EMNLP2024 最佳本文奖揭晓，华人学者成果瞩目

近日，EMNLP 2024 最佳本文奖新鲜出炉，共有五篇佳作荣登榜单。
值得注意的是，其中有三篇本文的主要参与者是华人学者，分别来自卡耐基梅隆大学（CMU）、上海交通大学、中国科学院大学等机构。
此次获奖的研究成果涵盖了图像翻译、语音表征学习、语言模型的可解释性、大语言模型预训练数据的检测以及语言理解和生成能力的耦合等领域。

一、CMU、上交大等团队获最佳本文奖

1. 图像能表达千言万语，但每个人都能倾听吗？——关于图像再创造的文化相关性研究

来自CMU的本文研究了图像跨文化再创作任务，针对多媒体内容兴起的背景下，翻译需涵盖图像等模态的挑战，提出了三种包含最新生成模型的管道。
研究发现，当前图像编辑模型尚未能完成这项任务，但可以通过在循环中利用LLM和检索器来改进。

2. 为数千种语言实现稳健的语音表征学习

该研究介绍了一种名为XEUS的跨语言通用语音编码器，旨在处理多种语言和声学环境下的语音。
通过整合现有数据集和新收集的数据，构建了包含4057种语言、超100万小时数据的预训练语料库，并提出了新的自监督任务增强模型鲁棒性。
该团队中超过一半是华人学者。

二、其他获奖本文概览

1. 逆向透镜：将语言模型梯度投射到词汇空间

该研究将基于Transformer的语言模型的可解释性方法扩展到模型的后向传递和梯度，有助于揭示信息如何在语言模型中流动。

2. 预训练>透明度的挑战与机遇

针对大语言模型预训练数据检测的问题，来自中科院网络数据科学与技术重点实验室的研究团队提出了一种新的方法来判断文本是否在模型预训练数据中。
该研究旨在解决模型开发者不愿透露训练数据细节所带来的局限。

三、杰出本文获奖情况

此次共有20篇本文获得杰出本文奖。
除了上述五篇本文外，还有其他一些值得关注的杰出本文。
其中，有的研究涉及大语言模型在训练数据中存在冲突信息时的学习倾向；有的研究探讨了跨文化机器翻译中翻译文化相关命名实体的挑战；还有的关于从隐私法律角度调整大语言模型的研究等。
值得一提的是，华人学者Nanyun Peng团队参与/指导的三篇本文也获得了杰出本文奖，这些研究都是关于评估LLM在创意叙事生成方面的能力。

四、总结与前瞻

EMNLP 2024的最佳本文奖和杰出本文奖的获奖名单充分展示了自然语言处理领域的创新和发展。
华人学者在其中起到了重要作用，展现了华人学者在全球学术界的影响力。
期待未来华人学者能够在自然语言处理领域继续取得更多突破性成果，推动学科的发展。
同时，也期待EMNLP 2025在中国苏州的举办，为国内学者提供更多的交流和展示机会。

标签： 论文、 翻译、 实验、 华人学者、

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