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06-17
自然语言处理领域全球顶级会议< titlesplit >EMNLP于12月6日至10日在新加坡召开。
会议共收到2份投稿，并被主会议录用。
论文的接受率为21.3%。
EMNLP全称是自然语言处理经验方法会议。
它每年由国际计算语言学协会（ACL）举办，是自然语言处理领域最具影响力的国际会议之一。
本次会议精选了微信AI团队的8篇文章。
其中，北京大学与微信AI团队合作的一篇文章在EMNLP录取的文章中荣获最佳长论文奖。
这也是国内首篇在EMNLP会议上获得该奖项的论文。
图1 获奖论文 图2 获奖证书 微信AI团队上榜，其参与的研究文章荣获大会最佳长文。
获奖论文题为《标签词是锚：理解情境学习的信息流视角》，研究了情境学习（ICL）的工作机制。
首次发现上下文学习中演示实例的标签词起到了“锚点”的作用：1）在浅层计算层的处理过程中，语义信息被聚集到标签词表示中； 2）在深度计算层的处理过程中，标签词中的聚合信息为语言模型的最终预测提供了参考。
基于这些发现，文章进一步提出了一种“锚重加权”方法来提高 ICL 的性能，以及诊断 ICL 错误的分析框架。
这项工作也为未来相关研究指明了新的方向。
图 3. 上下文中用作演示示例的“锚点”的标签词示意图。
论文作者来自北京大学孙旭教授团队和微信AI团队。
论文第一作者王乐安是北京大学研究生（本科），曾在微信AI团队实习。
北京大学智能科学与技术系第一名），这也是他在自然语言处理领域的第一篇重大会议论文。
论文研究过程中，北京大学孙旭教授团队与微信AI团队紧密合作，就研究方向、核心问题、实验改进、论文修改等方面进行了充分讨论和深入工作。
其中，王乐安扎实的数学、物理基础和专业知识，孙旭教授清晰准确的指导和建议令人印象深刻。
微信AI团队深耕前沿技术，做出了许多令人瞩目的研究。
微信AI团队在EMNLP的表现充分展现了其在AI领域的专业实力。
微信AI团队保持着小而精的团队规模。
团队成员几乎全部拥有国内外顶尖大学的硕士、博士学位。
始终保持高标准的人才引进。
除了此次EMNLPB最佳论文（长）奖外，团队成员参与的研究工作近年来还获得了多个重要奖项，包括RecSys最佳论文（短）奖、ACLB最佳论文（长）奖等。
微信AI团队已在多个领域的研究中取得了显着的成果。
在全球学术界最权威的机器翻译竞赛（Workshop on Machine Translation，简称WMT）中——连续三年获得多个赛道冠军。
竞赛参与者包括来自世界各地的众多顶尖企业、科研机构和大学。
团队。
并于2016年在对话系统技术挑战赛（DSTC）中获得多项赛道冠军。
微信AI团队一直致力于将商业与学术研究相结合，在商业中探索科研课题。
他们认为商业和研究是相辅相成的关系：“通过研究发现更好的方法，最终的结果也可以直接应用到商业中。
”本次会议多项工作进一步推动了对话系统、微信翻译、微信阅读、微信输入法等在多个业务场景的应用。
附：微信AI团队的8篇文章 1. 标签词是锚点：理解情境学习的信息流视角 Lean Wang, Lei Li, Damai Dai, Deli Chen, Hao Zhou, Fandong Meng, Jie Zhou and Xu Sun 。
2. 基于超网络的解耦，提高少样本关系提取的模型泛化Liang Zhang, Chulun Zhou, Fandong Jiao, Jinsong Su, Yidong Chen 和 Jie Zhou 3. Re3Dial：检索、重组和重新调整长轮开放域对话对话预训练 Jiaxin Wen、Hao Zhou、Jianguan、Jie Zhou、Minlie Huang 4. 开放领域对话理解的多源探索 Yuanxi Li、Hao Zhou、Jie Zhou、Minlie Huang 5. 显式规划有助于语言模型的逻辑化推理 赵宏宇、王康瑞、于墨、梅宏远 6. D2TV：对偶知识蒸馏和 Target-ori多对多多模态摘要视觉建模 梁云龙、孟凡东、王家安、徐济南、陈宇峰、周杰 7. 理解跨语言摘要中的翻译 Jiaan Wang、孟凡东、梁云龙、张廷一、嘉荣徐志旭、周杰 8. 有效利用上下文信息增强论证结构提取 罗云、杨震、孟凡栋、李英杰、周杰、张悦 雷锋网（公众号：雷锋网） 雷锋网文章版权所有，未经授权禁止转载。
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