1. 国际学术组织、学术会议与学术论文

自然语言处理(natural language processing,NLP)在很大程度上与计算语言学(computational linguistics,CL)重合。与其他计算机学科类似,NLP/CL有一个属于自己的最权威的国际专业学会,叫做The Association for Computational Linguistics(ACL,URL:http://aclweb.org/),这个协会主办了NLP/CL领域最权威的国际会议,即ACL年会,ACL学会还会在北美和欧洲召开分年会,分别称为NAACL和EACL。除此之外,ACL学会下设多个特殊兴趣小组(special interest groups,SIGs),聚集了NLP/CL不同子领域的学者,性质类似一个大学校园的兴趣社团。其中比较有名的诸如SIGDAT(Linguistic data and corpus-based approaches to NLP)、SIGNLL(Natural Language Learning)等。这些SIGs也会召开一些国际学术会议,其中比较有名的就是SIGDAT组织的EMNLP(Conference on Empirical Methods on Natural Language Processing)和SIGNLL组织的CoNLL(Conference on Natural Language Learning)。此外还有一个International Committee on Computational Linguistics的老牌NLP/CL学术组织,它每两年组织一个称为International Conference on Computational Linguistics (COLING)的国际会议,也是NLP/CL的重要学术会议。NLP/CL的主要学术论文就分布在这些会议上。

作为NLP/CL领域的学者最大的幸福在于,ACL学会网站建立了称作ACL Anthology的页面(URL:http://aclweb.org/anthology-new/),支持该领域绝大部分国际学术会议论文的免费下载,甚至包含了其他组织主办的学术会议,例如COLING、IJCNLP等,并支持基于Google的全文检索功能,可谓一站在手,NLP论文我有。由于这个论文集合非常庞大,并且可以开放获取,很多学者也基于它开展研究,提供了更丰富的检索支持,具体入口可以参考ACL Anthology页面上方搜索框右侧的不同检索按钮。

与大部分计算机学科类似,由于技术发展迅速,NLP/CL领域更重视发表学术会议论文,原因是发表周期短,并可以通过会议进行交流。当然NLP/CL也有自己的旗舰学术期刊,发表过很多经典学术论文,那就是Computational Linguistics(URL:http://www.mitpressjournals.org/loi/coli)。该期刊每期只有几篇文章,平均质量高于会议论文,时间允许的话值得及时追踪。此外,ACL学会为了提高学术影响力,也刚刚创办了Transactions of ACL(TACL,URL:http://www.transacl.org/),值得关注。值得一提的是这两份期刊也都是开放获取的。此外也有一些与NLP/CL有关的期刊,如ACM Transactions on Speech and Language Processing,ACM Transactions on Asian Language Information Processing,Journal of Quantitative Linguistics等等。

根据Google Scholar Metrics 2013年对NLP/CL学术期刊和会议的评价,ACL、EMNLP、NAACL、COLING、LREC、Computational Linguistics位于前5位,基本反映了本领域学者的关注程度。

NLP/CL作为交叉学科,其相关领域也值得关注。主要包括以下几个方面:(1)信息检索和数据挖掘领域。相关学术会议主要由美国计算机学会(ACM)主办,包括SIGIR、WWW、WSDM等;(2)人工智能领域。相关学术会议主要包括AAAI和IJCAI等,相关学术期刊主要包括Artificial Intelligence和Journal of AI Research;(3)机器学习领域,相关学术会议主要包括ICML,NIPS,AISTATS,UAI等,相关学术期刊主要包括Journal of Machine Learning Research(JMLR)和Machine Learning(ML)等。例如最近兴起的knowledge graph研究论文,就有相当一部分发表在人工智能和信息检索领域的会议和期刊上。实际上国内计算机学会(CCF)制定了“中国计算机学会推荐国际学术会议和期刊目录”(http://www.ccf.org.cn/sites/ccf/aboutpm.jsp?contentId=2567814757463),通过这个列表,可以迅速了解每个领域的主要期刊与学术会议。

最后,值得一提的是,美国Hal Daumé III维护了一个natural language processing的博客(http://nlpers.blogspot.com/),经常评论最新学术动态,值得关注。我经常看他关于ACL、NAACL等学术会议的参会感想和对论文的点评,很有启发。另外,ACL学会维护了一个Wiki页面(http://aclweb.org/aclwiki/),包含了大量NLP/CL的相关信息,如著名研究机构、历届会议录用率,等等,都是居家必备之良品,值得深挖。

2. 国内学术组织、学术会议与学术论文

与国际上相似,国内也有一个与NLP/CL相关的学会,叫做中国中文信息学会(URL:http://www.cipsc.org.cn/)。通过学会的理事名单(http://www.cipsc.org.cn/lingdao.php)基本可以了解国内从事NLP/CL的主要单位和学者。学会每年组织很多学术会议,例如全国计算语言学学术会议(CCL)、全国青年计算语言学研讨会(YCCL)、全国信息检索学术会议(CCIR)、全国机器翻译研讨会(CWMT),等等,是国内NLP/CL学者进行学术交流的重要平台。尤其值得一提的是,全国青年计算语言学研讨会是专门面向国内NLP/CL研究生的学术会议,从组织到审稿都由该领域研究生担任,非常有特色,也是NLP/CL同学们学术交流、快速成长的好去处。值得一提的是,2010年在北京召开的COLING以及2015年即将在北京召开的ACL,学会都是主要承办者,这也一定程度上反映了学会在国内NLP/CL领域的重要地位。此外,计算机学会中文信息技术专委会组织的自然语言处理与中文计算会议(NLP&CC)也是最近崛起的重要学术会议。中文信息学会主编了一份历史悠久的《中文信息学报》,是国内该领域的重要学术期刊,发表过很多篇重量级论文。此外,国内著名的《计算机学报》、《软件学报》等期刊上也经常有NLP/CL论文发表,值得关注。

过去几年,在水木社区BBS上开设的AI、NLP版面曾经是国内NLP/CL领域在线交流讨论的重要平台。这几年随着社会媒体的发展,越来越多学者转战新浪微博,有浓厚的交流氛围。如何找到这些学者呢,一个简单的方法就是在新浪微博搜索的“找人”功能中检索“自然语言处理”、 “计算语言学”、“信息检索”、“机器学习”等字样,马上就能跟过去只在论文中看到名字的老师同学们近距离交流了。还有一种办法,清华大学梁斌开发的“微博寻人”系统(http://xunren.thuir.org/)可以检索每个领域的有影响力人士,因此也可以用来寻找NLP/CL领域的重要学者。值得一提的是,很多在国外任教的老师和求学的同学也活跃在新浪微博上,例如王威廉(http://weibo.com/u/1657470871)、李沐(http://weibo.com/mli65)等,经常爆料业内新闻,值得关注。还有,国内NLP/CL的著名博客是52nlp(http://www.52nlp.cn/),影响力比较大。总之,学术研究既需要苦练内功,也需要与人交流。所谓言者无意、听者有心,也许其他人的一句话就能点醒你苦思良久的问题。无疑,博客微博等提供了很好的交流平台,当然也注意不要沉迷哦。

3. 如何快速了解某个领域研究进展

最后简单说一下快速了解某领域研究进展的经验。你会发现,搜索引擎是查阅文献的重要工具,尤其是谷歌提供的Google Scholar,由于其庞大的索引量,将是我们披荆斩棘的利器。

当需要了解某个领域,如果能找到一篇该领域的最新研究综述,就省劲多了。最方便的方法还是在Google Scholar中搜索“领域名称 + survey / review / tutorial / 综述”来查找。也有一些出版社专门出版各领域的综述文章,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。它们发表了很多热门方向的综述,如文档摘要、情感分析和意见挖掘、学习排序、语言模型等。

如果方向太新还没有相关综述,一般还可以查找该方向发表的最新论文,阅读它们的“相关工作”章节,顺着列出的参考文献,就基本能够了解相关研究脉络了。当然,还有很多其他办法,例如去videolectures.net上看著名学者在各大学术会议或暑期学校上做的tutorial报告,去直接咨询这个领域的研究者,等等。

文章转载自http://blog.sina.com.cn/s/blog_574a437f01019poo.html
作者:刘知远THU
入门自然语言处理信息获取与资料查询干货
侵删

初学者如何查阅自然语言处理(NLP)领域学术资料的更多相关文章

  1. 曼孚科技:AI自然语言处理(NLP)领域常用的16个术语

    ​自然语言处理(NLP)是人工智能领域一个十分重要的研究方向.NLP研究的是实现人与计算机之间用自然语言进行有效沟通的各种理论与方法. 本文整理了NLP领域常用的16个术语,希望可以帮助大家更好地理解 ...

  2. word2vec 在 非 自然语言处理 (NLP) 领域的应用

    word2vec 本来就是用来解决自然语言处理问题的,它在 NLP 中的应用是显然的. 比如,你可以直接用它来寻找相关词.发现新词.命名实体识别.信息索引.情感分析等:你也可以将词向量作为其他模型的输 ...

  3. 如何在NLP领域第一次做成一件事

    作者简介 周明,微软亚洲研究院首席研究员.ACL候任主席(president).中国计算机学会中文信息技术专委会主任.中国中文信息学会常务理事.哈工大.天津大学.南开大学.山东大学等多所学校博士导师. ...

  4. 自然语言处理NLP快速入门

    自然语言处理NLP快速入门 https://mp.weixin.qq.com/s/J-vndnycZgwVrSlDCefHZA [导读]自然语言处理已经成为人工智能领域一个重要的分支,它研究能实现人与 ...

  5. 初识Attention机制(NLP领域)

    Attention 机制. 参考:https://blog.csdn.net/xiewenbo/article/details/79382785 要是关注深度学习在自然语言处理方面的研究进展,我相信你 ...

  6. NLP领域的ImageNet时代到来:词嵌入「已死」,语言模型当立

    http://3g.163.com/all/article/DM995J240511AQHO.html 选自the Gradient 作者:Sebastian Ruder 机器之心编译 计算机视觉领域 ...

  7. 最新自然语言处理(NLP)四步流程:Embed->Encode->Attend->Predict

    http://blog.csdn.net/jdbc/article/details/53292414 过去半年以来,自然语言处理领域进化出了一件神器.此神器乃是深度神经网络的一种新模式,该模式分为:e ...

  8. 国内知名的自然语言处理(NLP)团队

    工业界 腾讯人工智能实验室(Tencent AI Lab) 百度自然语言处理(Baidu NLP):对外提供了百度AI开放平台,王海峰(现任百度副总裁,AI技术平台体系AIG总负责人) 微软亚洲研究院 ...

  9. 自然语言处理(NLP) - 数学基础(1) - 总述

    正如我在<2019年总结>里说提到的, 我将开始一系列自然语言处理(NLP)的笔记. 很多人都说, AI并不难啊, 调现有库和云的API就可以啦. 然而实际上并不是这样的. 首先, AI这 ...

随机推荐

  1. javascript使用闭包模拟私有属性和方法

    最近因为做了一个项目,其中涉及到了js私有方法,这个概念在其语言里面是很常见的,很多语言都有private这个关键字,只要在一个类的前面加上private就表示申明了一个私有方法,但是javascri ...

  2. sharepoint 2013实践

    之前在一篇文章中说过了SharePoint环境的安装.那么如何使用SharePoint开发一个站点呢?这就是本篇所要阐述的问题. 在如何具体操作之前,我们先来普及下SharePoint基础知识.Far ...

  3. lambda表达式Expression<Func<Person, bool>> 、Func<Person, bool>区别

    前言: 自己通过lambda表达式的封装,将对应的表达式转成字符串的过程中,对lambda表达式有了新的认识 原因: 很多开发者对lambda表达式Expression<Func<Pers ...

  4. mybatis——分页插件

    1.引入依赖的jar 2.在mybatis的配置文件中注册该插件(如果不注册,PageInfo永远为NULL) 3.使用分页插件

  5. 使用text-overflow: ellipsis 处理文本溢的一个小问题

    今天在做一个自定义 select多选 搜索的时候,有这样子的一个需求: 1.点击自定义的一个 选项内容框,下拉可多选项 2.多选项不允许换行,且父溢出拆剪,(单行)溢出部分使用 "...&q ...

  6. eclipse的常用快捷键和一些基本设置!!!

    对于一些比较繁琐简单的代码没必要天天敲,为了提高效率,还是需要使用一些快捷键的:下面就说了一些比较基本的. alt+shift+s+c     无参构造器 alt+shift+s+O    有参构造器 ...

  7. Beagle X15 版本制作和烧录

    作为一大硬件开源组织中的一员,Beagle X15以他的强悍的性能在工业界有着广泛的应用,最近在做一个项目中 要用到它,就做了一些这方便的研究,发现里面还有不少坑要踩的,梳理一下踩到的坑,为后续做个积 ...

  8. find命令总结

    find命令 2018-2-27日整理完成 1,结合-exec的用法 查当前目录下的所有普通文件,并在 -exec 选项中使用ls -l命令将它们列出# find . -type f -exec ls ...

  9. SpringtMVC中配置 <mvc:annotation-driven/> 与 <mvc:default-servlet-handler/> 源码解析

    上一篇有提到,当有.无这两个标签时,SpringtMVC 底层所采用的  HandlerMapping 以及 HandlerAdapter 是不一样的.现在就来进行源码调试,揭开 SpringtMVC ...

  10. Java枚举类使用

    用法一:常量 在JDK1.5 之前,我们定义常量都是: public static fianl.... .现在好了,有了枚举,可以把相关的常量分组到一个枚举类型里,而且枚举提供了比常量更多的方法. p ...