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8月24日至27日,，第十七屆全國(guó)知識(shí)圖譜與語(yǔ)義計(jì)算大會(huì)（CCKS 2023）在沈陽(yáng)召開(kāi),。語(yǔ)言工程與認(rèn)知計(jì)算工信部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室（下文簡(jiǎn)稱(chēng)“重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室”）“英文科技論文寫(xiě)作智能批改與評(píng)價(jià)”團(tuán)隊(duì)提交至大會(huì)的論文“Move Structure Recognition in Scientific Papers with Saliency Attribution”榮獲優(yōu)秀資源論文獎(jiǎng)。論文第一作者是北京理工大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院碩士研究生林金坤,，團(tuán)隊(duì)的其他作者分別來(lái)自北京理工大學(xué)外國(guó)語(yǔ)學(xué)院,、北京理工大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院和北京工業(yè)大學(xué)信息學(xué)部。

全國(guó)知識(shí)圖譜與語(yǔ)義計(jì)算大會(huì)（China Conference on Knowledge Graph and Semantic Computing,，CCKS）由中國(guó)中文信息學(xué)會(huì)語(yǔ)言與知識(shí)計(jì)算專(zhuān)業(yè)委員會(huì)主辦,，目前已經(jīng)成為國(guó)內(nèi)知識(shí)圖譜、語(yǔ)義技術(shù)等領(lǐng)域的核心學(xué)術(shù)會(huì)議,，聚集了知識(shí)表示與推理,、自然語(yǔ)言理解與知識(shí)獲取、圖數(shù)據(jù)管理與圖計(jì)算,、智能問(wèn)答等相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域的學(xué)者和研發(fā)人員。

語(yǔ)步（move）是學(xué)術(shù)論文文本內(nèi)容的重要結(jié)構(gòu)和單元,，語(yǔ)步分析是計(jì)算語(yǔ)言學(xué)中與語(yǔ)用學(xué)相關(guān)的一個(gè)研究話(huà)題,，對(duì)于分析文本的意圖和連貫性等都具有關(guān)鍵作用。論文團(tuán)隊(duì)面向科技論文設(shè)計(jì)了科技論文語(yǔ)步結(jié)構(gòu)識(shí)別的創(chuàng)新任務(wù),，同時(shí)人工標(biāo)注了較大規(guī)模的高質(zhì)量數(shù)據(jù)集Scientific Abstract Moves Dataset (SAMD),。為了解決語(yǔ)步結(jié)構(gòu)內(nèi)容中的隱性混合和反事實(shí)推斷導(dǎo)致語(yǔ)步識(shí)別性能不佳等問(wèn)題，團(tuán)隊(duì)提出了語(yǔ)步顯著性歸因的新概念,，它可以闡明單詞對(duì)特定語(yǔ)步結(jié)構(gòu)的貢獻(xiàn),。在此基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)了一種新的語(yǔ)步識(shí)別訓(xùn)練機(jī)制,，該機(jī)制充分考慮了上下文信息,，并促使模型專(zhuān)注于與標(biāo)簽相關(guān)的最重要文本。所提方法在SAMD和NLP Contribution Graph共享任務(wù)數(shù)據(jù)集（NCG）上進(jìn)行實(shí)驗(yàn),，均取得了突出表現(xiàn),。這是團(tuán)隊(duì)在語(yǔ)步識(shí)別可解釋性上的首次嘗試，為了解模型如何做出決策并識(shí)別模型中的潛在偏差或錯(cuò)誤提供了可能。

此次榮獲大會(huì)優(yōu)秀資源論文獎(jiǎng)表明團(tuán)隊(duì)的研究獲得了學(xué)術(shù)同行的認(rèn)可,，這也是重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室成立以來(lái),，積極推動(dòng)并開(kāi)展文理交叉、文工交叉以及多學(xué)科創(chuàng)新合作的重要階段成果之一,，充分體現(xiàn)了“語(yǔ)言智能+外語(yǔ)教育”協(xié)同創(chuàng)新發(fā)展的可能性,。未來(lái)，重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室將繼續(xù)開(kāi)展更加廣泛的交流與合作,，實(shí)現(xiàn)更高質(zhì)量和多樣化的成果產(chǎn)出,。