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emnlp前沿信息_emnlp camera ready(2024年12月实时热点)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：教程更新日期：2024-12-02

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顶会顶刊黑话，你get了吗？ 𐟓ˆ ICRA/IROS：我们引用了30篇非常相关的论文，都是我们的论文。我们研究了人与机器人的交互，但可能没人用得上。我们将机器学习应用到了已经解决的问题中，发现效果相似。我们也做了SLAM，但比其他论文好2%。我们的传感器很创新，但你们可能买不起。我们又一次在模拟器中取得了完美的效果！ 𐟓Š EMNLP：我们在某个特定任务上取得了提升，但可能在你的数据上不起作用。你只需要这个简单的技巧即可。我们的神经网络模拟了人脑思考的过程，可能对你的任务有一丢丢帮助。预训练加BERT真的很有效。我们在大规模数据集上验证了结果，但你想要复现，可能还需要一些运气。

南洋理工NLP课题，速看！ 𐟔堦ƒ𓨦在人工智能领域深造的你，千万不要错过这个超级适合的科研项目！导师是南洋理工大学计算机科学与工程学院教授，他在包括NeurIPS、ICLR、ACL、EMNLP、KDD、WWW、TACL、AAAI等顶级会议和期刊上发表了40多篇论文。 𐟑€ 研究方向：人工智能、深度学习和自然语言处理的交叉领域 𐟔𕣀项目背景】自然语言处理（NLP）是人工智能的一个分支，旨在帮助计算机理解和使用人类语言，从而实现更高效的人机交互。NLP的发展借鉴了计算机科学和计算语言学等多个学科，致力于填补人类交流与计算机理解之间的空白。 NLP的应用非常广泛，因为人们用语言传达了最多的信息：网络搜索、广告、电子邮件、客户服务、语言翻译、放射学报告等。最近，深度学习方法在许多不同的NLP任务中获得了很高的绩效。这些模型通常可以使用单个端到端模型进行培训，并且不需要传统的特定任务功能工程。项目也将围绕着NLP的后端模型与前端应用一并展开。 𐟔𕠔opic： 1️⃣ 自然语言处理及其应用介绍：学生将在本周接触到NLP的发展情况及前沿应用领域，并在本周巩固编程及数据预处理工具的使用 2️⃣ 分类的深度学习模型如LSTM、注意力模型及其在伪新检测、情感分析中的应用 3️⃣ 生成模型如Seq2Seq及其在机器翻译中的应用 4️⃣ 自然语言处理前沿技术：OpenAI GPT等预训练语言模型 𐟔𕠩€‚合人群对人工智能、深度学习、人机交互、语音识别、机器翻译等专业领域感兴趣的学生。学生需要大学概率论基础，至少会使用一门编程语言实现如经典机器学习算法，有Pytorch/Tensorflow等深度学习项目开发经验的申请者优先。 𐟔𕠩ṧ›𖨎𗊰Ÿ‘‰ 成绩单+学术报告+结业证明 𐟑‰ 优秀学生获得教授EDU邮箱私人推荐信 𐟑‰ EI/CPCI级国际会议论文发表 𐟔𕠦•™授介绍 Luu导师现任南洋理工大学计算机科学与工程学院教授。（𐟔奅觐ƒ专排TOP7）他于2018年至2020年在麻省理工学院CSAIL担任博士后研究员。在多篇人工智能领域顶刊发表40多篇论文，在EMNLP等学术会议担任高级职务，并获得了2021年ICLR的杰出论文奖。

图夫茨大学研究发现，大型语言模型在识别对话中的合适插话时机上有明显缺陷，揭示了AI对话能力的局限性。该成果将在EMNLP 2024上详细介绍，并已在arXiv发布。研究指出，AI在识别话轮转换点（TRP）上表现不佳，尽管传统认为副语言信息是关键，但语言内容本身更重要。微调和额外训练无法完全克服AI的限制，团队建议更大规模的自然口语语料库预训练，但收集足够数据仍是挑战。（ITBEAR）「大型语言模型」对话能力「话轮转换点」

南航青托博士生专项名单公布，名额有限！大家好！经过学校评委的认真评审，南京航空航天大学（NUAA）的“中国科协青年人才托举工程博士生专项计划”推荐名单已经出炉啦！这次学校共有20个名额，但听说到省里还要再筛掉一批，所以大家要加油哦！具体名单如下：学术型：工学计算机科学与技术学院栗静文如果你没有通过校评，别灰心！还有自荐渠道可以申报，截止日期是10月10日。希望大家都能抓住这个机会，拿到这个小帽子！科研能力和发展潜力展示 𐟓ˆ 作为一名在南京航空航天大学计算机科学与技术学院攻读博士学位的学生，我的科研能力和发展潜力在多个方面得到了体现。科研能力：我的研究方向集中在智能软件工程和代码生成，涉及深度学习、软件工程等多个领域。通过与导师周宇教授、陈翔教授和David Lo教授的紧密合作，我已经在这一领域发表了超过20篇高质量的学术论文，这些论文被发表在国际知名的软件工程顶级期刊和会议上，如TSE、TOSEM、EMSE等。我的论文被引用超过300次，h指标为10，这表明我的工作对学术界和工业界都有一定的贡献。我还积极参与国际期刊和会议（如ICLR，EMNLP，ASEJ）的审稿工作，这进一步证明了我在该领域的专业能力和对科研社区的贡献。发展潜力：我计划继续深耕智能软件工程领域，同时拓展研究视野，探索自动化软件测试、代码理解和生成等新兴方向。我期待与工业界建立更紧密的合作关系，将我的研究成果转化为推动行业发展的实际应用，为软件工程的未来贡献力量。希望大家都能顺利通过评选，拿到这个宝贵的名额！加油！𐟒ꀀ

家人们谁懂啊，刷推感觉太抽象了，黄色内容夹杂着学术论文，上面是全国可飞援交，下面是我在EMNLP可约

斯坦福STORM新升级：智能圆桌讨论来袭斯坦福大学最近推出了一款名为STORM的开源工具，它利用大语言模型（LLM）帮助用户编写类似维基百科的文章。STORM能在大约三分钟内将用户输入的主题转换成详细的长篇文章或研究论文，并支持PDF格式下载。特别擅长处理需要大量研究和引用的写作任务。 STORM在GitHub上的Star量已经超过了12k，显示出其受欢迎程度。最近，该团队又推出了一项新功能——Co-STORM。Co-STORM引入了协作对话机制，并采用轮次管理策略，以实现流畅的协作式AI学术研究。Co-STORM的功能包括： Co-STORM LLM专家：这种智能体能够根据外部知识来源生成答案，并根据对话历史提出后续问题。主持人：该智能体会生成问题，这些问题可以基于检索器发现但未在前几轮直接使用的信息，也可以基于事实。人类用户：人类用户可以观察对话以更深入地了解主题，或者通过注入对话来引导讨论焦点，积极参与对话。 Co-STORM的界面设计简洁，用户可以通过它就特定主题生成文章。例如，就战争与和平这一主题，Co-STORM可以在大约三分钟内生成一篇文章。在生成文章后，可以看到主持人提出问题，并得到不同AI智能体的回复，然后开启新一轮次的提问。 Co-STORM的相关论文已被EMNLP 2024主会议收录。Co-STORM的运行原理是模拟用户、观点引导专家和主持人之间的协作对话。它通过维护动态更新的思维导图来帮助用户跟踪和参与对话。智能体会根据对话历史来确定对话意图，并生成基于互联网的问题或答案。主持人则利用未使用的信息和思维导图生成新问题，自动引导对话。最后，思维导图可以用来生成完整的引用报告作为总结。在评估结果方面，Co-STORM与RAG Chatbot和STORM+QA进行了比较。结果显示，Co-STORM在报告质量和对话中问答轮次质量方面都优于基线。Co-STORM通过模拟具有多个智能体角色的协作对话，类似于圆桌讨论，表现出色。在对话质量方面，Co-STORM的问答轮次在一致性和参与度方面明显优于两个基线。 Co-STORM的一个关键特性是LM智能体可以代表用户提问。在检查提问轮次时，Co-STORM多智能体设计的优势变得更加明显。主持人角色会根据有关主题的未使用信息提出问题，有效引导对话，帮助用户发现更多信息。

SCI选题秘籍！速来get𐟔劥“ˆ哈，别夸我，导师都说很少见到从零开始就能这么快确定SCI选题的学生。看来我还是挺优秀的嘛，幸好有大佬的帮助。下面就来分享一下我是如何迅速找到选题的𐟑‡ 确定选题的方法想要找到一个“小而美”的选题，就像在金山里找金子一样。以下是具体步骤：找到含金量最高的信息源 𐟏… 首先，翻阅你所在领域近三年的顶级会议文章。比如，NLP领域主要看ACL、NAACL、EMNLP的文章，CV领域主要看CVPR、ECCV、ICCV的文章，机器学习领域主要看NIPS、ICLR、ICML的文章，图与数据挖掘领域主要看KDD、WWW、SIGIR的文章。只看论文标题 𐟓„ 浏览找到的顶级会议文章的标题列表，根据直观易懂且小众的原则，选出10-20篇论文准备看摘要。精读摘要 𐟔 仔细阅读选出的10-20篇论文的摘要，找出3-5篇你觉得自己能搞懂的论文，仍然是按照直观易懂且小众的原则排序。确定研究topic 𐟎𒾨ﻨ🙳-5篇论文，对每篇论文涉及的topic回答以下几个问题：这个topic目前有哪些公认的baseline和公认的评价数据集；这些baseline是不是特别复杂；数据集是不是已经被刷到饱和；代码是不是自己很快能看懂并运行起来。通过以上步骤，你就能迅速找到一个适合自己的研究topic啦！希望这些方法对你有帮助，祝你好运！𐟍€

大模型推理能力究竟如何？新研究告诉你真相大家好！明天我们将在EMNLP的Riverfront Hall poster session上分享最新的研究成果。我们的研究由宾大的Dan Roth教授指导，标题是“A Peek into Token Bias: Large Language Models Are Not Yet Genuine Reasoners”。 𐟍Ž最近，苹果的GSM Symbolic文章也引用了我们的观点，对大模型的推理能力提出了质疑。我们发现，ChatGPT、LLaMA、Claude和Mistral等大模型在各种推理基准上表现出色。然而，这些模型的表现真的是“幻觉”吗？ 𐟤–我们提出了一套统计显著性的检验框架，在许多典型的逻辑问题上进行了少量的token perturbations。例如，我们将“Linda Problem”中的人名改为“Bob Problem”，或者在图论中的“twenty-five horses problem”中将“马”换成“兔子”。这些改变看似无关紧要，但却显著影响了模型的表现。我们把这种现象称为token bias𐟒ኊ𐟑‰举几个例子：心理学中的“Linda Problem”大模型一般都能正确解答，但我们可以把人名改成“Bob Problem”，或者在图论中的“twenty-five horses problem”把“马”换成“兔子”。这些改变与底层逻辑没有任何关系，却会显著地影响模型的表现，这让我们更倾向于认为模型是受到数据污染的影响在做记忆而不是真正的推理𐟧 我们得出结论：大模型的推理能力仍然受到token bias的影响。完整文章详细讨论了更多的bias类型和实验流程，欢迎大家来现场和我们一起讨论！如果觉得有用，记得引用哦𐟫𓰟𛯼Œ上面的25只兔子都会感谢你𐟫က

沃恩学员突破SCI4区，论文中稿喜讯！ 𐟎“ 学员是一名在职博士四年级的学生，面临着毕业的压力。由于导师放养，时间紧张，学员在实验和论文写作上感到非常焦虑。在寻找解决方案的过程中，他了解到了沃恩智慧，并咨询了论文辅导服务。 𐟓„ 沃恩智慧在了解学员的意向、基础能力和科研进度后，为他安排了一次会议。从1000多名导师中，我们为他匹配了一位认可他能力的大牛导师。在导师和学生互相认可后，正式开启了辅导模式。 ✅ 我们为学生制定了一个详细的时间表，帮助他合理安排各个写作阶段的时间，避免拖延症，确保论文按时完成。 ✅ 文献收集是论文写作的基础。导师帮助学生广泛收集与论文主题相关的文献，让他深入了解研究领域，为论文提供丰富的资料支持。经过7个月的共同努力，学员顺利中稿了AIP，SCI4区𐟎‰。如果你也想在学术上取得突破，找到一位同领域的大牛导师绝对是明智之选！我们只提供辅导，不代写！ 𐟒ᠥ悤𝕦”𛥅‹SCI难关？ 𐟎“ 我们能为你匹配领域内顶尖的大牛导师，通过一对一的指导，你将完成高质量的论文！可指导的顶级会议和期刊包括：CVPR、ICCV、ECCV、AAAI、IJCAI、ICML、NIPS、ACL、EMNLP等。 𐟙…‍♂️ 我们坚决反对学术不端，不代写！点击【立即咨询】，24小时内无时差匹配你的专属大牛导师！

GNN文本分类：从基础到前沿 𐟓š 探索GNN在文本分类中的潜力，我们将从基础理论到最新研究成果一一呈现。 𐟓Œ 文本分类的GNN视角：通过构建词共现网络等文本结构，GNN能够捕捉到传统RNN无法发现的文本内在联系。 𐟓… 2021年UEMCON综述：全面回顾了GNN在文本分类领域的研究进展。 𐟓ˆ 2021年Math. Probl. Eng论文：提出了一种基于TextGCN的改进模型，融合了多跳邻居信息，提升了文本分类性能。 𐟌 2020年ACL会议：介绍了TextING模型，强调了每篇文档都拥有其独特的结构，通过GNN进行归纳式文本分类。 𐟏† 2020年IWECAI论文：直接探讨了GNN在文本分类中的应用，展示了其强大的表示能力。 𐟏† 2020年GNN-XML模型：针对极端多标签文本分类问题，提出了有效的GNN解决方案。 𐟓ˆ 2019年EMNLP会议：介绍了文本级别的GNN模型，为文本分类提供了新的思路。 𐟏† 2019年AAAI论文：探索了图卷积网络在文本分类中的表现，证明了GNN在处理文本数据时的有效性。 𐟌Ÿ 未来的研究方向：我们将继续关注GNN与预训练模型（如BERT）的结合，以进一步提升文本分类的性能。

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