natural Language Processing for Social Media）

• 神經機器翻譯和生成（NMT，The 2nd Workshop on Neural Machine Translation and Generation）

• 命名實體（NEWS，The Seventh Named Entities Workshop）

• 自然語言處理開源軟件（NLPOSS，Workshop for NLP Open Source Software）

產學協同并進

在 7 月 19 日的 Workshop 中，“問答中的機器閱讀”這一主題非常受歡迎，來自 Google、百度的工程師，知名教授和一些獲得最佳論文獎的學生都到場參加。

在這場 Workshop 中，來自牛津大學（同時也是 Deepmind）的 Phil Blunsom 以及倫敦城市大學的 Sebastian Riedel，Salesforce 研究院的 Richard Socher，微軟研究院的高建峰，Facebook AI 研究院的 Antonie Bordes 進行了演講。此外，今年的最佳論文之一，《A Systematic Classification of Knowlege, Reasoning, and Context within the ARC Dataset》的作者也在這一 Workshop 中講解。

在演講過后，Workshop 就到了 Poster 論文講解展示環節，論文作者們通過海報向參會者解釋其作品。在這一環節，雷鋒網隨機采訪了參與了近日 Workshop 的一些參加者，他們表示，今年的最佳論文和今明兩天的 Workshop 內容更加貼近 ACL 這一會議的主題（計算機語言學）。對于新研究的產生，一些業內人士表示，他們并不會馬上就使用。新的研究應用到產業中還有很長的路要走。

最后，Workshop 以圓桌環節結束，圓桌嘉賓們進行了十分鐘左右的討論環節之后，就進入了自由討論的環節，在場觀眾與嘉賓針對目前機器閱讀中使用的一些方法了討論。

在自由討論環節，有學生向圓桌嘉賓問到：“在校園和產業內，究竟哪個地方更適合做研究？我希望能聽到熱烈的辯論。”

對于這一問題，圓桌嘉賓們則紛紛表示：“其實在校園和產業內都非常適合做研究。”

在此次 ACL 會議中，雷鋒網也看到了許多科技公司的參與，有的論文也是高校與科技公司合作的。或許這也代表了一種趨勢，計算機語言的研究中，學術界和產業界的聯系將更加緊密，產業內的數據能夠更多地支持學術研究，更多的研究基金將用于支持學術的發展。而產業內的技術，將得到更多學術的、理論上的支持，往更長遠的方向發展。

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