米兰·(milan)中国官方网站-捷报！清华孙茂松领导的NLP团队荣获ACL 2022「最佳演示论文奖」

作者｜王玥

ACL 2022官方发布动静称，清华年夜学天然语言处置惩罚与社会人文计较试验室得到ACL 2022最好演示论文奖（Best Demo Paper Award）。

该奖项是ACL系列集会对于System Demonstration论文授予的最好论文奖项，每一届集会基在评审职员评估的体系孝敬度、完成度、影响力和集会演示综合效果的综合评价评比出一篇获奖论文。

图注：ACL 2022 官网公布奖项页面

据悉，清华NLP这次获奖的论文题为“OpenPrompt：一种用在提醒进修的开源框架（OpenPrompt: An Open-source Framework for Prompt-learning）”。作者为打发*，胡声鼎*，赵威霖*，陈雨琳，刘知远，郑海涛，孙茂松（*代表配合第一作者）。

论文地址：https://arxiv.org/abs/2111.01998

该篇论文提出了OpenPrompt，这是一个同一的易在利用的提醒进修（Prompt-learning）编程东西包。

图注：OpenPrompt的整体架构

提醒进修是现代天然语言处置惩罚驱动预练习语言模子的新范式，提醒进修经由过程插入分外的上下文及标签映照，直接将下流使命构造成模子的预练习使命（如Masked Language Model）来举行练习，于多种NLP使命上取患了很好的体现。

然而，今朝尚且没有一套针对于提醒进修的编程框架，现有的提醒进修代码库往往于传统的微调范式下做出改动，只为特定场景提供有限的实现。因为提醒进修是预练习使命与模子、NLP下流使命、先验常识的综合历程，于实现中往往需要思量许多细节，如模板（Template）及标签（Verbalizer）映照天生计谋等等，这些细节问题于实践中可能会给编程者带来诸多障碍。

这篇文章提出了OpenPrompt。据先容，它具备高效、模块化及可扩大性的特色，同时其可组合性答应利用者于一个同一的范式中自由组合差别的预练习模子、使命情势及提醒模块。利用者可以利便地部署提醒进修框架，其实不受限定地评估它们于差别的NLP使命及模子上的通用性。OpenPrompt于GitHub上已经开源，今朝已经收到约1500颗星标，遭到了业界的存眷及承认。

清华年夜学计较机系天然语言处置惩罚与社会人文计较试验室（THUNLP）建立在20世纪70年月末，最初于黄昌宁传授的领导下从事中文信息处置惩罚方面的研究事情，是海内开展天然语言处置惩罚研究最早、深具影响力的科研单元。

THUNLP 试验室学术带头报酬孙茂松传授。据清华年夜学官网先容，孙茂松传授为清华年夜学计较机系传授，清华年夜学人工智能研究院常务副院长和博士生导师。他的重要研究范畴为天然语言处置惩罚、互联网智能、呆板进修、社管帐算及计较教诲学。

图为孙茂松传授

孙茂松传授于国际刊物、集会和海内焦点刊物上发表多篇论文，Google Scholar总援用数约2,4300次。

THUNLP的亮点事情，要属孙茂松传授领导的THUAIPoet团队研发的“九歌”中文诗歌主动天生体系。“九歌”撑持集句诗、绝句、藏头诗、词等差别文体诗歌的于线天生。作为今朝最有影响的诗歌天生体系之一，“九歌”曾经在2017年登上央视一套年夜型科技类挑战节目《机智过人》第一季的舞台，与今世优异青年诗人同台竞技比拼诗词创作。

图注：“九歌”事情界面

2017年上线至今，“九歌”已经累计为用户创作跨越700万首诗词，并在天下计较语言学学术集会(CCL)荣获最好论文奖(2018)及两次最好体系展示奖(2017, 2019)。

THUNLP试验室对准以中文为焦点的天然语言处置惩罚前沿课题，于中文信息处置惩罚、呆板翻译、社管帐算、聪明教诲及常识图谱等方面开展体系深切的研究，不仅手握“九歌”如许的亮点事情，更取患了一系列有世界影响力的原创结果，造就了一批人工智能优异人材，于海内外具备较年夜的学术影响。

参考链接：

https://www.2022.aclweb.org/

https://www.2022.aclweb.org/best-demo-paper-award

http://114.215.64.60:8094/site2/index.php/en

https://www.cs.tsinghua.edu.cn/info/1121/3554.htm

https://openhownet.thunlp.org/about_thunlp

https://scholar.谷歌.com/citations?user=zIgT0HMAAAAJ hl=en

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