Emily M. Bender

Bender ha publicado artículos de investigación sobre las estructuras lingüísticas del japonés , chintang , mandarín , wambaya , lengua de signos americana e inglés. ^{[ 20 ]}

Bender ha construido LinGO Grammar Matrix, un kit de inicio de código abierto para el desarrollo de gramáticas de estructura de frases dirigidas por la cabeza (HPSG) de precisión y amplia cobertura. ^{[ 21 ] [ 22 ]} En 2013, publicó Linguistic Fundamentals for Natural Language Processing: 100 Essentials from Morphology and Syntax, y en 2019, publicó Linguistic Fundamentals for Natural Language Processing II: 100 Essentials from Semantics and Pragmatics con Alex Lascarides, que explican principios lingüísticos básicos de una manera que los hace accesibles para los profesionales del PLN.

En 2021, Bender presentó un artículo, "Sobre los peligros de los loros estocásticos: ¿Pueden los modelos de lenguaje ser demasiado grandes? 🦜", en coautoría con la investigadora de Google Timnit Gebru y otros, en la Conferencia ACM sobre equidad, responsabilidad y transparencia ^{[ 1 ]} que Google intentó impedir su publicación, parte de una serie de eventos que llevaron a la salida de Gebru de Google, cuyos detalles son objeto de controversia. ^{[ 23 ]} El artículo trataba sobre cuestiones éticas en la construcción de sistemas de procesamiento del lenguaje natural utilizando aprendizaje automático a partir de grandes corpus de texto . ^{[ 24 ]} Desde entonces, ha dedicado esfuerzos a popularizar la ética de la IA y se ha posicionado en contra de la exageración en torno a los grandes modelos de lenguaje . ^{[ 25 ] [ 26 ]}

La regla de Bender , que se originó a partir de la pregunta que Bender formuló repetidamente en las charlas de investigación, es un consejo de investigación para los académicos computacionales: "siempre nombren el lenguaje con el que están trabajando". ^{[ 2 ]}

Ella establece una distinción entre forma lingüística y significado lingüístico. ^{[ 2 ]} La forma se refiere a la estructura del lenguaje (por ejemplo, la sintaxis ), mientras que el significado se refiere a las ideas que el lenguaje representa. En un artículo de 2020, argumentó que los modelos de aprendizaje automático para el procesamiento del lenguaje natural que se entrenan solo en la forma, sin conexión con el significado, no pueden comprender el lenguaje de manera significativa. ^{[ 27 ]} Por lo tanto, ha argumentado que herramientas como ChatGPT no tienen forma de comprender de manera significativa el texto que procesan, ni el texto que generan.

• Bender, Emily M. (2000). Variación sintáctica y competencia lingüística: El caso de la ausencia de cópula en el inglés vernáculo afroamericano . Universidad de Stanford. ISBN 978-0493085425.
• Sag, Ivan; Wasow, Thomas; Bender, Emily M. (2003). Teoría sintáctica: Una introducción formal . Centro para el Estudio del Lenguaje y la Información. ISBN 978-1575864006.
• Bender, Emily M. (2013). Fundamentos lingüísticos para el procesamiento del lenguaje natural: 100 aspectos esenciales de la morfología y la sintaxis . Synthesis Lectures on Human Language Technologies. Springer. ISBN 978-3031010224.
• Bender, Emily M.; Lascarides, Alex (2019). Fundamentos lingüísticos para el procesamiento del lenguaje natural II: 100 aspectos esenciales de la semántica y la pragmática . Synthesis Lectures on Human Language Technologies. Springer. ISBN 978-3031010446.
• Bender, Emily M.; Hanna, Alex (2025). La estafa de la IA: Cómo combatir la exageración de las grandes tecnológicas y crear el futuro que deseamos . Harper. ISBN 9780063418561.^{[ 28 ]}

• Bender, Emily (2000). "La sintaxis del mandarín Bă: una reconsideración del análisis verbal" . Journal of East Asian Linguistics . 9 (2): 105– 145. doi : 10.1023/A:1008348224800 . S2CID 115999663 – vía Academia.edu. 
• Bender, Emily M.; Flickinger, Dan; Oepen, Stephan (2002). The Grammar Matrix: Un kit de inicio de código abierto para el desarrollo rápido de gramáticas de precisión de amplia cobertura consistentes entre idiomas . Actas del taller de 2002 sobre ingeniería y evaluación de gramáticas . Vol.  15.
• Siegel, Melanie; Bender, Emily M. (2002). Procesamiento profundo eficiente del japonés . Actas del 3er taller sobre recursos lingüísticos asiáticos y estandarización internacional . Vol.  12.
• Goodman, MW; Crowgey, J.; Xia, F; Bender, EM (2015). "Xigt: Texto glosado interlineal extensible para el procesamiento del lenguaje natural". Lang Resources & Evaluation . 49 (2): 455– 485. doi : 10.1007/s10579-014-9276-1 . S2CID 254372685 . 
• Xia, Fei; Lewis, William D.; Goodman, Michael Wayne; Slayden, Glenn; Georgi, Ryan; Crowgey, Joshua; Bender, Emily M. (2016). "Enriquecimiento de una base de datos masivamente multilingüe de texto glosado interlineal". Lang Resources & Evaluation . 50 (2): 321– 349. doi : 10.1007/s10579-015-9325-4 . S2CID 254379828 . 
• Sobre los peligros de los loros estocásticos: ¿Pueden los modelos de lenguaje ser demasiado grandes? 🦜 ^{[ 1 ]}