EMNLP 2024会议
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EMNLP 2024会议由国际计算语言学协会（Association for Computational Linguistics, ACL）主办，于二零二四年十一月十二日至十六日在美国佛罗里达州迈阿密举行。这是自然语言处理领域的一个旗舰会议。EMNLP 2024 会议聚焦于推动自然语言处理领域的创新，特别关注大语言模型领域的探索如训练和推理效率、可解释性分析以及下游应用方向。会议吸引了来自世界各地的4,000多名研究人员参加。
来自AIFT的邱泽轩博士生展示了他的研究论文“CLongEval: A Chinese Benchmark for Evaluating Long-Context Large Language Models （一个评估长文本背景大型语言模型的中文基准）” 。现实世界中的许多文档（如金融研报、法律文件）都很长，因此开发具有鲁棒的长上下文能力以及变成最近的研究核心。本论文提出了一个使用于中文长文本领域的评测基准ClongEval。该基准具有三个关键特点：(1) 数据量充足，包括7种不同的任务和7,267个示例；(2) 应用范围广泛，适用于上下文窗口大小从1K到100K的模型；(3) 高质量，除了自动构建的标签外，还包括2,000多个手动标注的问答对。基于该基准，论文对于多个语言模型进行了全面评估，提供了深入分析，揭示了在长上下文场景中面临的关键能力挑战。
