2021年5月，研究组两篇论文获国际自然语言处理顶级会议The Joint Conference of the 59th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics and the 11th International Joint Conference on Natural Language Processing (ACL-IJCNLP 2021)录用为主会议长文和Fingdings长文。

博士生鲍建竹、范创等同学的论文《A Neural Transition-based Model for Argumentation Mining》主要研究自动地从论辩文本中提取论辩结构的论辩挖掘方法。该工作提出了一种 Neural Transition-based论辩挖掘模型，通过生成一连串的动作来逐步构建论辩图，避免了低效的穷举操作。此外，该模型可以在不引入任何结构约束的前提下同时处理树型和非树型结构的论辩文本。实验结果表明，该方法模型在两个不同结构的公开数据集上均取得了最佳性能。

博士生高俊同学的论文《An Enhancement Approach to Reference-based Evaluation Metrics for Open-domain Dialog Generation》探索了开放域对话文本质量评估方法，主要解决评测方法的可靠性问题。本文认为，对于一个基于参考文本的评测方法，其可靠性不仅依赖于这个方法衡量两个文本是相似度的能力，同时还依赖于参考文本集合的质量。为此，提出了一种增强方法来提升参考文本集合的质量。在该方法中，首先使用一个基于图网络的模型来预测参考集合的可靠分数，然后使用预测的可靠分数来帮助筛选出高质量的候选回复来构建高质量的参考回复集合。实验结果表明，论文提出的模型能够有效帮助研究人员构建高质量的参考回复集合，从而提高评测方法的可靠性。

ACL成立于1962年，是自然语言处理领域的国际排名第一的顶级学术会议。在中国计算机学会推荐会议列表中被列为A类会议。2021年ACL将与IJCNLP合作在泰国曼谷举行。

论文信息：

Jianzhu Bao, Chuang Fan, Jipeng Wu, Yixue Dang, Jiachen Du and Ruifeng Xu*. A Neural Transition-based Model for Argumentation Mining. Proceedings of ACL-IJCNLP 2021. (Long Paper)

Jun Gao, Wei Bi*, Ruifeng Xu* and Shuming Shi, An Enhancement Approach to Reference-based Evaluation Metrics for Open-domain Dialog Generation. Proceedings of ACL-IJCNLP 2021. (Findings)