Emily Bender等人撰写的《向自然语言理解进发——关于数据时代的意义、形式和自然语言理解》获得ACL 2020最佳主题论文奖。在该文中，作者通过给出意义的操作定义——表达形式（expression）和交际意图（communicatice intent）的关系，认为当前的大规模神经语言模型只是在语言的形式层面资源上训练，不可能真正理解语言的意义。作者认为对自然语言理解任务的研究可以用从上到下和从下往上两种思路，以往的提出新的数据集的研究是从下往上的具体研究，但如果从上到下的视角看，会有“从下往上的研究是否可以通向正确的方向”的问题。作者最后提出对自然语言理解研究的几点建议，并对可能的反驳作出回应。