Proceedings of the 60th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics: Tutorial Abstracts
Notice bibliographique
Résumé
This year, as has been the tradition over the past few years, the call, submission, reviewing and selection of tutorials were coordinated jointly for multiple conferences: ACL, NAACL, COLING and EMNLP.We formed a review committee of 34 members, including the ACL tutorial chairs (Luciana Benotti (then), Naoaki Okazaki, and Marcos Zampieri), the NAACL tutorial chairs (Cecilia O. Alm, Yulia Tsetkov, and Miguel Ballesteros), the COLING tutorial chairs (Heng Ji, Hsin-Hsi Chen, and Lucia Donatelli), the EMNLP tutorial chairs (Samhaa R. El-Beltagy and Xipeng Qiu), and 23 external reviewers (see Program Committee for the full list).A reviewing process was organised so that each proposal received 3 reviews.The selection criteria included clarity and preparedness, novelty or timely character of the topic, instructors' experience, likely audience interest, open access of the tutorial instructional material, and diversity and inclusion.A total of 47 tutorial submissions were received, of which 8 were selected for presentation at ACL.We solicited two types of tutorials, namely cutting-edge themes and introductory themes.The 8 tutorials for ACL include 2 introductory tutorials and 6 cutting-edge tutorials.The introductory tutorials are dedicated to deep neural networks and reproducibility in NLP.The cutting-edge discussions address knowledge-augmented methods, non-autoregressive sequence generation, learning with limited data, zero-and few-shot learning with pretrained language models, vision-language pretraining, and multilingual task-oriented dialogue.We would like to thank the tutorial authors for their contributions and flexibility while organising the conference in the hybrid mode.We are also grateful to the 23 external reviewers for their generous help in the decision process.Our thanks go to the conference organizers for effective collaboration, and in particular to the general chair Bernardo Magnini, the publication chair Danilo Croce, the handbook chair Marco Polignano, and the authors of aclpub2.Finally, special thanks go to Luciana Benotti, who worked hard as a tutorial chair of ACL especially maintaining the reviewing process (including the administrative work with OpenReview) but later resigned from this position when she was elected to the NAACL executive board as the NAACL chair for 2022.We hope you enjoy the tutorials.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,014 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,162 | 0,136 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».