对话系统

• 《基于检索的任务导向对话响应模型部署》 提出了一种模型，其中交叉注意力层学习历史记录、配置文件特征和候选响应之间的语义关联，评分函数计算并对候选响应进行排序
• 《任务导向对话系统的对话含义表示》 探索对话含义表示的新方法
• 《面向任务对话系统的领域知识注入语言模型》 研究如何将领域知识有效注入语言模型

评估基准

• 《GEMv2：单行代码实现多语言自然语言生成基准测试》 提出了一个统一的评估框架

事实核查

• 《基于依赖树的事实核查机器生成文本》 从输入声明的依赖解析树中识别实体属性，以评估事实性

幽默生成

• 《情境双关语生成》 研究在特定语境下生成双关语
• 《ExPUNations：基于关键词和解释的双关语增强》 通过添加关键词和解释来增强双关语

信息抽取

• 《混合方法的跨语言产品评论摘要》 结合多种方法实现跨语言摘要
• 《询问验证：属性值抽取的跨度候选生成与验证》 提出新的属性值抽取方法
• 《DORE：基于生成框架的文档有序关系抽取》 识别输入文档中同一实体的多个实例，构建记录实体间关系的关系矩阵
• 《通过学习修订参考文献实现忠实摘要》 提高摘要的忠实度
• 《弱监督信息抽取中训练数据过滤的原型表示》 使用原型表示过滤训练数据

信息检索

• 《通过术语影响分解加速学习稀疏索引》 提升检索效率
• 《机器翻译在电子商务多语言搜索中的影响》 研究机器翻译对搜索效果的影响

知识蒸馏

• 《将多语言Transformer蒸馏到CNN以实现可扩展意图分类》 探索模型压缩技术
• 《知识蒸馏传输集及其对下游自然语言理解任务的影响》 分析知识蒸馏技术的影响

机器学习

• 《使用焦点损失校准不平衡分类器：实证研究》 针对类别不平衡问题提出解决方案
• 《元学习差异：为大型语言模型的高效适应做准备》 研究模型适应方法
• 《使用自适应负样本的开放世界分类》 提出区分已知和未知数据类别的新方法

多模态交互

• 《多模态上下文传递》 研究多模态场景中的上下文保持

自然语言处理

• 《McPhraSy：多上下文短语相似度和聚类》 提出新的短语相似度计算方法
• 《基于抽象意义表示的无监督句法控制复述生成》 探索无监督复述生成

自然语言理解

• 《基于模型解释的训练样本选择改进大规模对话助手》 利用模型解释优化训练数据
• 《通过细粒度查询理解改进文本到SQL语义解析》 提升语义解析准确性
• 《通过深度度量学习学习冷启动和难解析地址的地理位置》 使用深度度量学习捕捉地理空间距离语义

提示工程

• 《DynaMaR：带有掩码标记表示的动态提示》 提出动态提示方法
• 《诱导器调优：连接前缀调优和适配器调优》 统一不同的参数高效微调方法

查询重写

• 《CGF：对话AI中查询重写的约束生成框架》 使用字典树约束查询重写模型的输出
• 《CycleKQR：无监督双向关键词问题重写》 提出无监督的重写方法
• 《PAIGE：对话系统中查询重写的个性化自适应交互图编码器》 融合个性化信息
• 《PENTATRON：基于检索的对话理解的个性化上下文感知Transformer》 结合上下文信息的个性化模型
• 《对话问答的强化问题重写》 使用强化学习优化问题重写

问答系统

• 《用于高效准确排序任务的集成Transformer：在问答系统中的应用》 提升排序效果
• 《FocusQA：具有焦点上下文的开放域问答》 研究焦点上下文下的问答
• 《从答案排序到答案生成的知识迁移》 探索不同任务间的知识迁移
• 《使用句子级目标预训练Transformer模型进行答案句子选择》 改进答案选择
• 《RLET：基于强化学习的可解释问答与蕴含树方法》 提高问答可解释性

机器人技术

• 《ALFRED-L：研究语言在交互式视觉环境中动作学习的作用》 提出了ALFRED基准的新测试分割，包含让智能体回溯到已知参考位置的指令，以评估其位置记忆能力