<html><head><meta http-equiv="Content-Type" content="text/html charset=utf-8"></head><body style="word-wrap: break-word; -webkit-nbsp-mode: space; -webkit-line-break: after-white-space;" class="">==================================================<br class="">         Final CFP - CogACLL 2016<br class="">==================================================<br class="">7th Workshop on Cognitive Aspects of Computational Language Learning (CogACLL)<br class=""><br class=""><span class="Apple-tab-span" style="white-space: pre;">    </span>To be held at ACL 2016<br class="">              August 11, 2016<br class=""><span class="Apple-tab-span" style="white-space: pre;">       </span><span class="Apple-tab-span" style="white-space: pre;">  </span>Berlin, Germany<br class=""><br class="">   <a href="http://sites.google.com/site/cognitivews2016" class="">http://sites.google.com/site/cognitivews2016</a><br class=""><br class="">Deadline for Long and Short Paper Submissions: May 15, 2016 (11:59pm GMT -12)<br class="">Deadline for System Demonstrations: May 29, 2016  (11:59pm GMT -12)   <br class=""><br class="">Invited Talk - Robert Berwick (MIT, USA) - Why Take a Chance?<br class=""><br class="">This workshop is endorsed by SIGNLL, the Special Interest Group on Natural Language Learning of the Association for <br class="">Computational Linguistics.<br class="">---------------------------------------------------------------<br class=""><br class="">The human ability to acquire and process language has long attracted interest and generated much <br class="">debate due to the apparent ease with which such a complex and dynamic system is learnt and used <br class="">on the face of ambiguity, noise and uncertainty. This subject raises many questions ranging from the <br class="">nature vs. nurture debate of how much needs to be innate and how much needs to be learned for <br class="">acquisition to be successful, to the mechanisms involved in this process (general vs specific) and their <br class="">representations in the human brain. There are also developmental issues related to the different stages <br class="">consistently found during acquisition (e.g. one word vs. two words) and possible organizations of this <br class="">knowledge. These have been discussed in the context of first and second language acquisition and <br class="">bilingualism, with crosslinguistic studies shedding light on the influence of the language and the environment.<br class=""><br class="">The past decades have seen a massive expansion in the application of statistical and machine learning <br class="">methods to natural language processing (NLP). This work has yielded impressive results in numerous <br class="">speech and language processing tasks, including e.g. speech recognition, morphological analysis, parsing, <br class="">lexical acquisition, semantic interpretation, and dialogue management. The good results have generally <br class="">been viewed as engineering achievements. Recently researchers have begun to investigate the relevance <br class="">of computational learning methods for research on human language acquisition and change.<br class=""><br class="">The use of computational modeling is a relatively recent trend boosted by advances in machine learning <br class="">techniques, and the availability of resources like corpora of child and child-directed sentences, and data <br class="">from psycholinguistic tasks by normal and pathological groups. Many of the existing computational models <br class="">attempt to study language tasks under cognitively plausible criteria (such as memory and processing limitations <br class="">that humans face), and to explain the developmental stages observed in the acquisition and evolution of the <br class="">language abilities. In doing so, computational modeling provides insight into the plausible mechanisms involved <br class="">in human language processes, and inspires the development of better language models and techniques. These <br class="">investigations are very important since if computational techniques can be used to improve our understanding <br class="">of human language acquisition and change, these will not only benefit cognitive sciences in general but will <br class="">reflect back to NLP and place us in a better position to develop useful language models.<br class=""><br class="">Success in this type of research requires close collaboration between the NLP, linguistics, psychology and <br class="">cognitive science communities. The workshop is targeted at anyone interested in the relevance of computational <br class="">techniques for understanding first, second and bilingual language acquisition and language change in normal and <br class="">clinical conditions. Long and short papers are invited on, but not limited to, the following topics:<br class=""><br class="">*Computational learning theory and analysis of language learning and organization<br class="">*Computational models of first, second and bilingual language acquisition<br class="">*Computational models of language changes in clinical conditions<br class="">*Computational models and analysis of factors that influence language acquisition and use in different age groups and cultures<br class="">*Computational models of various aspects of language and their interaction effect in acquisition, processing and change<br class="">*Computational models of the evolution of language<br class="">*Data resources and tools for investigating computational models of human language processes<br class="">*Empirical and theoretical comparisons of the learning environment and its impact on language processes<br class="">*Cognitively oriented Bayesian models of language processes<br class="">*Computational methods for acquiring various linguistic information (related to e.g. speech, morphology, lexicon, syntax, <br class="">semantics, and discourse) and their relevance to research on human language acquisition<br class="">*Investigations and comparisons of supervised, unsupervised and weakly-supervised methods for learning (e.g. machine <br class="">learning, statistical, symbolic, biologically-inspired, active learning, various hybrid models) from a cognitive perspective<br class=""><br class="">---------------------------------------------------------------<br class="">SUBMISSIONS<br class=""><br class="">We invite three different submission modalities:<br class=""><br class="">* Regular long papers (8 content pages + 1 page for references):<br class="">Long papers should report on original, solid and finished research<br class="">including new experimental results, resources and/or techniques.<br class=""><br class="">* Regular short papers (4 content pages + 1 page for references):<br class="">Short papers should report on small experiments, focused contributions,<br class="">ongoing research, negative results and/or philosophical discussion.<br class=""><br class="">* System demonstration (2 pages): System demonstration papers should<br class="">describe and document the demonstrated system or resources. We<br class="">encourage the demonstration of both early research prototypes and<br class="">mature systems, that will be presented in a separate demo session.<br class=""><br class="">All submissions must be in PDF format and must follow the ACL 2016<br class="">formatting requirements.<br class=""><br class="">We strongly advise the use of the provided LaTeX template<br class="">files. For long and short papers, the reported research should<br class="">be substantially original. The papers will be presented orally or as<br class="">posters. The decision as to which paper will be presented orally<br class="">and which as poster will be made by the program committee based<br class="">on the nature rather than on the quality of the work.<br class=""><br class="">Reviewing will be double-blind, and thus no author information<br class="">should be included in the papers; self-reference should be<br class="">avoided as well. Papers that do not conform to these requirements<br class="">will be rejected without review. Accepted papers will appear in the<br class="">workshop proceedings, where no distinction will be made between<br class="">papers presented orally or as posters.<br class=""><br class="">Submission and reviewing will be electronic, managed by the START system:<br class=""><br class="">   <a href="https://www.softconf.com/acl2016/CogACLL/" class="">https://www.softconf.com/acl2016/CogACLL/</a><br class=""><br class=""><br class="">Submissions must be uploaded onto the START system by the submission deadline:<br class=""><br class="">   May 15, 2016 (11:59pm GMT -12 hours)<br class=""><br class="">Please choose the appropriate submission type from the START<br class="">submission page, according to the category of your paper.<br class=""><br class="">---------------------------------------------------------------<br class="">IMPORTANT DATES<br class=""><br class="">May 15, 2016     Long and Short Paper submission deadline<br class="">May 29, 2016  System Demonstrations submission deadline<br class="">June 5, 2016      Notification of acceptance<br class="">June 22, 2016  Camera-ready deadline<br class="">August 11, 2016  Workshop<br class=""><br class="">---------------------------------------------------------------<br class="">PROGRAM COMMITTEE<br class=""><br class="">Dora Alexopoulou,  University of Cambridge (UK)<br class="">Afra Alishahi,  Tilburg University (Netherlands)<br class="">Colin Bannard, University of Liverpool (UK)<br class="">Robert Berwick, Massachusetts Institute of Technology (USA)<br class="">Philippe Blache, LPL-CNRS (France)    <br class="">Antal van den Bosch, Radboud University Nijmegen (Netherlands)<br class="">Chris Brew, Thomson Reuters (UK)<br class="">Grzegorz Chrupała, Saarland University (Germany)<br class="">Alexander Clark,  Royal Holloway, University of London (UK)<br class="">Robin Clark,  University of Pennsylvania (USA)<br class="">Walter Daelemans,  University of Antwerp (Belgium)<br class="">Dan Dediu, Max Planck Institute for Psycholinguistics (The Netherlands)<br class="">Barry Devereux,  University of Cambridge (UK)<br class="">Emmanuel Dupoux, ENS - CNRS (France)<br class="">Afsaneh Fazly,  University of Toronto (Canada)<br class="">Marco Idiart,  Federal University of Rio Grande do Sul (Brazil)<br class="">Gianluca Lebani, University of Pisa (Italy)<br class="">Igor Malioutov,  Massachusetts Institute of Technology (USA)<br class="">Tim O'Donnel, Massachusetts Institute of Technology (USA)<br class="">Muntsa Padró, Nuance (Canada)<br class="">Lisa Pearl, University of California - Irvine (USA)<br class="">Ari Rappoport,  The Hebrew University of Jerusalem (Israel)<br class="">Sabine Schulte im Walde,  University of Stuttgart (Germany)<br class="">Ekaterina Shutova, University of Cambridge (UK)<br class="">Maity Siqueira,  Federal University of Rio Grande do Sul (Brazil)<br class="">Mark Steedman,  University of Edinburgh (UK)<br class="">Suzanne Stevenson,  University of Toronto (Canada)<br class="">Remi van Trijp, Sony Computer Science Laboratory Paris (France)<br class="">Shuly Wintner,  University of Haifa (Israel)<br class="">Charles Yang,  University of Pennsylvania (USA)<br class="">Menno van Zaanen,  Tilburg University (Netherlands)<br class="">Alessandra Zarcone, University of Stuttgart (Germany)<br class=""><br class="">---------------------------------------------------------------<br class="">WORKSHOP ORGANIZERS AND CONTACT<br class=""><br class="">Anna Korhonen (University of Cambridge, UK)<br class="">Alessandro Lenci (University of Pisa, Italy)<br class="">Brian Murphy (Queen's University Belfast, UK)<br class="">Thierry Poibeau (LATTICE-CNRS, France)<br class="">Aline Villavicencio (Federal University of Rio Grande do Sul, Brazil)<br class=""><br class="">For any inquiries regarding the workshop please send an email<br class="">to <a href="mailto:cognitive2016@gmail.com" class="">cognitive2016@gmail.com</a></body></html>