我印象比较深的是情感分析领域推荐的一篇论文， 获得了今年的最佳短文 。 当时200多篇论文中， 负责相关领域的SAC只推荐了这一篇， 也没有推荐最佳长文 。 审稿人、领域主席和高级主席都认为这篇是最佳短文的候选 。 这项研究提出了一个幽默感知模型CHoRaL， 用来检测Facebook上的消息贴是否幽默 。 他们收集了 78.5 万篇与 COVID-19 相关的帖子， 通过从帖子中提取语义词汇和情感特征， 分析社交媒体的幽默表达， 还创建了带标签的大规模数据集 。
看了这篇论文后， 我们认为在深陷疫情漩涡的背景下， 从“幽默”角度切入， 提高语言理解能力的研究主题非常新颖， 多少也有些苦中作乐的意味 。 因为今年疫情在全球范围内仍造成了不小的冲击， 包括今年EMNLP会议采用的也是线上线下结合的方式， 很多学者因为疫情无法到现场参会 。
AI科技评论：Findings和ARR的实施效果如何？今年在审稿方面还做了哪些方面的改进？
每年EMNLP会议都会总结往年经验， 做一些新的尝试和改进 。 比如去年EMNLP提出Findings类别， 接收那些不足以被顶会录用， 但实验方法有创新， 实验结果好的论文 。 今年是引入ARR滚动审稿机制， 让论文投稿和评审更及时高效 。 整体来看， Findings共接收了419篇高质量的论文， ARR投稿量截至10月份已经有上千篇， 并且在明年的ACL、EMNLP等会议中广泛使用 。
在审稿规范方面， 我们今年重新修订了短论文的评审标准， 以前很多作者抱怨短文的拒稿率太高， 可能审稿人觉得研究方法不够新颖， 实验不够透彻 。 今年我们要求短文不能采用长文的评选标准， 短论文只要问题聚焦， 验证了方法的有效性， 即使是阶段性的贡献也是有价值的 。
另外其他会议也有相应的改进， 比如ACL-IJCNLP 2021开设了审稿人培训系统；NAACL 2021改善了伦理评审机制， 不过这种改进都是渐进式的 。
AI科技评论：您认为硕博生要在顶会发表论文， 需要掌握哪些能力？
很多学生都希望在科研上做出一些有影响力的工作 。 做科研的第一步要学会发现问题 。 其实， 博士与硕士在科研能力的培养和要求上有很大的不同， 硕士阶段可能我们只需要阅读大量文献， 在前人研究的基础上去探讨一些新问题， 但博士生要独立地扩展一个新的研究领域， 要自己去想idea 。
其实很多时候， 不是研究问题很难找， 是我们缺少鉴别问题的能力， 我经常告诉学生， 读论文要学会“挑刺”， 你不能顺着作者的逻辑， 要换个角度尝试去反驳它， 就像审稿人一样， 要能够找出这篇论文的优缺点、有哪些改进的空间， 这样才能在相对成熟的研究中发现新问题 。 另外， 我们很多学生在硕博期间会去工业界实习， 除了为将来职业规划做准备外， 从实际的落地场景中也更容易挖掘一些感兴趣的问题 。
AI科技评论：从进入NLP领域以来， 您的研究方向经历了哪些变化， 现在的主要研究方向和成果是什么？
我在读博的时候恰好赶上了NLP走向数据驱动的机器学习的过程， 经历了从一开始的统计方法， 到基于规则的方法， 再到现在的深度学习 。 其实做科研就是这样， 只要技术一直在更新， 你就要一直去追热点方向 。 当然如果能够像Bengio, Hinton那样引领热点是最伟大的 。 我现在的研究方向主要与社会媒体有关， 包括趋势分析、情感分析、可理解分析以及内容推荐 。
除了社会媒体， 我们也在做新闻方面的NLP， 一开始做这个方向主要是兴趣， 我自己就是深度网民， 以前经常在BBS、天涯， 新浪微博这些社区潜水 。 当然从科研角度来讲， 社交媒体上有很好的数据资源， 我们利用这些天然的数据训练语言模型， 测试它在不同的领域的鲁棒性， 在迁移学习方面有更多探索的空间 。

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