近日，作为计算语言学和自然语言处理领域顶级国际会议的国际计算语言学年会（ACL2024）在泰国曼谷举行，北大软件提出的一种结合大型语言模型的多轮交互方法，相关论文被计算语言学和自然语言处理领域的顶级学术会议国际顶会ACL 2024录用。
ACL（Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics，CCF-A）是自然语言处理领域的顶级学术会议之一，ACL 2024被中国计算机学会（CCF）列为A类会议，是自然语言处理领域最具影响力的国际会议之一。
现场实况
文章题目：Interactive-KBQA: Multi-Turn Interactions for Knowledge Base Question Answering with Large Language Models
本文提出了一种将复杂的自然语言问题转换为可以执行的逻辑形式的方法，能直接从知识库中获取精确的答案。在大数据的时代，本技术在人和机器之间建立了交互的桥梁，具有巨大的应用价值。
本方法的核心优势在于智能性和灵活性，通过将大语言模型视为智能体，利用其推理能力自动地和知识库进行交互，逐步解析用户问题，得到对应的逻辑表达式和答案。相比于传统的方法，本方法只需要提供2个标注数据，就能取得媲美监督学习的效果。
本方法还具备人工干预的能力，即通过人工校对大语言模型的输出，保存为包含详细交互过程的数据集，进而对大语言模型的回答进行微调，确保其行为的准确性。这种结合领域专家与机器的范式，既发挥了人工智能的高效率，又保留了人类判断的灵活性。同时，本文贡献了一份开源数据集，提供了一个低资源环境下训练和优化模型的宝贵资源，为整个自然语言处理领域的研究贡献了力量。
未来，北大软件将不断提升自主研发能力，持续探索技术创新发展道路，加强科技创新成果在大模型中的应用，赋予模型自主优化和决策的能力，为发展新质生产力增添新动能。
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