NLP领域最新研究
1.NLP领域的研究内容
自然语言处理(NLP)是研究计算机处理人类语言的技术。它主要包括句法语义分析、信息抽取等。句法语义分析是对给定的句子进行分词、词性标记、命名实体识别和链接、句法分析、语义角色识别和多义词消歧等。信息抽取是从给定文本中抽取重要的信息,如时间、地点、人物、事件、原因、结果、数字、日期、货币、专有名词等。
2.NLP领域的最新研究进展
在2023年的ACL会议上,有几篇关于NLP领域的最新研究论文。其中一篇论文名为"Do
Androids
Laugh
at
Electric
Sheep?
Humor
‘Understanding’
Benchmarks
from
The
New
Yorker
Caption
Contest",作者通过三个源自《纽约客》漫画标题竞赛的任务来测试AI模型对幽默的理解。这三个任务体现了渐进的“理解”漫画的复杂层次,关键在于图像和标题之间复杂、常令人惊讶的关系,以及对人类经验和文化的含蓄玩味的暗示。研究采用了多模态和仅语言模型,前者直接处理漫画图像,后者给出场景的多方面描述来模拟人类视觉理解。结果表明两类模型在三个任务上都存在困难。例如,最好的多模态模型匹配任务上比人类低30个百分点。即使给出真实的视觉场景描述,
in
twothirds
of
cases,
human
explanations
still
outperformed
the
best
machinegenerated
explanations
(fewshot
GPT4)。
另一篇论文名为"What
the
DAAM:
Interpreting
Stable
Diffusion
Using
Cross
Attention",本文对Stable
Diffusion等最近开源的模型进行了文本图像归因分析。作者通过上采样并聚合去噪子网络中词与像素之间的交叉注意力分数,得到像素级的归因热力图,将方法命名为DAAM。通过测试它对名词的语义分割能力以及对所有词性的归因质量(由人工评分)来验证其正确性,然后应用DAAM来研究句法结构在像素空间的作用,通过十种常见依存关系特征化头词与依存词之间的热力图交互模式。最后作者用DAAM研究了几种语义现象,着重关注特征纠缠,发现同义词恶化了生成质量,描述性形容词的关注面过于广泛。
还有一篇论文名为"From
Pretraining
Data
to
Language
Models
to
Downstream
Tasks:
Tracking
the
Trails
of
Political
Biases
Leading
to
Unfair
NLP
Models",论文主要讨论了语言模型中的政治偏见问题。语言模型是在多样化的数据源上预训练的,这些数据中包含了大量的观点和视角。一方面这体现了民主和思想多样性,另一方面也会带来社会偏见。作者开发了新的方法来测量语言模型中的政治偏见,包括社会和经济方面的,测量下游基于politically
biased
language
models的NLP模型的公平性。结果发现,预训练语言模型确实存在加强预训练语料中存在的政治极化的偏见,并将社会偏见传播到仇恨言论预测和误信息检测中。作者讨论了研究结果对NLP研究的影响,并提出了未来减轻不公平性的方向。
3.NLP领域的技术应用场景
在2022年的DataFun举办的自然语言处理峰会上,邀请了NLP领域的领衔专家和学者,共同精选了大模型预训练、自然语言生成、多模态理解、人机对话与交互、信息抽取与检索、产业创新与实践、机器翻译与同传等7大技术场景,探讨自然语言处理相关技术的最新成果和发展趋势,并分享NLP技术的应用现状和实践经验。
4.NLP领域的研究成果
在NLP领域,有几项重要的研究成果。首先是AliNLP基础技术和对话问答技术方向负责人领导的团队发布的AliceMind预训练语言模型体系,该体系发布了大规模中文预训练模型PLUG并开源模型和代码,在图文问答(VQA)和机器阅读理解(MRC)任务上首次超越人类。
其次是百度杰出研发架构师、百度文心大模型ERNIE总技术负责人的团队主导研发了知识增强大模型文心ERNIE、百度搜索引擎关键核心技术语义匹配等,相关成果广泛应用于搜索引擎、信息流、智能音箱等产品,显著改善亿万网民用户体验。
最后是美团自然语言处理中心负责人的团队,在知识图谱、预训练、人机对话、以及自然语言理解等技术方向持续深耕,并将这些技术应用于美团搜索、推荐、在线广告、智能客服等场景。
综上所述,NLP领域的最新研究涵盖了从理论到实践的各个方面,包括模型的训练与理解、技术的应用场景以及重要的研究成果。这些研究不仅推动了NLP技术的进步,也为各行业的应用提供了有力的支持。