近日，第61屆國際計算語言學年會（Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics，簡稱ACL）公布了ACL 2023的論文錄用消息。beat365官方网站知識與需求工程研究室共有3篇論文被ACL 2023錄用，其中2篇論文被ACL主會錄用，1篇被Findings of ACL錄用。文章第一作者分别為博士研究生陶政為（1篇主會、1篇Findings）和博士研究生張克馳同學（1篇主會），指導教師為beat365金芝教授、李戈教授和趙海燕副教授，以及北京市大數據先進技術研究院白曉穎研究員。論文信息如下：

UniEvent: Unified Generative Model with Multi-Dimensional Prefix for Zero-Shot Event-Relational Reasoning

提出UNIEVENT，将事件語義處理中的任務組織到分别為事件間關系和任務形式兩個軸的坐标系中。然後訓練一個統一的文本到文本生成模型，該模型為每個推理任務使用坐标分配前綴。UNIEVENT在零樣本和有監督推理任務上實現了具有競争力的性能。

SEAG: Structure-Aware Event Causality Generation

提出了一種用于結構感知事件因果關系生成 (SEAG) 的方法。使用圖線性化模塊，我們基于預訓練的語言模型以文本到文本生成的方式生成因果關系圖結構。實驗結果表明我們的方法取得了較好的效果。

Self-Edit: Fault-Aware Code Editor for Code Generation

提出了一種名為Self-Edit的生成和編輯方法，它在示例測試用例上執行LLM生成的代碼，并通過對執行結果的故障感知，來糾正生成的代碼中的錯誤，從而提高競争性編程任務中的代碼質量。

1962年創辦的國際計算語言學年會，是自然語言處理與計算語言學領域最高級别的學術會議——據谷歌學術計算語言學刊物指标顯示，ACL影響力位列本領域第一，是CCF推薦的計算語言學方面唯一的A類會議，曆年主會錄用率在25%左右。