10月29日，EMNLP 2021会议公布了多个奖项：包括最佳长论文奖、最佳短论文奖、优秀论文奖和最佳Demo奖。华人学者刘方宇、杨子小帆分别是最佳长论文的一作作者和最佳短论文的一作作者。
最佳长论文奖
论文标题：Visually Grounded Reasoning across Languages and Cultures
论文链接：https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/2109/2109.13238.pdf
论文梗概：
目前，ImageNet的概念和图像被应用于很多视觉和语言数据集以及预训练编码器的设计，或者或多或少会从ImageNet中吸取灵感。但是，人们很难察觉，ImageNet基准对计算机视觉进步的贡献其实是被高估了，因为ImageNet主要都是选自于英文数据库和英文图像查询，这就会导致数据源材料带有不少北美或西欧的偏见。
经验和理论分析表明，在现有的视觉语言数据集中记录的概念和图像，在许多不同于英语的语言中以及在欧洲和北美以外的文化中，可能既不突出也不是原型。为了减轻这些偏见，他们设计了一个新的注释协议，其中图像和标题的选择完全由母语人士驱动。
最佳短论文奖
论文标题：CHoRaL: Collecting Humor Reaction Labels from Millions of Social Media Users
论文摘要：
近年来，由于用户生成的具有比喻性语言的内容越来越多，理解幽默这一领域受到了越来越多的重视。然而，在幽默的感知上，个体和文化差距让具有可靠的幽默标签的大规模「幽默」数据集变得非常难收集。
研究人员提出了CHoRaL，这是一个使用自然用户对帖子的反应，而不需要手动注释，就可以在Facebook帖子上生成感知幽默标签的框架。
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