第15届自然语言处理实证方法会议 (The Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing，EMNLP 2015) 于9月17日至21日在葡萄牙里斯本召开，我组共有四篇论文被会议录用。刘洋、刘知远、栾焕博三位老师和研究生沈世奇、柳春洋、林衍凯及本科生罗鸿胤参加了本次会议并宣讲论文。这四篇论文分别是：

1. “Consistency-Aware Search for Word Alignment”。博士生沈世奇是第一作者，由刘洋、栾焕博和孙茂松老师指导。论文提出了一种词语对齐搜索算法，该算法通过在目标函数中加入覆盖度使得搜索得出的对齐结果显著提高机器翻译性能。

2. “Generalized Agreement for Bidirectional Word Alignment”。硕士生柳春洋是第一作者，由刘洋、栾焕博和孙茂松老师指导。论文为双向词语对齐提出了泛化一致性损失函数，能够较好地解决传统模型的不对称现象，显著提升了机器翻译性能。

3. “Modeling Relation Paths for Representation Learning of Knowledge Bases”。博士生林衍凯是第一作者，由刘知远、栾焕博和孙茂松老师指导。论文提出了一种基于路径的知识图谱表示模型，将实体之间的路径表示为一种平移关系。论文其主要贡献为提出了用于计算不同路径的权重的基于路径限制的资源分配算法和三种不同的路径表示模型，并在知识图谱完善和文本关系抽取中验证了模型的有效性。

4. “Online Learning of Interpretable Word Embeddings”。本科生罗鸿胤是第一作者，由刘知远、栾焕博和孙茂松老师指导。论文提出了一种可解释的在线词嵌入算法，并使用动态学习率和投影梯度下降算法改善了词嵌入的准确率。

EMNLP自1993年举办以来，迄今已发展成为自然语言处理领域极具影响力的顶级会议，受到学术界和产业界的高度关注，每年吸引世界各国近千名学者参加会议。EMNLP 2015共收到投稿1315篇，最终录用312篇论文，录用率为24%。本次会议邀请了加拿大蒙特利尔大学Yoshua Bengio教授和斯坦福大学Justin Grimmer教授做特邀报告。Bengio教授的报告“Deep Learning of Semantic Representations”介绍了Attention-based Model在文本、语音和图像等多项任务中的成功应用，并对深度学习未来的发展进行了展望。下一届EMNLP将于 2016年在美国奥斯汀举办。

我组师生在会场门口合影

刘洋副教授和沈世奇在poster展板前

 柳春洋在回答观众提问

 林衍凯在做poster展示

 罗鸿胤在做poster展示