作为人工智能领域最重要的国际学术会议之一，IJCAI今日公布了最新论文接收结果，这一消息在该领域引起了广泛关注。据悉，今年共有4752篇有效提交论文，最终收录850篇，接收率为17.9%。尽管投稿数量与去年的3470篇相比有所增加，但最终的接收率仍低于去年的20.5%。
论文收录结果发布后，一些未被接受者表达了遗憾，而被接受者的则分享了他们收到的通知。此外，我们将在专访程序委员会主席（Sarit Kraus）中探讨这些问题，并回顾近20年来获得杰出论文奖的29篇文章，以展现AI发展轨迹。
以下是一些杰出作品：
SentiGAN：通过混合对抗性网络生成情感文本
本研究提出了一种新的框架——SentiGAN，以解决GAN生成文本时常遇到的质量差、缺乏多样性和模式崩溃的问题。在无监督环境下，该模型产生不同情感标签的文本，并且在四个数据集上的实验结果显示其优于当前最先进的方法。
通过大多数动态中观点传播进行推理
研究社会图上的意见传播问题，发现无论底层图如何，都总是存在一个半数智能体群体可以消除相反意见。然而，这两种观点是否可稳定配置存储是一个NP难问题。
R-SVM+：具有私有信息的鲁棒学习
在实际应用中，由于训练和测试数据质量不一致，本文提出了一种新的鲁棒 SVM+（R-SVM+）算法，它能最大化下界以增强模型容忍度并提高性能。
从连接查询到实例查询，在基于领域本体中的查询处理
研究基于AQC族描述逻辑OMQs，可重写OMQ至IQs条件下的精确性和复杂性界限，以及MMSNP语句等价判定CSP复杂度界限。
玩的是什么游戏？从博弈中的正态与拓展性端到端学习
提出了一个可微、端到端学习框架来处理逆设置，其中非所有智能体都知道底层博弈参数，他们必须通过观察来学习。这项工作改进了原-对偶牛顿方法并实现梯度计算，从而使得通过深层网络体系结构循环集成博弈求解器成为可能。
图注意力机制带有常识知识对话生成
利用静态图注意力机制增强帖子的语义信息，然后使用动态图注意力机制支持单词生成过程，为开放领域会话生成提供支持。
