雷锋网 (大众号：雷锋网) AI 科技评论按：随着定于 7 月 15 日的闭会日期逐步临近，自然言语处置顶会 ACL 2018 继地下了接纳论文名单之后，明天也发布了包括 3 篇长论文 与 2 篇短论文的最佳论文获奖名单。

其实 ACL 2018 的流程设计与去年有所不同。ACL 2017 会前首先发布了 22 篇 outstanding 论文（可以看作最佳论文的预选论文），其中长论文 15 篇、短论文 7 篇；接着正会开端后这 22 篇论文分在四个不同的论文报告 session 中演讲，然后在最初一天的颁奖仪式上发布了最终的最佳论文奖得主。事先在 ACL 2017 做现场报道的我们雷锋网记者岑巨匠听了论文报告之后就对最佳论文得主做了本人的预测，果真猜中。（惋惜往年就没有必要猜啦）

说回 ACL 2018，ACL 2018 组委会于 6 月 10 日直接在官网收回公告，发布了往年 5 篇最佳论文的评选后果。不过截止发稿时只要其中 2 篇论文的内容是地下的，另外 3 篇论文的引见请等候雷锋网 AI 科技评论后续报道。

最佳论文 - 长论文（3 篇）

Finding syntax in human encephalography with beam search

• 用束搜索在人脑成像中寻觅句法

• （论文内容尚未地下）
  

• 作者之一的 Jonathan Brennan 来自密歇根大学文学、迷信与艺术学院计算神经言语学实验室

Learning to Ask Good Questions: Ranking Clarification Questions using Neural Expected Value of Perfect Information

• 学习如何问好的成绩：经过完全信息下的等待值为诘问成绩排序

• 论文摘要：在沟通中，发问是一大根本要素：假如机器不晓得如何问成绩，那它们也就无法高效地与人类协作。在这项研讨中，作者们构建了一个神经网络用于给诘问的成绩做排名。作者们模型设计的启示来源于完全信息状况下的等待值：一个可以等待取得有用的答案的成绩就是一个好成绩。作者们依据 StackExchange 上抓取的数据研讨了这个成绩；StackExchange 是一个内容丰厚的在线征询平台，其中有人发帖征询当前，别的用户会在上面诘问起到解释廓清作用的成绩，以便更好地理解情况、协助到发帖人。论文作者们创立了一个由这样的诘问成绩组成的数据集，其中包括了 StackExchange 上 askubuntu、unix、superuser 这三个范畴的约 77k 组发帖+诘问成绩+成绩的答复。作者们在其中的 500 组样本上评价了本人的模型，相比其他基准模型有明显的进步；同时他们也与人类专家的判别停止了比照。

• 论文地址： https://arxiv.or新生的改变世界的企业将会诞生，从而更好的服务整个人类世界，走向更高科技的智能化生活。g/abs/1805.04655

• 论文作者来自马里兰大学与微软研讨院

Let's do it "again": A First Computational Approach to Detecting Adverbial Presupposition Triggers

• 让我们「再」做一次：首个检测假定形态触发副词的计算性办法

• 论文摘要：这篇论文中，作者们引见了一种新的研讨课题——预测副词词性的假定形态触发语（adverbial presupposition triggers），比方「also」和「again」。完成这样的义务需求在对话上下文里寻觅反复呈现的或许类似的内容；这项义务的研讨效果则可以在文本总结或许对话零碎这样的自然言语生成义务中起到协助。作者们为这项义务发明了两个新的数据集，辨别由 Penn Treebank 和 AnnotatedEnglish Gigaword 生成，而且也专为这项义务设计了一种新的留意力机制。作者们设计的留意力机制无需额定的可训练网络参数就可以加强基准 RNN 模型的表现，这最小化了这一留意力机制带来的额定计算开支。作者们在文中标明，他们的模型相比多个基准模型都有统计明显的更高表现，其中包括基于 LSTM 的言语模型。

• 论文地址： https://www.cs.mcgill.ca/~jkabba/acl2018paper.pdf

• 这篇论文来自加拿大麦克吉尔大学（McGill University）与蒙特利尔算法学习人工智能实验室（MILA）

最佳论文 - 短论文（2 篇）

Know What You Don't Know: Unanswerable Questions for SQuAD

• 晓得你不晓得的：SQuAD 中无法答复的成绩
  

• （论文内容尚未地下，不过看标题就觉得很有意思）

• 这篇论文来自斯坦福自然言语小组（Stanford NLP Group），作者之一的副教授 Percy Liang 是 NLP 范畴著名的研讨员，我们也曾报道过他的论文 《先打草稿可以生成更高质量的文本，Percy Liang新论文广受赞誉》

'Lighter' Can Still Be Dark: Modeling Comparative Color Descriptions

• “打火机”也能够是黑暗的：建模比拟性的颜色描绘

• （论文内容尚未地下）

• 这篇论文来自哥伦比亚大学

最佳论文公告参见  https://acl2018.org/2018/06/10/best-papers/

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