Site ACL Workshop'a bir bakış: Endüstri-Üniversite İşbirliği
15-20 Temmuz 2018 tarihleri arasında bilgisayar dilbiliminin en büyük konferansı olan ACL 2018, Avustralya'nın Melbourne kentinde gerçekleştirildi. 18 Temmuz'da, ACL 2018 En İyi Bildiri Ödülü ve Yaşam Boyu Başarı Ödülü'nün sona ermesiyle ACL ana konferansı sona erdi. Önümüzdeki iki gün Atölye oturumuna girecek.
19-20 Temmuz tarihleri arasında, 19'unda 8, 20'de 7 atölye olmak üzere 15 atölye gerçekleştirilecek. Her Çalıştayın, hepsi bilgisayar dilbilim alanına ait farklı bir teması vardır.
Bu iki gün için Atölye'nin konuları şunlardır:
19 Temmuz
BioNLP 2018 (BioNLP)
Hesaplamalı Dil Öğrenme ve İşlemenin Bilişsel Yönleri (CogCL)
Düşük Kaynaklı Doğal Dil İşleme için Derin Öğrenme Yaklaşımları (DeepLo, Düşük Kaynaklı Doğal Dil İşleme için Derin Öğrenme Yaklaşımları)
Çok Dilli Yüzey Gerçekleştirme: Paylaşılan Görev ve Ötesi (MSR, Çok Dilli Yüzey Gerçekleştirme: Paylaşılan Görev ve Ötesi)
Eğitim Uygulamaları için Doğal Dil İşleme Teknikleri (NLPTEA, Eğitim Uygulamaları için Doğal Dil İşleme Teknikleri 5. Çalıştayı)
Dilsel Kod Değiştirme Hesaplama Yöntemi (CALCST, Dilbilimsel Kod Anahtarlamada Hesaplamalı Yaklaşımlar Çalıştayı)
Soru Cevaplamada Makine Okuma (MRQA, Soru Cevaplama için Makine Okuma Çalıştayı)
NLP için Sinir Mimarilerinde Dilsel Yapı (RELNLP, NLP için Sinir Mimarilerinde Dil Yapısının İlişkisi Çalıştayı)
20 Temmuz
Ekonomi ve Doğal Dil İşleme (ECONLP, Ekonomi ve Doğal Dil İşleme 1. Çalıştayı)
Doğal Dil İşleme için Temsil Öğrenimi (RepL4NLP, NLP için Temsil Öğrenimi 3. Çalıştayı)
İnsan Multimodal Dilinin Hesaplamalı Modeli (MML_Challenge, İnsan Multimodal Dilinin Hesaplamalı Modellemesi Üzerine İlk Çalıştay)
Sosyal Ağ Doğal Dil İşleme (SocialNLP, Sosyal Medya için Doğal Dil İşleme Altıncı Uluslararası Çalıştayı)
Neural Machine Translation and Generation (NMT, The 2nd Workshop on Neural Machine Translation and Generation)
İsimli varlıklar (HABER, Yedinci İsimlendirilmiş Varlıklar Atölyesi)
Doğal dil işleme açık kaynak yazılımı (NLPOSS, NLP Açık Kaynak Yazılım Atölyesi)
Sanayi-Üniversite İşbirliği
19 Temmuz'daki Çalıştay'da "Sorular ve Cevaplarda Makine Okuması" konusu çok popülerdi. Google ve Baidu'dan mühendisler, tanınmış profesörler ve en iyi kağıt ödüllerini kazanan bazı öğrenciler katıldı.
Bu atölye çalışmasında Oxford Üniversitesi'nden Phil Blunsom (aynı zamanda Deepmind) ve London City Üniversitesi'nden Sebastian Riedel, Salesforce Araştırma Enstitüsü'nden Richard Socher, Microsoft Araştırma Enstitüsü'nden Gao Jianfeng ve Facebook AI Araştırma Enstitüsü'nden Antonie Bordes konuşma yaptı. Ayrıca, bu yılın en iyi makalelerinden biri olan "ARC Veri Kümesinde Sistematik Bilgi, Akıl Yürütme ve Bağlam Sınıflandırması" adlı kitabın yazarı da bu Çalıştayda açıkladı.
Konferansın ardından atölye, tez yazarlarının çalışmalarını poster aracılığıyla katılımcılara anlattıkları poster sunum ve sunum oturumuna geçti. Bu oturumda, Leifeng.com son çalıştaya katılan bazı akademisyenlerle rastgele röportaj yaptı ve bu yılın en iyi makalesi ile Çalıştayın bugün ve yarın içeriğinin ACL konferansının (bilgisayar dili) konusuna daha yakın olduğunu söylediler. Yeni araştırmaların ortaya çıkmasıyla ilgili olarak, bazı sektör çalışanları bunu hemen kullanmayacaklarını söyledi. Yeni araştırmaların sektöre uygulanmasının önünde hala uzun bir yol var.
Son olarak atölye yuvarlak masa oturumuyla sona erdi.Yuvarlak masanın yaklaşık on dakikalık bir tartışma oturumunun ardından konuklar ücretsiz tartışma oturumuna girdiler Seyirciler ve misafirler şu anda makine okumasında kullanılan yöntemlerden bazılarını tartıştılar.
Ücretsiz tartışma oturumunda bir öğrenci yuvarlak masa misafirlerine sordu: "Kampüs ve endüstri üzerine araştırma yapmak için hangi yer daha uygun? Canlı tartışmayı duymayı umuyorum."
Panelistler bu soruya ilişkin arka arkaya şunları söylediler: "Aslında kampüs ve endüstri üzerine araştırmalar için çok uygun."
Bu ACL konferansında birçok teknoloji şirketinin de katılımını gördük ve bazı bildiriler de üniversiteler ve teknoloji şirketleri tarafından ortaklaşa yürütüldü. Belki de bu da bir eğilimi temsil ediyor Bilgisayar dili araştırmalarında akademik oturum ve endüstri daha yakından bağlantılı olacak, sektördeki veriler daha fazla akademik araştırmayı destekleyebilecek ve akademik gelişimi desteklemek için daha fazla araştırma fonu kullanılacak. . Sektördeki teknoloji daha akademik ve teorik destek alacak ve daha uzun vadeli bir yönde gelişecektir.
Makalenin sonundaki tıklayın Orijinali okuyun AI etki faktörünü görüntüleyin.
( 0 ) Paylaşmaya hoş geldiniz, yarın görüşürüz!
