- 关于智能机器的形式上不可判定特征
研究人工智能机器展现特定行为的逻辑可能性所需的条件，提出了一种与形式语言理论数学上不同但类似的形式化方法，并描述了判定给定任意机器是否具有某种特性的逻辑可能性所需的条件。与先前研究结果不同，发现计算可行性理论中的 Rice 定理通常无法确定 - ACL控制层次中的收敛与多样性
本研究通过控制机制，定义了四种文法形式：PDAs 控制 PDAs 生成的语言，PDAs 控制 CFGs 生成的语言，CFGs 控制 PDAs 生成的语言和 CFG 控制 CFG 生成的语言，进一步精确定义了它们之间的等价关系，此外，提出了一 - 多智能体路径规划的启发式编译
本文介绍了如何在 SAT 求解器中构建带有领域特定启发式信息的 MAPF 编码，并选择每个 agent 的备选路径来构建编码，实验结果表明这种启发式的 MAPF 求解器优于普通的 SAT 求解器。
- 树形证明系统是一致的
本文研究了包括树状结构和图形结构的证明理论，解决了其中树状结构中的一致性问题，揭示了其抽象的统一形式主义。
- 结构因果模型之间的抽象：定义和性质述评
本文综述了针对结构因果模型（SCMs）在不同级别抽象间建立关系的问题上已提出的解决方案，着重于 SCMs 之间的映射的形式特性，并强调了可在其上实施此特性的不同层次（结构、分布）。此理解不仅允许区分具有更多意识的因果抽象提案，而且还允许针对 - 本体概念的计量和聚合
该论文描述了一种扩展一阶逻辑的方法，使方案更加容易修改，并引入了一个保护机制来保证公式的正确性，同时将该方案应用于四个不同问题领域的知识表示中。
- MM基于 Answer Set Programming 的定性理论编码和推理的一般方法
这篇论文提出了使用 ASP 作为一个统一的形式化语言来解决需要定性推理和非定性推理的问题，提出了一族可以处理任何二进制关系资料的 ASP 编码，并且在真实数据集的实验中进行了评估。
- 具有属性感知上下文流的程序性阅读理解
该研究介绍了一种用于程序化阅读理解的算法，将文本转换成一般的形式，将过程表示为实体属性的转换序列，利用预训练的语言模型，同时预测实体属性和它们的转换，实现了对 ProPara 和 npn-cooking 两个数据集的最新成果。
- 奖励合理 (隐式) 选择：奖励学习的统一形式化
研究如何从人类的行为或反馈中学习奖励函数，并提出一种单一的形式化框架，将各种不同类型的行为诠释为人类所做出的奖励选择，这既可用于解读过去的工作，又能为今后的研究提供借鉴和启迪。
- EMNLP基于树结构的神经机器翻译解码器
该论文探究了加入不同语言结构对神经机器翻译性能的影响，提出了一种能够自然生成目标端任意树形结构的神经机器翻译模型，并且发现无需任何语言知识构造的平衡二叉树结构具有最佳的性能提升，能够超过标准的 seq2seq 模型和其他引入目标端语法的方法 - AAAI常规桌面游戏
本文介绍了基于正则语言理论的新型通用游戏协议语言 Regular Boardgames，在效率高，性质全，自然度高方面有较大优势，特别适用于棋类游戏的研究和实践发展，并已被证明可以有效编码和玩复杂规则和分支因子大的游戏。
- 一个在不过度负担标注者的前提下，(欠) 规范依赖句法的框架
本文提出了一个轻量级依存句法标注框架，其建立在常规无标签依存句法表示法的基础上，采用简单的符号和标注工作流程，同时鼓励标注人员对语法的某些部分进行欠指定操作，以便优化规范化过程。并且本文在三种语言上验证了该标注框架的有效性，并开发了算法来评 - 重新审视认识规范
本文重新审视认识规范的形式化方法，提出新的定义，并给出了多种语义，其中之一在句法限制下等价于原定义的 Gelfond 语义。我们还从推理能力的角度分析了其复杂度，并展示了它在最近由 Faber 和 Woltran 考虑的需要元推理的问题中的 - ACL自由語序語言的標注方案
介绍了用于创建非配置语言的语言学注释语料库的注释方案和工具，该方案反映了一种分层的语言概念，并仅对具体的表示层之间的相互关系做出最小化的假设。