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01会议介绍
Turing Academy
ACL 2025（Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics）是自然语言处理与计算语言学领域的顶级国际学术会议，聚焦于NLP的前沿研究和技术进展。由ACL协会主办，每年都吸引全球学者、研究人员和行业专家，共同探讨自然语言处理和相关领域的最新成果。
从事自然语言处理、机器翻译、文本生成、信息抽取、情感分析等领域的研究者可以密切关注ACL 2025。距离投稿截止日期还有一段时间，建议有意向投稿的研究人员提前规划研究方向，尽早开展论文写作。
02重要信息
Turing Academy
CCF分级：CCF-A
Core分类: A类
录取率：23.5% (910/3872 23')
官网地址：https://2025.aclweb.org/
论文提交截止日期：2025年2月16日
审稿及反馈给作者：2025年4月15日
提交修改截止日期：2025年4月20日
录用通知：2025年5月15日
撤稿截止日期：2025年5月30日
最终版提交截止日期：2025年5月30日
主会议时间：2025年7月28日至30日
研讨会时间：2025年7月31日至8月1日
03 研究主题
Turing Academy
包括但不限于：
1. 语言模型与生成
2. 机器翻译
3. 信息抽取与知识图谱
4. 文本分类与情感分析
5. 问答系统
6. 对话系统与对话管理
7. 语音与文本结合的多模态处理
8.低资源语言处理
9. 语法与句法分析
04 推荐阅读
Turing Academy
岛主为大家准备了一篇ACL 2024的最佳论文，推荐给同学们参考。
论文简介：
乔姆斯基和其他人明确声称，大型语言模型（LLM）在学习人类可以学会的和不能学会的语言方面同样出色。然而，几乎没有发表的实验证据支持这一观点。本文开发了一组具有不同复杂度的合成“不可能语言”，通过系统性地改变英语数据的单词顺序和语法规则来实现。这些语言形成了一个不可能性连续体：一端是固有不可能的语言（如随机且不可逆的单词打乱），另一端是直观上可能但在语言学上通常认为不可能的语言，尤其是基于单词位置计数规则的语言。我们进行了广泛的评估，以测试GPT-2小模型学习这些“无争议不可能语言”的能力，且在训练的各阶段评估了学习过程。核心发现是，GPT-2在与英语对比时难以学习这些不可能语言，挑战了核心观点。更重要的是，我们希望这种方法能开启新的研究方向，通过测试不同LLM架构学习不可能语言，进一步了解LLM如何用作认知与类型学研究工具。
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