近日，第61届国际计算语言学年会（Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics，简称ACL）公布了ACL 2023的论文录用消息。北京大学计算机学院知识与需求工程研究室共有3篇论文被ACL 2023录用，其中2篇论文被ACL主会录用，1篇被Findings of ACL录用。文章第一作者分别为博士研究生陶政为（1篇主会、1篇Findings）和博士研究生张克驰同学（1篇主会），指导教师为计算机学院金芝教授、李戈教授和赵海燕副教授，以及北京市大数据先进技术研究院白晓颖研究员。论文信息如下：

UniEvent: Unified Generative Model with Multi-Dimensional Prefix for Zero-Shot Event-Relational Reasoning

提出UNIEVENT，将事件语义处理中的任务组织到分别为事件间关系和任务形式两个轴的坐标系中。然后训练一个统一的文本到文本生成模型，该模型为每个推理任务使用坐标分配前缀。UNIEVENT在零样本和有监督推理任务上实现了具有竞争力的性能。

SEAG: Structure-Aware Event Causality Generation

提出了一种用于结构感知事件因果关系生成 (SEAG) 的方法。使用图线性化模块，我们基于预训练的语言模型以文本到文本生成的方式生成因果关系图结构。实验结果表明我们的方法取得了较好的效果。

Self-Edit: Fault-Aware Code Editor for Code Generation

提出了一种名为Self-Edit的生成和编辑方法，它在示例测试用例上执行LLM生成的代码，并通过对执行结果的故障感知，来纠正生成的代码中的错误，从而提高竞争性编程任务中的代码质量。

1962年创办的国际计算语言学年会，是自然语言处理与计算语言学领域最高级别的学术会议——据谷歌学术计算语言学刊物指标显示，ACL影响力位列本领域第一，是CCF推荐的计算语言学方面唯一的A类会议，历年主会录用率在25%左右。