初學者如何查閱自然語言處理(NLP)領域學術資料

2021-07-16 14:03:57 字數 2282 閱讀 6196

昨天實驗室一位剛進組的同學發郵件來問我如何查詢學術**,這讓我想起自己剛讀研究生時茫然四顧的情形:看著學長們高談闊論領域動態,卻不知如何入門。經過研究生幾年的耳濡目染,現在終於能自信地知道去哪兒了解最新科研動態了。我想這可能是初學者們共通的困惑,與其只告訴乙個人知道,不如將這些folk knowledge寫下來,來減少更多人的麻煩吧。當然,這個總結不過是一家之談,只盼有人能從中獲得一點點益處,受個人認知所限,難免掛一漏萬,還望大家海涵指正。

與大部分計算機學科類似,由於技術發展迅速,nlp/cl領域更重視發表學術會議**,原因是發表周期短,並可以通過會議進行交流。當然nlp/cl也有自己的旗艦學術期刊,發表過很多經典學術**,那就是computational linguistics(url:該期刊每期只有幾篇文章,平均質量高於會議**,時間允許的話值得及時追蹤。此外,acl學會為了提高學術影響力,也剛剛創辦了transactions of acl(tacl,url:值得關注。值得一提的是這兩份期刊也都是開放獲取的。此外也有一些與nlp/cl有關的期刊,如acm transactions on speech and language processing,acm transactions on asian language information processing,journal of quantitative linguistics等等。

根據google scholar metrics 2023年對nlp/cl學術期刊和會議的評價,acl、emnlp、naacl、coling、lrec、computational linguistics位於前5位,基本反映了本領域學者的關注程度。

nlp/cl作為交叉學科,其相關領域也值得關注。主要包括以下幾個方面:(1)資訊檢索和資料探勘領域。相關學術會議主要由美國計算機學會(acm)主辦,包括sigir、www、wsdm等;(2)人工智慧領域。相關學術會議主要包括aaai和ijcai等,相關學術期刊主要包括artificial intelligence和journal of ai research;(3)機器學習領域,相關學術會議主要包括icml,nips,aistats,uai等,相關學術期刊主要包括journal of machine learning research(jmlr)和machine learning(ml)等。例如最近興起的knowledge graph研究**,就有相當一部分發表在人工智慧和資訊檢索領域的會議和期刊上。實際上國內計算機學會(ccf)制定了「中國計算機學會推薦國際學術會議和期刊目錄」(通過這個列表,可以迅速了解每個領域的主要期刊與學術會議。

與國際上相似,國內也有乙個與nlp/cl相關的學會,叫做中國中文資訊學會(url:通過學會的理事名單(基本可以了解國內從事nlp/cl的主要單位和學者。學會每年組織很多學術會議,例如全國計算語言學學術會議(ccl)、全國青年計算語言學研討會(yccl)、全國資訊檢索學術會議(ccir)、全國機器翻譯研討會(cwmt),等等,是國內nlp/cl學者進行學術交流的重要平台。尤其值得一提的是,全國青年計算語言學研討會是專門面向國內nlp/cl研究生的學術會議,從組織到審稿都由該領域研究生擔任,非常有特色,也是nlp/cl同學們學術交流、快速成長的好去處。值得一提的是,2023年在北京召開的coling以及2023年即將在北京召開的acl,學會都是主要承辦者,這也一定程度上反映了學會在國內nlp/cl領域的重要地位。此外,計算機學會中文資訊科技專委會組織的自然語言處理與中文計算會議(nlp&cc)也是最近崛起的重要學術會議。中文資訊學會主編了乙份歷史悠久的《中文資訊學報》,是國內該領域的重要學術期刊,發表過很多篇重量級**。此外,國內著名的《計算機學報》、《軟體學報》等期刊上也經常有nlp/cl**發表,值得關注。

最後簡單說一下快速了解某領域研究進展的經驗。你會發現,搜尋引擎是查閱文獻的重要工具,尤其是谷歌提供的google scholar,由於其龐大的索引量,將是我們披荊斬棘的利器。

當需要了解某個領域,如果能找到一篇該領域的最新研究綜述,就省勁多了。最方便的方法還是在google scholar中搜尋「領域名稱 + survey / review / tutorial / 綜述」來查詢。也有一些出版社專門出版各領域的綜述文章,例如now publisher出版的foundations and trends系列,morgan & claypool publisher出版的synthesis lectures on human language technologies系列等。它們發表了很多熱門方向的綜述,如文件摘要、情感分析和意見挖掘、學習排序、語言模型等。

如果方向太新還沒有相關綜述,一般還可以查詢該方向發表的最新**,閱讀它們的「相關工作」章節,順著列出的參考文獻,就基本能夠了解相關研究脈絡了。當然,還有很多其他辦法,例如去videolectures.net上看著名學者在各大學術會議或暑期學校上做的tutorial報告,去直接諮詢這個領域的研究者,等等。

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昨天實驗室一位剛進組的同學發郵件來問我如何查詢學術 這讓我想起自己剛讀研究生時茫然四顧的情形 看著學長們高談闊論領域動態,卻不知如何入門。經過研究生幾年的耳濡目染,現在終於能自信地知道去哪兒了解最新科研動態了。我想這可能是初學者們共通的困惑,與其只告訴乙個人知道,不如將這些folk knowledg...

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