NAACL 2024自然语言处理技术综述

大语言模型相关研究

智能体

FLAP：基于约束解码的LLM流程规划
提出了一种在大型语言模型中实现流程遵循规划的方法，通过约束解码技术确保规划过程的合规性。

属性值抽取

EIVEN：基于多模态LLM的高效隐式属性值抽取
开发了从文本和视觉数据中提取属性值的高效方法，通过多模态大语言模型实现隐式信息的准确抽取。

持续学习

Q-Tuning：基于队列的终身少样本语言学习提示调优
采用队列机制的提示调优方法，使模型能够在持续学习场景下有效适应少样本任务。

对话系统

利用LLM进行对话质量评估
探索使用大语言模型自动评估对话质量的技术方案。

幻觉缓解

少即是多：改进事实一致性自动评估
提出通过简化评估流程来提升事实一致性检测效果的方法。

TofuEval：主题聚焦对话摘要中的LLM幻觉评估
专门针对主题聚焦的对话摘要任务，系统评估大语言模型的幻觉现象。

改进长文本答案生成的多源归因
研究在多源信息融合场景下提升答案生成可追溯性的技术。

机器翻译

基于偏好驱动的大语言模型增强翻译范式
利用用户偏好信息优化大语言模型的翻译性能。

自然语言处理

大型语言模型中的俚语知识研究
系统分析大语言模型对非正式语言（特别是俚语）的理解能力。

问答系统

自带知识图谱：零样本KGQA的自监督程序合成
提出三阶段方法，使问答模型能够无需训练数据即可适配新的知识图谱。

推理

CoMM：协作多智能体多推理路径提示
通过多智能体协作和多重推理路径的提示策略，解决复杂问题求解任务。

推荐系统

RecMind：大语言模型驱动的推荐智能体
构建基于大语言模型的推荐系统，提升个性化推荐效果。

人类反馈强化学习

RS-DPO：混合拒绝采样和直接偏好优化的LLM对齐方法
结合拒绝采样和直接偏好优化技术，改进大语言模型的对齐效果。

负责任AI

ITERALIGN：大语言模型的迭代宪法对齐
提出迭代式对齐方法，确保语言模型符合人类价值观和社会规范。

MICo：通过抑制控制预防大语言模型毒性
采用抑制控制机制对大语言模型进行预防性去毒处理。

大语言模型向数据驱动角色的可控性研究
探索如何将大语言模型导向特定数据驱动角色的技术方法。

检索增强生成

通过对比解码增强LLM的上下文理解
利用对比解码技术提升大语言模型对上下文信息的理解能力。

文本生成

词典例句的低成本生成与评估
开发高效的词典例句自动生成和评估方法。

多评论上下文融合
研究在多评论场景下实现信息有效融合的技术。

视觉语言模型

MAGID：合成多模态数据集自动生成流程
构建自动化流水线，用于生成高质量的多模态合成数据集。

提示视觉语言模型实现方面控制的指代表达生成
通过提示工程技术控制视觉语言模型生成特定方面的指代表达。

通用与经典技术

对话代理

利用有趣事实增强对话界面用户参与度
探索通过引入有趣事实来提升对话系统用户参与度的技术。

信息抽取

利用客户反馈进行多模态洞察提取
开发从客户反馈中提取多模态洞察信息的方法。

REXEL：文档级关系抽取与实体链接的端到端模型
提出统一的端到端模型，同时处理文档级关系抽取和实体链接任务。

机器学习

DEED：加速编码器-解码器Transformer模型的动态早期退出
通过动态早期退出机制提升编码器-解码器架构的推理效率。

机器翻译

双语词典归纳的词汇性研究
深入分析双语词典归纳任务中的词汇特性。

M3T：多模态文档级机器翻译新基准数据集
构建面向多模态文档级机器翻译任务的新基准数据集。

负责任AI

通过追踪偏差影响缓解问答模型偏差
提出偏差影响追踪机制，有效降低问答系统中的模型偏差。

语义检索

极高效的在线查询编码用于稠密检索
开发高效的在线查询编码方法，提升稠密检索系统的性能。

文本摘要

CCSUM：大规模高质量新闻摘要数据集
通过新闻事件聚类和严格过滤流程，构建高质量的新闻摘要数据集。

基于高质量伪标签选择的半监督对话摘要
提出伪标签选择机制，提升半监督对话摘要模型的性能。

视觉问答

多问题多答案文本视觉问答
研究多问题多答案场景下的文本视觉问答技术。
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