EMNLP 2024于11月在美国迈阿密举行，吸引了来自全球的自然语言处理领域专家学者。本次会议共收到6395篇论文投稿，最终1271篇被接收。南京大学自然语言处理组的一篇论文《Formality is Favored: Unraveling the Learning Preferences of Large Language Models on Data with Conflicting Knowledge》荣获杰出论文奖。该论文深入分析了大型语言模型（LLM）在处理冲突知识时的学习偏好，例如文本风格和来源等特征，并探讨了这些偏好产生的潜在原因，即预训练数据中不同特征文本内容的一致性。论文成果有助于更深入地理解LLM的学习机制，为其未来的发展提供参考。
🎉EMNLP 2024会议在美国迈阿密举行，共收到6395篇论文投稿，最终1271篇被接收，是自然语言处理领域的重要学术盛会。
💡南京大学自然语言处理组的论文《Formality is Favored: Unraveling the Learning Preferences of Large Language Models on Data with Conflicting Knowledge》荣获杰出论文奖，该论文由李家欢、曹沂青为共同第一作者，黄书剑为通讯作者。
🔎论文研究了LLM在处理冲突知识时存在的潜在学习偏好，例如文本风格、来源等特征，并分析了这些偏好产生的原因，即预训练数据中不同特征文本内容的一致性。
📖论文正式版链接：https://aclanthology.org/2024.emnlp-main.304.pdf，后续公众号推文将更新详细介绍。
🏆该论文的获奖，彰显了南京大学自然语言处理组在该领域的学术实力和研究成果。
EMNLP ( Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing), Google Scholar h5-index为193，是自然语言处理领域最具影响力的国际学术会议之一。其在中国计算机学会推荐期刊会议列表中为B类推荐，清华计算机学科推荐学术会议和期刊列表中为A类推荐。11月12日-11月16日，EMNLP2024在美国佛罗里达州的迈阿密举行。
此次会议共收到 6395 篇论文，其中有效投稿 6105 篇，最终有1271 篇主会议论文被接收。11月15日，EMNLP2024揭晓了包含最佳论文（5篇）、杰出论文（20篇）等多个奖项。获奖论文由最佳论文奖委员会从领域主席和资深领域主席提名的114篇候选中评选产生。南京大学自然语言处理组李家欢博士、曹沂青硕士、黄书剑教授、陈家骏教授共同完成的学术论文“Formality is Favored: Unraveling the Learning Preferences of Large Language Models on Data with Conflicting Knowledge”获得杰出论文奖。其中，李家欢、曹沂青为共同第一作者，黄书剑为通讯作者。
论文分析了LLM对冲突知识学习过程中存在的潜在偏好（文本风格、来源等特征），分析和验证了偏好产生的可能原因（预训练过程中不同特征文本的内容一致性）。详细的论文介绍将在后续的公众号推文中更新。论文正式版链接：https://aclanthology.org/2024.emnlp-main.304.pdf。
