ACL 2018 公布四篇最佳 demo 候选论文，三篇论文第一作者来自中国

雷锋网 AI 科技评论按：7 月 9 日，自然语言处理顶会 ACL 公布了最佳 demo 论文的四篇候选论文，名单如下：

• CRUISE: Cold-Start New Skill Development via Iterative Utterance Generation

• Out-of-the-box Universal Romanization Tool

• Platforms for Non-Speakers Annotating Names in Any Language

• YEDDA: A lightweight Collaborative Text Span Annotation Tool

值得注意的是，四篇论文中有三篇论文的一作是中国研究者，他们分别是目前任职于三星美国研究中心的 Yilin Shen，伦斯勒理工学院博士生 Ying Lin，新加坡科技设计大学（SUTD）博士生 Jie Yang。最佳 demo 论文奖将在主会最佳论文 session 环节揭晓，届时雷锋网(公众号：雷锋网) AI 科技评论将会第一时间带来现场报导。

本文将对这四篇论文进行简单介绍。

最佳 demo 论文

CRUISE: Cold-Start New Skill Development via Iterative Utterance Generation

• CRUISE：基于迭代语料生成的冷启动新技能开发

• 论文摘要：我们提出了 CRUISE 系统，它可以指导普通软件开发者从头开始构建高质量的自然语言理解（NLU）引擎。构建该引擎是给个人助手（智能语音助手）添加新技能的基础步骤。与开发者或众包手动标注大量语料的现有解决方案不同，我们设计了一种基于规则和数据驱动的混合方法，该方法可以迭代生成越来越多的语料。我们的系统只需要少量人工在迭代中修改错误语料即可。CRUISE 系统会生成一个「训练有素」的 NLU 引擎，同时还会生成一个大型已注释语料库，第三方可以基于此来开发自定义技能。通过使用基准数据集和自定义数据集，我们收集到了现实世界的设定，NLU 性能比赛和人类评价则证实了 CRUISE 生成语料的高质量。我们的工作大幅降低了人类认知负荷，同时缩短了人工剪枝时间。

• 论文作者：Yilin Shen, Avik Ray, Abhishek Patel，Hongxia Jin

• 论文地址：http://aclweb.org/anthology/P18-4018

Out-of-the-box Universal Romanization Tool

• 开箱即用的通用罗马化工具

• 论文摘要：我们想介绍 uroman，这个工具可以把五花八门的语言和文字（如中文、阿拉伯语、西里尔文）转换为普通拉丁文。该工具基于 Unicode 数据以及其他表，可以处理几乎所有的字符集（包括一些晦涩难懂的语言比如藏文和提非纳文）。uroman 还可以将不同文本中的数字转换为阿拉伯数字。罗马化让比较不同文本的字符串相似性变得更加容易，因为不再需要将两种文字翻译成中间文字再比较。本工具作为一个 Perl 脚本，可以免费提供，可用于数据处理管道和交互式演示网页。

• 论文作者：Ulf Hermjakob, Jonathan May，Kevin Knight

• 论文地址：http://aclweb.org/anthology/P18-4003

Platforms for Non-Speakers Annotating Names in Any Language

• 未知语言标注平台

• 论文摘要：我们将演示两个标注平台，在该平台上，英语母语者即使不熟悉某种语言也可以用该语言进行标注。这些平台可以为低资源语言提供高质量的「银标」注释。平台目前在 LoreHLT20171 上的奥罗莫语和提格里尼亚语上取得了最佳成绩，在 TAC-KBP EDL2017 的十项语言上取得了最佳成绩。我们讨论了平台的优点和局限性，并与其他的未知语言标注方法进行了比较。我们将向研究者们公开该工具。

• 论文作者：Ying Lin, Cash Costello, Boliang Zhang, Di Lu, Heng Ji, James Mayfield，Paul McNamee

• 论文地址：http://aclweb.org/anthology/P18-4001

YEDDA: a lightweight collaborative text span annotation tool

• YEDDA：一种轻量型文本范围注释工具

• 论文摘要：在论文中，我们将介绍 YEDDA——一个轻量、高效且全面的开源文本范围注释工具。Yedda 为文本范围注释提供了系统化的解决方案，涵盖了用户协作标注到管理员评估与分析等需求。Yedda 可以用命令行和快捷键对文本进行标注，并以此克服传统文本标注工具的低效率，用户可以自定义命令行和快捷键。Yedda 还可以通过学习最新标注文本智能化为用户提供标注意见。我们还开发了管理员客户端用以评估多个注释器的标注质量，并为每个注释器生成详细的比较报告。实验表明，相较于现有标注工具，我们的系统可以节省一半的时间，使用智能推荐还能再节省 16.47% 的时间。

• 论文作者：Jie Yang, Yue Zhang, Linwei Li and Xingxuan Li

• 论文地址：https://arxiv.org/abs/1711.03759

via：https://acl2018.org/2018/07/09/best-demo-candidates/

雷锋网 AI 科技评论将会第一时间为大家带来 ACL 现场报道，敬请关注。

。