由Google计划经理Malaya Jules发布
本周，第61届计算语言学协会（ACL）年会正在线上举行，ACL是一个涵盖广泛研究领域的顶级会议，主要关注计算机方法在自然语言处理中的应用。
作为自然语言处理和理解领域的领导者，Google作为ACL 2023的钻石级赞助商，将展示超过50项最新的研究成果，并积极参与各种研讨会和教程。
如果您已注册ACL 2023，我们希望您能访问Google展位，了解Google为数十亿人解决有趣问题的项目。您还可以在下方了解更多有关Google的参与情况（Google相关机构以粗体显示）。
组织委员会和筹委会
主题主席包括：Dan Garrette；研讨会主席包括：Annie Louis；出版主席包括：Lei Shu；程序委员会包括：Vinodkumar Prabhakaran、Najoung Kim、Markus Freitag
重点论文
NusaCrowd: 用于印尼自然语言处理资源的开源倡议 Samuel Cahyawijaya、Holy Lovenia、Alham Fikri Aji、Genta Winata、Bryan Wilie、Fajri Koto、Rahmad Mahendra、Christian Wibisono、Ade Romadhony、Karissa Vincentio、Jennifer Santoso、David Moeljadi、Cahya Wirawan、Frederikus Hudi、Muhammad Satrio Wicaksono、Ivan Parmonangan、Ika Alfina、Ilham Firdausi Putra、Samsul Rahmadani、Yulianti Oenang、Ali Septiandri、James Jaya、Kaustubh Dhole、Arie Suryani、Rifki Afina Putri、Dan Su、Keith Stevens、Made Nindyatama Nityasya、Muhammad Adilazuarda、Ryan Hadiwijaya、Ryandito Diandaru、Tiezheng Yu、Vito Ghifari、Wenliang Dai、Yan Xu、Dyah Damapuspita、Haryo Wibowo、Cuk Tho、Ichwanul Karo Karo、Tirana Fatyanosa、Ziwei Ji、Graham Neubig、Timothy Baldwin、Sebastian Ruder、Pascale Fung、Herry Sujaini、Sakriani Sakti、Ayu Purwarianti
为稠密检索优化测试时间查询表示 Mujeen Sung、Jungsoo Park、Jaewoo Kang、Danqi Chen、Jinhyuk Lee
PropSegmEnt: 用于命题级分割和蕴含识别的大规模语料库 Sihao Chen*、Senaka Buthpitiya、Alex Fabrikant、Dan Roth、Tal Schuster
通过蒸馏逐步优化！用更少的训练数据和较小的模型尺寸胜过更大的语言模型 Cheng-Yu Hsieh*、Chun-Liang Li、Chih-Kuan Yeh、Hootan Nakhost、Yasuhisa Fujii、Alex Ratner、Ranjay Krishna、Chen-Yu Lee、Tomas Pfister
具有可控工作内存的大型语言模型 Daliang Li、Ankit Singh Rawat、Manzil Zaheer、Xin Wang、Michal Lukasik、Andreas Veit、Felix Yu、Sanjiv Kumar
OpineSum: 基于蕴含的自我训练用于抽象观点摘要 Annie Louis、Joshua Maynez
利用检索技术进行摘要评估的RISE David Uthus、Jianmo Ni
在领导者（委员会）的指导下自信地进行估计：从单一测试集中估计p值，考虑项目和响应方差 Shira Wein*、Christopher Homan、Lora Aroyo、Chris Welty
SamToNe：改进同塔负样本对偶编码器检索模型的对比损失 Fedor Moiseev，Gustavo Hernandez Abrego，Peter Dornbach，Imed Zitouni，Enrique Alfonseca，Zhe Dong
论文
在大海捞针：关于PaLM的偶然双语能力的作用 Eleftheria Briakou，Colin Cherry，George Foster
为翻译引导PaLM：评估策略和性能 David Vilar，Markus Freitag，Colin Cherry，Jiaming Luo，Viresh Ratnakar，George Foster
针对闭书长文QA的查询细化提示 Reinald Kim Amplayo，Kellie Webster，Michael Collins，Dipanjan Das，Shashi Narayan
适应还是注释：开放领域问答中领域适应的挑战和干预 Dheeru Dua*，Emma Strubell，Sameer Singh，Pat Verga
FRMT：针对少样本区域感知机器翻译的基准（请参阅博客文章） Parker Riley，Timothy Dozat，Jan A. Botha，Xavier Garcia，Dan Garrette，Jason Riesa，Orhan Firat，Noah Constant
基于问答蓝图的条件生成 Shashi Narayan，Joshua Maynez，Reinald Kim Amplayo，Kuzman Ganchev，Annie Louis，Fantine Huot，Anders Sandholm，Dipanjan Das，Mirella Lapata
通过Seq2Seq过渡式系统解决共指消解问题 Bernd Bohnet，Chris Alberti，Michael Collins
用语言特定子网络进行跨语言转移的低资源依存句法分析 Rochelle Choenni，Dan Garrette，Ekaterina Shutova
DAMP：面向任务导向对话的双向对齐多语言解析器 William Held*，Christopher Hidey，Fei Liu，Eric Zhu，Rahul Goel，Diyi Yang，Rushin Shah
RARR：使用语言模型研究和修订语言模型的言论 Luyu Gao*，Zhuyun Dai，Panupong Pasupat，Anthony Chen*，Arun Tejasvi Chaganty，Yicheng Fan，Vincent Y. Zhao，Ni Lao，Hongrae Lee，Da-Cheng Juan，Kelvin Guu
基准测试大型语言模型的条件生成能力 Joshua Maynez，Priyanka Agrawal，Sebastian Gehrmann
通过多任务微调实现跨语言泛化 Niklas Muennighoff，Thomas Wang，Lintang Sutawika，Adam Roberts，Stella Biderman，Teven Le Scao，M. Saiful Bari，Sheng Shen，Zheng Xin Yong，Hailey Schoelkopf，Xiangru Tang，Dragomir Radev，Alham Fikri Aji，Khalid Almubarak，Samuel Albanie，Zaid Alyafeai，Albert Webson，Edward Raff，Colin Raffel
用反事实问答分离参数化和上下文知识 Ella Neeman，Roee Aharoni，Or Honovich，Leshem Choshen，Idan Szpektor，Omri Abend
解决实体选择中的间接引用表达穆罕默德·贾瓦德·侯赛尼，菲利普·拉德林斯基，西尔维亚·帕雷蒂，安妮·路易斯
SeeGULL：利用生成模型的广泛地理文化覆盖的刻板印象基准Akshita Jha*，阿依达·莫斯塔法扎德·达瓦尼，Chandan K Reddy，沙奇·戴夫，Vinodkumar Prabhakaran，Sunipa Dev
狗摇尾巴：社会偏见基准数据集构建偏差Nikil Selvam，Sunipa Dev，Daniel Khashabi，Tushar Khot，Kai-Wei Chang
字符感知模型改善视觉文本渲染Rosanne Liu，Dan Garrette，Chitwan Saharia，William Chan，Adam Roberts，Sharan Narang，Irina Blok，RJ Mical，穆罕默德·努鲁齐，Noah Constant
冷启动数据选择以实现更好的少样本语言模型微调：一种基于提示的不确定性传播方法余悦，Rongzhi Zhang，Ran Xu，Jieyu Zhang，沈嘉明，Chao Zhang
覆盖不常见领域：针对答案评估的差距关注型问题生成Roni Rabin，Alexandre Djerbetian，Roee Engelberg，Lidan Hackmon，加尔·埃利丹，Reut Tsarfaty，Amir Globerson
FormNetV2：用于表单文档信息提取的多模态图形对比学习Chen-Yu Lee，Chun-Liang Li，Hao Zhang，Timothy Dozat，Vincent Perot，Guolong Su，Xiang Zhang，Kihyuk Sohn，Nikolay Glushinev，任申旺，Joshua Ainslie，Shangbang Long，思阳秦，藤井康久，Nan Hua，Tomas Pfister
方言鲁棒性生成文本评估孙娇，Thibault Sellam，Elizabeth Clark，Tu Vu*，Timothy Dozat，Dan Garrette，Aditya Siddhant，Jacob Eisenstein，Sebastian Gehrmann
MISGENDERED：大型语言模型在理解代词方面的限制Tamanna Hossain，Sunipa Dev，Sameer Singh
LAMBADA：自然语言中的向后链接自动推理Mehran Kazemi，Najoung Kim，Deepti Bhatia，Xin Xu，Deepak Ramachandran
LAIT：变压器中的高效多段编码与可调整层间交互Jeremiah Milbauer*，Annie Louis，穆罕默德·贾瓦德·侯赛尼，Alex Fabrikant，Donald Metzler，Tal Schuster
通过代码生成进行模块化视觉问答（请参阅博客文章）Sanjay Subramanian，Medhini Narasimhan，Kushal Khangaonkar，Kevin Yang，Arsha Nagrani，Cordelia Schmid，Andy Zeng，Trevor Darrell，Dan Klein
走向理解思维链提示：关于重要性的经验研究Boshi Wang，Sewon Min，Xiang Deng，沈嘉明，吴佑，Luke Zettlemoyer和Huan Sun
Better Zero-Shot Reasoning with Self-Adaptive Prompting Xingchen Wan*，Ruoxi Sun，Hanjun Dai，Sercan Ö. Arik，Tomas Pfister
使用文本蕴含反馈的强化学习实现事实一致的摘要生成 Paul Roit，Johan Ferret，Lior Shani，Roee Aharoni，Geoffrey Cideron，Robert Dadashi，Matthieu Geist，Sertan Girgin，Léonard Hussenot，Orgad Keller，Nikola Momchev，Sabela Ramos，Piotr Stanczyk，Nino Vieillard，Olivier Bachem，Gal Elidan，Avinatan Hassidim，Olivier Pietquin，Idan Szpektor
交互式数据科学笔记本中的自然语言到代码生成 Pengcheng Yin，Wen-Ding Li，Kefan Xiao，Abhishek Rao，Yeming Wen，Kensen Shi，Joshua Howland，Paige Bailey，Michele Catasta，Henryk Michalewski，Oleksandr Polozov，Charles Sutton
教导小型语言模型进行推理 Lucie Charlotte Magister*，Jonathan Mallinson，Jakub Adamek，Eric Malmi，Aliaksei Severyn
使用领域知识和神经概率软逻辑引导对话结构归纳 Connor Pryor*，Quan Yuan，Jeremiah Liu，Mehran Kazemi，Deepak Ramachandran，Tania Bedrax-Weiss，Lise Getoor
一根稻草中的针：对MTurk上关于摘要的高一致性工作者的分析 Lining Zhang，Simon Mille，Yufang Hou，Daniel Deutsch，Elizabeth Clark，Yixin Liu，Saad Mahamood，Sebastian Gehrmann，Miruna Clinciu，Khyathi Raghavi Chandu和João Sedoc
行业论文
具有差分隐私的Gboard语言模型联邦学习 Zheng Xu，Yanxiang Zhang，Galen Andrew，Christopher Choquette，Peter Kairouz，Brendan McMahan，Jesse Rosenstock，Yuanbo Zhang
KAFA：通过知识增强的视觉-语言模型特征自适应重新思考图像广告理解 Zhiwei Jia*，Pradyumna Narayana，Arjun Akula，Garima Pruthi，Hao Su，Sugato Basu，Varun Jampani
ACL发现论文
具有事实一致性评估的多语言摘要 Roee Aharoni，Shashi Narayan，Joshua Maynez，Jonathan Herzig，Elizabeth Clark，Mirella Lapata
用于鲁棒的持续多语言学习的效率参数微调 Kartikeya Badola，Shachi Dave，Partha Talukdar
FiDO：为更强的性能和更快的推理进行解码器优化 Michiel de Jong*，Yury Zemlyanskiy，Joshua Ainslie，Nicholas FitzGerald，Sumit Sanghai，Fei Sha，William Cohen
在代码生成中发现偏见的一种简单而有效的方法 Spyridon Mouselinos，Mateusz Malinowski，Henryk Michalewski
挑战BIG-Bench任务以及“思路链”是否能解决它们 Mirac Suzgun，Nathan Scales，Nathanael Scharli，Sebastian Gehrmann，Yi Tay，Hyung Won Chung，Aakanksha Chowdhery，Quoc Le，Ed Chi，Denny Zhou，Jason Wei
QueryForm：一种简单的零样本表单实体查询框架 Zifeng Wang*，Zizhao Zhang，Jacob Devlin，Chen-Yu Lee，Guolong Su，Hao Zhang，Jennifer Dy，Vincent Perot，Tomas Pfister
ReGen：通过渐进式稠密检索进行零样本文本分类 Yue Yu，Yuchen Zhuang，Rongzhi Zhang，Yu Meng，Jiaming Shen，Chao Zhang
希伯来语NLP的多语言序列到序列模型 Matan Eyal，Hila Noga，Roee Aharoni，Idan Szpektor，Reut Tsarfaty
使用软提示和随机游走触发语言模型中的多跳推理问答 Kanishka Misra*，Cicero Nogueira dos Santos，Siamak Shakeri
教程
自然语言中的复杂推理 Wenting Zhao，Mor Geva，Bill Yuchen Lin，Michihiro Yasunaga，Aman Madaan，Tao Yu
从语言模型生成文本 Afra Amini，Ryan Cotterell，John Hewitt，Clara Meister，Tiago Pimentel
研讨会
简单高效的自然语言处理（SustaiNLP）组织者包括：Tal Schuster
在线滥用和伤害研讨会（WOAH）组织者包括：Aida Mostafazadeh Davani
基于文档的对话和对话式问答（DialDoc）组织者包括：Roee Aharoni
用于对话式人工智能的自然语言处理（NLP）组织者包括：Abhinav Rastogi
计算和书面语言（CAWL）组织者包括：Kyle Gorman，Brian Roark，Richard Sproat
计算形态学和音韵学（SIGMORPHON）演讲者包括：Kyle Gorman
叙事理解研讨会（WNU）组织者包括：Elizabeth Clark
* 在Google期间完成的工作