MNLP是“自然语言处理的经验方法”缩写是一年一度的会议，邀请来自世界各地的研究人员参加。参与者和演讲者聚集在一起，学习跨越NLP广度的最新发展，包括机器翻译。
会议除了来自顶尖学术机构的定期研究人员外，还吸引了大型科技公司的极大关注-Google，Facebook，百度，苹果，Salesforce，eBay，思科和亚马逊都是会议的赞助商。对他们来说，EMNLP不仅是分享他们在NLP研究中发现的最新机会，也是从会议参与者中积极寻找人才的机会。
每年，研究人员都被要求在会议开始前提交论文供会议评审人员考虑。通常，大约四分之一的提交论文以某种形式被接受。EMNLP是一个高风险、高浏览率的聚会，让研究人员有机会向一群NLP相同的同行展示他们的最新发现。
香港版EMNLP(EMNLP)-IJCNLP 2019年11月5日至7日(IJC代表国际联合会议)举行，特色是465篇长论文、218篇短论文和44篇演示论文。只提交了3000篇论文，比2018年增加了37篇％。
在2019年11月9日举行的闭幕式上，EMNLP宣布了四个奖项：最佳论文、最佳论文亚军、最佳演示论文和最佳资源论文。
最佳论文奖颁给约翰·霍普金斯大学的李香丽和杰森·在信息瓶颈方面，埃斯纳获得了嵌入(用于分析)论文的专业词汇。约翰，斯坦福大学·休伊特（John Hewitt）和珀西·梁（Percy Liang）是“最佳论文奖”，他们设计并解释了带有控制任务的探针。
艾伦人工智能研究所和加利福尼亚大学欧文分校的一组研究人员是关于它的“AllenNLP解释:解释NLP模型预测的框架”论文获得最佳演示论文奖。
为了表彰他们在探索低资源语言方面的工作，最佳资源论文奖授予一组机器翻译研究人员。论文的标题是“FLORES评估数据集：尼泊尔语-英语和僧伽罗语-英语”，来自Facebook应用机器学习，Facebook AI研究（FAIR），索邦大学的八名研究人员与约翰共同撰写·霍普金斯大学。这篇论文的合作者是弗朗西斯科·古兹曼（FranciscoGuzmán），陈彭仁，迈尔·奥特（Myle Ott），胡安·纪尧姆，皮诺·兰普尔（Guillaume Lample），菲利普·科恩（Philipp Koehn），维斯拉夫·乔杜里（Vishrav Chaudhary）和马克·奥雷里奥·兰扎托（Marc'Aurelio Ranzato）。
缺乏资源的语言是机器翻译研究中的一个热门话题，尤其是像Facebook、Microsoft和阿里巴巴这样的大型科技公司。这些公司有自己的动机来寻找以美国或中国为中心的语言内容，通常很难以有意义的方式渗透。
该奖项由三个独立的委员会决定：一个是最佳论文奖（亚军），另一个是最佳资源论文奖，另一个是最佳演示论文奖。该奖项的最初提名来自1700名审稿人、152名区域主席和18名高级区域主席。他们分别提出了5名最佳论文候选人和5名最佳资源论文候选人的入围名单。
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