2019年EMNLP自然語言處理實證方法會議（Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing）上週在中國香港正式閉幕。
本屆大會舉辦了18場 Workshops 、多個Tutorials和主題豐富的會議活動，吸引了超過1922人蔘會。KAIST計算機學院副教授Meeyoung Cha、紐約大學計算機科學和數據科學副教授Kyunghyun Cho以及IBM Research AI工程師Noam Slonim等知名大咖圍繞計算機社會科學、AI系統、深度學習等主題發表演講。
本屆大會主席爲日本東北大學教授 Kentaro Inui，程序委員會三名華人主席分別是新加坡管理大學蔣靜副教授、德克薩斯大學達拉斯分校Vincent Ng教授、北京大學萬小軍教授。
詳解EMNLP2019
作爲自然語言處理領域的頂會之一， EMNLP2019共接收論文683篇。其中465篇長論文，Oral 報告 164 篇，Poster 301 篇，接收率爲25.6%。218篇短論文，Oral 48 篇，Poster 170 篇，接收率爲20.5%。總接收率爲 23.7%，相比去年 24.6% 的接收率略有下降。
EMNLP2019接收論文的分數分佈情況如下。可以看出，想要在EMNLP2019發表一篇論文是相當的不容易。去年分數在 3.67分 及以上的論文很少被拒，而今年得到3.67分的論文仍有 30% 以上被拒，要得到 3.83 分才比較保險，這一結果也反映出了NLP研究激烈的競爭程度。
從投稿領域看，EMNLP2019投稿量排名前三的分別爲Machine Learning for NLP、Summarization and Generation與Machine Translation & Mulitlinguality。這三個領域也是被接收論文數量最多的三個領域，都有50篇以上論文。
從投稿國家看，EMNLP2019中國和美國提交的論文最多，中國提交了近1000篇論文，美國也有近900篇論文提交。提交論文TOP5的國家如下圖所示。
最終，美國成爲本屆大會被接收論文最多的國家，大概有260篇。中國位居第二，約有200篇論文被錄用。
英國約有40篇論文被錄用，排在第三位。日本和德國相差不大，都有20篇以上被錄用，排在第四位。印度、加拿大、韓國、法國、新加坡、以色列、澳大利亞也都有不錯的表現，位於被接收論文TOP10國家榜單之中。
從作者維度分析，被接收的683篇論文，總共來自2186位科研人員。其中有1777位作者1篇入選， 255位作者2篇入選，80位作者3篇入選，36位4篇入選，8位5篇入選，10位6篇入選，4位7篇入選。
單人7篇以上論文入選的共有9人。
只有1位作者有9篇入選。這位大牛就是國內NLP領域的領軍人物--哈爾濱工業大學劉挺教授。劉挺是哈工大人工智能研究院副院長、計算機學院社會計算與信息檢索研究中心主任。他還是國家「萬人計劃」科技創新領軍人才，教育部人工智能科技創新專家組成員，主要研究方向爲人工智能、自然語言處理和社會計算。其所帶領的哈工大社會計算與信息檢索研究中心（HIT-SCIR）是目前國內頂尖的 NLP 研究機構之一。
騰訊人工智能實驗室（AI Lab）自然語言處理中心研究主管史樹明、華盛頓大學計算機科學與工程 Paul G. Allen學院副教授Luke Zettlemoyer、阿里巴巴達摩學院新加坡機器智能技術研發中心的高級算法工程師邴立東、北京大學計算機研究所研究員趙東巖都有8篇論文入選。
清華大學計算機系劉知遠副教授、騰訊AI Lab高級研究員塗兆鵬博士、南加州大學計算機系助理教授任翔、華盛頓大學計算機科學與工程Paul G. Allen學院的教授Noah Smith 都有7篇論文入選。而Noah Smith、劉知遠過去幾年在EMNLP都一直有較高的產出。
按照每篇論文的作者個數統計，4人署名文章最多，共有153篇；其次是是3人與5人，各有147和128篇。另外，還有11篇論文擁有唯一作者，還有1篇竟有24人署名。
按照第一作者入選論文篇數統計，共有27位研究人員以一作身份發文2篇。還有1位作者以一作身份發文三篇，他是來自清華大學電子工程系的博士生武楚涵。
另外更牛的一位是來自卡內基梅隆大學計算機科學系的博士生Dongyeop KANG，以一作身份在EMNLP2019發文四篇。此前，他曾在Facebook AI，艾倫人工智能研究所和Microsoft Research以及韓國KAIST研究所實習，被選爲NeurIPS18和ACL18的頂級審稿人。他的研究方向包括自然語言處理、計算語言學、機器學習等。
從入選論文所屬機構來看，在國外研究界與工業界中，卡內基梅隆大學、艾倫人工智能研究所、愛丁堡大學、加利福尼亞大學、華盛頓大學等論文入選數位居前列，工業界谷歌、Facebook、微軟、IBM等依然佔據霸主地位。
國內高校中，北京大學、清華大學、哈爾濱工業大學、北京航空航天大學、浙江大學、中山大學、北京理工大學的論文錄取數量都排在前列。國內工業界，阿里巴巴、騰訊等企業表現不俗。
總而言之，經過幾年的激烈PK，人工智能技術競爭格局的已初步成形，那就是谷歌的霸主地位幾乎難以撼動，不過其他戰隊也出手不凡找到了各自的差異化突破路徑。
同時，國內AI力量也保持強勁的發展勢頭。在近兩年的AI頂會上，不論是學術界還是工業界都能看到國人的亮眼表現。
最佳論文獎
EMNLP 2019 也於今日下午公佈了最佳論文獲獎名單，四篇論文分獲兩個最佳長論文獎、一個最佳資源論文獎和一個最佳Demo獎。
EMNLP-IJCNLP 2019 Best Paper
Specializing Word Embeddings （for Parsing） by Information Bottleneck
作者：Xiang Lisa Li， Jason Eisner
論文地址：https://www.aclweb.org/anthology/D19-1276.pdf
最佳論文獎一作是來自約翰霍普金斯大學計算機科學系的Xiang Lisa Li，他的導師則是NLP界公認的大神Jason Eisner，他對NLP結構學習領域的貢獻極大，曾獲得ACL2017年最佳長論文獎。
論文獲獎理由是：這篇論文有很好的理論論證與結果，是對預訓練詞嵌入上使用變差信息瓶頸（Variational Information Bottleneck）的新穎應用。它是很好的語言分析，可能對很多任務都有很大的幫助。
EMNLP-IJCNLP 2019 Best Paper Runner-UP
Designing and Interpreting Probes with Control Tasks
作者：John Hewitt， Percy Liang
地址：https://www.aclweb.org/anthology/D19-1275.pdf
Best Paper Runner-UP的一作來自斯坦福大學，其導師Percy Liang是斯坦福大學計算機系助理教授，曾獲得2016年IJCAI計算機和思想獎，Liang可以稱得上是機器學習和自然語言處理領域日益崛起的新星，多年來獲得了無數學術獎項。John Hewitt的聯合導師還有計算語言學的大牛、斯坦福AI Lab主任 Chris Manning。
這篇論文的獲獎理由，它是一篇具有深遠影響力的論文，它介紹瞭如何設計、訓練、解釋探針，以便更全面地評估某種表徵對給定任務（如POS標記或依賴性解析）的學習效果。
EMNLP-IJCNLP 2019 Best Resource Paper
The FLORES Evaluation Datasets for Low-Resource Machine Translation: Nepali–English and Sinhala–English
論文作者：Francisco Guzmán, Peng-Jen Chen, Myle Ott, Juan Pino, Guillaume Lample, Philipp Koehn, Vishrav Chaudhary, Marc’Aurelio Ranzato
論文地址：https://www.aclweb.org/anthology/D19-1632.pdf
最佳資源獎論文由Facebook、法國索邦大學和約翰斯·霍普金斯大學合作完成。
該文的獲獎理由在於其提供的機器翻譯數據集對低資源語言具有重要的意義，而詳細、清晰的質量控制方法也值得其他類似的語料庫收集工作借鑑。
EMNLP-IJCNLP 2019 Best Demo Paper
AllenNLP Interpret: A Framework for Explaining Predictions of NLP Models
作者：Eric Wallace, Jens Tuyls, Junlin Wang, Sanjay Subramanian, Matt Gardner, Sameer Singh
論文地址：https://www.aclweb.org/anthology/D19-3002.pdf
最佳Demo獎的獲獎者來自艾倫人工智能研究所和加利福尼亞大學歐文分校。
這篇論文介紹了一個在AllenNLP基礎上開發的開源工具包，它有助於解釋基於神經網絡的NLP系統。在NLP領域中一個重要的需求就是如何更好地解釋“不透明”的神經網絡，所以該系統很可能會對更多研究有所啓發。