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Titel: Climbing towards NLU: On Meaning, Form, and Understanding in the Age of Data
VerfasserIn: Bender, Emily M.
Koller, Alexander
HerausgeberIn: Zadeh, Amir
Sprache: Englisch
Titel: The 58th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics - proceedings of the Second Grand Challenge and Workshop on Multimodal Language (Challenge-HML) : July 10, 2020, Online (due to COVID-19 pandemic) : ACL 2020
Startseite: 5185
Endseite: 5198
Verlag/Plattform: Association for Computational Linguistics
Erscheinungsjahr: 2020
Titel der Konferenz: ACL 2020
Konferenzort: Online (due to COVID-19 pandemic)
Dokumenttyp: Konferenzbeitrag (in einem Konferenzband / InProceedings erschienener Beitrag)
Abstract: The success of the large neural language models on many NLP tasks is exciting. However, we find that these successes sometimes lead to hype in which these models are being described as “understanding” language or capturing “meaning”. In this position paper, we argue that a system trained only on form has a priori no way to learn meaning. In keeping with the ACL 2020 theme of “Taking Stock of Where We’ve Been and Where We’re Going”, we argue that a clear understanding of the distinction between form and meaning will help guide the field towards better science around natural language understanding.
DOI der Erstveröffentlichung: 10.18653/v1/2020.acl-main.463
URL der Erstveröffentlichung: https://aclanthology.org/2020.acl-main.463.pdf
Link zu diesem Datensatz: hdl:20.500.11880/32895
http://dx.doi.org/10.22028/D291-36118
ISBN: 978-1-952148-24-8
Datum des Eintrags: 9-Mai-2022
Fakultät: P - Philosophische Fakultät
Fachrichtung: P - Sprachwissenschaft und Sprachtechnologie
Professur: P - Prof. Dr. Alexander Koller
Sammlung:SciDok - Der Wissenschaftsserver der Universität des Saarlandes

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