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国际计算语言学协会 (ACL，The Association for Computational Linguistics)，是世界上影响力最大、最具活力的国际学术组织之一。第 55 届国际计算语言学协会（ACL）年会于 7 月 30 日-8 月 4 日在加拿大温哥华举行。6 月份，ACL 2017 的杰出论文公布。今日，j2直播，ACL 2017 公布了终身成就奖、最佳论文奖等奖项。遗憾的是，国内无获奖论文。 今日，ACL 2017 首先公布了终身成就奖，该奖项得主是哈佛大学 Barbara Grosz 教授。而后公布了本届 ACL 的 5 篇最佳论文奖项。机器之心在这篇文章中对 Grosz 教授和获奖的论文进行了介绍。 终身成就奖： Barbara Grosz
Barbara Grosz：「smart enough to talk with us ?」 哈佛大学 Grosz 教授对自然语言处理和多智能体系统做出了杰出贡献。她开发了最早的计算机对话系统并建立了语篇计算建模这一研究领域。同时她还帮助建立了协作式模型的研究领域，并且为多个协作式多智能体系统和人机接口系统提供了研究框架。她目前的研究关注于开发新的协作式多智能体系统和协作式接口。 Grosz 教授是美国国家工程院成员（2008），她同时还是 AAAI fellow（1990）、AAAS fellow（1990）、ACM fellow（2004）。她于 2009 年获得 ACM / AAAI Allen Newell 奖：「感谢 Grosz 对自然语言处理和多智能体系统研究的基础性贡献、在人工智能领域的领导作用，以及她在建立和领导跨学科机构方面的巨大贡献。」2015 年，Grosz 教授因为协作式多智能体的应用和自然语言处理的开创性研究而获得了 IJCAL 杰出研究奖（Research Excellence）。 5 大最佳论文奖
除了终身成就奖，ACL 2017 还现场公布了 5 大最佳论文奖，分别为： 最佳长论文：Probabilistic Typology：Deep Generative Models of Vowel Inventories 作者：Ryan Cotterell 和 Jason Eisner 机构：约翰霍普金斯大学 最佳短论文：The Role of Prosody and Speech Register in Word Segmentation: A Computational Modelling Perspective 作者：Bogdan Ludusan、Reiko Mazuka、Mathieu Bernard、Alejandrina Cristia 和 Emmanuel Dupoux 机构：法国 EHESS/ENS/PSL/CNRS 、日本 RIKEN 大脑科学研究所 最佳资源论文：A Corpus of Natural Language for Visual Reasoning 作者：Alane Suhr、Mike Lewis、James Yeh 和 Yoav Artzi 机构：康奈尔大学、Facebook 最佳演示论文：Hafez: an interactive poetry generation system 作者：Marjan Ghazvininejad、Xing Shi、Jay Priyadarshi 和 Kevin Knight 机构：南加州大学 最佳演示论文第二名：OpenNMT : Open-Source Toolkit for Neural Machine Translation 作者：Guillaume Klein、Yoon Kim、Yuntian Deng、Jean Senellart 和 Alexander Rush 机构：哈佛大学 机器之心对这些获奖论文进行了简要介绍： 最佳长论文：Probabilistic Typology: Deep Generative Models of Vowel Inventories
论文地址：https://arxiv.org/pdf/1705.01684.pdf 语言类型学（Linguistic typology）是研究人类语言中结构的范围。该领域的主要目标是发现哪类可能现象是普遍的、哪类是一般常见的。例如所有的语言都有元音，但大部分而非全部语言都有 [u] 音。在此论文中，我们提出了首个针对音韵类型学中基础问题的概率性方法：什么造就了一个自然的元音清单？我们介绍了一系列深度随机点过程，并将他们与之前的计算性的、基于模拟的方法相对比。最后，我们给出了在超过 200 种不同语言上的综合试验。 最佳短论文：The Role of Prosody and Speech Register in Word Segmentation: A Computational Modelling Perspective
论文地址： 本研究探讨了在分词任务中语音语域（speech register）和韵律学的作用。因为这两个因素一般被认为在早期语言习得方面起到了重要的作用，我们旨在量化这两个因素对分词任务的贡献。我们研究了一个日本语料库，其包含了婴幼儿指向（infant-directed）的和成年人指向的语音，并且我们应用了四个不同的分词模型，它们分别带有或不带有韵律学边界（prosodic boundaries）的知识。实验结果表明，语域之间的区别要小于以前的报告，并且韵律学边界信息帮助成年人指向的语音要比婴幼儿指向的语音更多一些。 最佳资源论文：A Corpus of Natural Language for Visual Reasoning
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