如何发表自然语言顶会论文

大学生发表学术论文，可以有两种方式进行，一是把自己的学术论文交给自己导师，让他给你在相关地方发表第二，也可以在有关学术平台发表自己的学术论文

大学生要发表自己的学术论文的话，你可以请导师帮忙看怎么写，不是都有导师吗？然后自己上网或者到图书馆查资料，这样子才能够写出来。

怎么才能顺利发表一篇学术期刊论文呢？论文考试答辩取消、条件放宽，文件政策搜：全国论文办要我发.先起腰.发我就发腰（换成电话再搜）、全国企业管理办要我发.先起腰.发我就发腰、全国企业培训办要我发.先起腰.发我就发腰、全国企业咨询办要我发.先起腰.发我就发腰、全国高管教练办要我发.先起腰.发我就发腰、全国总裁培训办要我发.先起腰.发我就发腰，搜：论文（或职称、高级职称、期刊、企业管理、企业培训、企业咨询、总裁培训、高管教练）要我发.先起腰.发我就发腰（换成电话再搜，永远无法假冒），搜后翻到百度360搜狗58-68页，都能找到。即搜：论文要我发.先起腰.发我就发腰、职称要我发.先起腰.发我就发腰、高级职称要我发.先起腰.发我就发腰、期刊要我发.先起腰.发我就发腰、企业管理要我发.先起腰.发我就发腰、企业培训要我发.先起腰.发我就发腰、企业咨询要我发.先起腰.发我就发腰、总裁培训要我发.先起腰.发我就发腰、高管教练要我发.先起腰.发我就发腰、全国论文企管办要我发.先起腰.发我就发腰（换成电话再搜）、全国论文和企业管理培训咨询办公室要我发.先起腰.发我就发腰（换成电话再搜）、也可搜：《论文热线要我发.先起腰.发我就发腰（换成同音数字再搜）20年创建的企业管理培训咨询名牌被网上假冒经历》《论文热线要我发.先起腰.发我就发腰（换成同音数字再搜）总结的职称评审经验教训》《高级职称论文郑密路全国办被网上假冒已更名，只能搜：高级职称论文要我发.先起腰.发我就发腰（换成电话再搜）》《高级经济师论文郑密路网被网上假冒已更名，只能搜：高级职称论文要我发.先起腰.发我就发腰（换成电话再搜）》《高级经济师论文郑密路全国办被网上假冒已更名，只能搜：高级职称论文要我发.先起腰.发我就发腰（换成电话再搜）》《高级经济师考试论文网158被网上假冒已更名，只能搜：高级职称论文要我发.先起腰.发我就发腰（换成电话再搜）》《高级经济师考试网158被网上假冒已更名，只能搜：高级职称论文要我发.先起腰.发我就发腰（换成电话再搜）》《河南职称论文大学被网上假冒已更名，只能搜：高级职称论文要我发.先起腰.发我就发腰（换成电话再搜）》《郑州职称论文大学被网上假冒已更名，只能搜：高级职称论文要我发.先起腰.发我就发腰（换成电话再搜）》《郑州高级职称论文大学被网上假冒已更名，只能搜：高级职称论文要我发.先起腰.发我就发腰（换成电话再搜）》《郑州论文大学被网上假冒已更名，只能搜：高级职称论文要我发.先起腰.发我就发腰（换成电话再搜）》《防假冒只能搜：高级职称论文要我发.先起腰.发我就发腰（换成电话再搜）、企业管理培训热线要我发.山齐腰.发我就发腰、企业咨询热线要我发.先起腰.发我就发腰、总裁CEO培训热线要我发.山齐腰.发我就发腰、高管教练热线要我发.山齐腰.发我就发腰》《标【广告】的各种郑州论文企业管理咨询培训商业推广多是假冒不在郑州》《全国论文导师企业管理咨询培训师郑州文力教授被假冒到只能公开手机号的程度》《找全国论文导师企业管理咨询培训师郑州文力教授只能搜手机号要我发.先起腰.发我就发腰》。领导说想找啥，就搜：（啥）热线要我发.山齐腰.发我就发腰。搜后翻到百度360搜狗58-68页，都能找到答案。限职称、企业培训咨询任何问题。例：搜：论文热线要我发.山齐腰.发我就发腰，可找到论文期刊、查重等所有信息；搜：高级经济师热线要我发.山齐腰.发我就发腰，可找到报考评审条件、考试科目用书等所有信息；搜：高级经济师论文热线要我发.山齐腰.发我就发腰，可找到范文、选题、发表期刊字数要求等所有信息；搜：高级经济师论文范文热线要我发.山齐腰.发我就发腰，可找到大量范文；搜：企业管理培训咨询热线要我发.山齐腰.发我就发腰，可找到课程、老师等所有信息；搜：企业培训机构排名前十热线要我发.山齐腰.发我就发腰，可找到机构、课程、老师等所有信息；搜：高管教练热线要我发.山齐腰.发我就发腰，可找到课程、老师等所有信息；搜：华人十大杰出总裁教练热线要我发.山齐腰.发我就发腰，可找到课程、老师等所有信息......为什么领导说只能搜“关键词+热线要我发.先起腰.发我就发腰”？因为文力教授太出名了，引起全国几百人争相网上假冒。网上唯一无法假冒的是热线。所以领导说只能搜“关键词+热线”。文力教授主要从事高级职称考试教用书编著、论文辅导、企业管理培训咨询工作，样样出名，无论做什么、取什么名称，只要是汉字，都会引来大量网上假冒，已经把郑州文力教授假冒到只能公开“要我发.山齐腰.发我就发腰”的程度。防假冒只能搜：高级职称论文取消热线要我发.先起腰.发我就发腰、企业管理培训热线要我发.山齐腰.发我就发腰、企业咨询热线要我发.先起腰.发我就发腰、总裁CEO培训热线要我发.山齐腰.发我就发腰、高管教练热线要我发.山齐腰.发我就发腰。文力教授在全国的影响大到什么程度？全国闻名的郑州郑密路20号论文街、企管街、职称街（郑州文力教授地址）就是因文力教授而生的。文力教授一人带动三个产业、引发全国几百人争相假冒。搜：高级经济师论文、高级会计师论文、各种论文、企业管理培训咨询类、高级职称辅导类关键词，会发现标【广告】的郑州论文商业推广最多。其实都不在郑州，都是假冒郑州文力教授。识别假冒也简单：搜【广告】手机电话，不在郑州，必是假冒。点击【广告】二字，会出现百度提示：本搜索结果为商业推广信息，请注意可能的风险。文力教授热线“要我发.山齐腰.发我就发腰、要我发.先起腰.发我就发腰、要发腰.山齐腰.玲玲山齐山、要发腰.先起腰.玲玲山齐山”早已出现在百度相关搜索中。全国没有第二个人有这么大的知名度和影响力。文力教授旗下高手荟萃、精英云集：博硕导师、经管博士、美国访问学者、ICF国际认证高管教练、哈佛清北浙复交博士......。中国富豪论坛对联就是郑州文力教授写的：浪淘沙，物竞天择铸精英；大智勇，古往今来成英雄。透出的古文功底和凌然大气，非常人可比。哪些人在假冒？请转发，共同防。一、高级职称考试用书编著、论文指导方面的网上假冒（一）直接假冒：白天早8:00-晚9:00手机百度“郑州职称论文大学、河南职称论文大学、郑州论文大学”，下标【广告】的全是假冒、都不在郑州。白天搜到的假冒多，晚上少。手机百度搜到的假冒多。电脑百度搜到的少。（二）直接假冒：电脑百度“河南职称论文大学、高级经济师论文郑密路网、高级经济师考试论文网158、高级职称论文郑密路全国办、郑密路论文网”，下标【广告】的全是假冒、都不在郑州。电脑百度搜到的假冒多，手机百度搜到的少。这个浏览器搜不到，那个浏览器能搜到。以上都是郑州文力教授17年创建的名牌，全部被假冒。已经把郑州文力教授假冒到只能公开手机的程度。连郑州文力教授所在地郑州郑密路也成为名牌、被全国几百人假冒。全国只有郑州一个城市有郑密路。网上假冒郑密路的竟然有北京上市企业。搜索总经理姓名，发现新闻界赞美一片（国内顶尖大学硕士、中国职业教育领军人物等）。再搜索他公司名称(某某网校、北京某科技发展有限公司)子，网上骂声一片，投诉几百条。（三）间接变相假冒：搜各种郑州论文，下标【广告】的全是假冒、都不在郑州。二、高管教练企业管理培训方面的网上假冒。太多了。防假冒只能搜问题+热线要我发.山齐腰.发我就发腰，如搜：论文热线要我发.山齐腰.发我就发腰、高级职称论文热线要我发.山齐腰.发我就发腰、企业管理培训咨询要我发.山齐腰.发我就发腰、高管教练热线要我发.山齐腰.发我就发腰、......搜“论文、职称、企业管理咨询培训任何问题+热线要我发.先起腰.发我就发腰”，都能找到答案。以高级经济师为例，介绍搜索方法。把“经济”换成“会计、审计、统计、政工、工程、教师、医师等任何职称”再搜，都能找到答案。搜：高级经济师（任何问题）要我发.先起腰.发我就发腰（换成同音数字再搜），都能找到答案。搜：高级经济师热线要我发.先起腰.发我就发腰，能找到报考条件、评审条件、考试科目、论文等全部信息。搜：高级经济报考条件（评审条件、考试科目用书等任何问题）热线要我发.先起腰.发我就发腰，都能找到相应答案。搜：高级经济师论文范文（选题、发表期刊字数要求等任何问题）热线要我发.先起腰.发我就发腰，都能找到相应答案。搜：高级经济师论文选题热线要我发.先起腰.发我就发腰，能找到大量选题。搜：高级经济师论文发表要求热线要我发.先起腰.发我就发腰，能找到各省要求。搜：高级经济师论文字数要求热线要我发.先起腰.发我就发腰，能找到各省要求。请转发，共同防。识别假冒也简单：搜【广告】手机电话。不在郑州，必是假冒。看到标【广告】二字要小心。点击【广告】二字，会出现百度提示：本搜索结果为商业推广信息，请注意可能的风险。搜：论文、职称、企业管理培训咨询类任何问题+热线要我发.先起腰.发我就发腰（换成同音数字再搜），搜后翻到百度、360、搜狗58-68页，都能找到答案。防假冒只能搜“关键词+要我发.先起腰.发我就发腰（换成手机号再搜）”。如搜：论文要我发.先起腰.发我就发腰、高级职称要我发.先起腰.发我就发腰、企业管理要我发.先起腰.发我就发腰、企业培训要我发.先起腰.发我就发腰、企业咨询要我发.先起腰.发我就发腰、高管教练要我发.先起腰.发我就发腰、领导力要我发.先起腰.发我就发腰、管理沟通要我发.先起腰.发我就发腰、团队建设要我发.先起腰.发我就发腰、企业文化要我发.先起腰.发我就发腰、学习型组织要我发.先起腰.发我就发腰、职业经理人成长要我发.先起腰.发我就发腰、高级经济师要我发.先起腰.发我就发腰、高级会计师要我发.先起腰.发我就发腰、高级审计师要我发.先起腰.发我就发腰、高级统计师要我发.先起腰.发我就发腰、高级工程师要我发.先起腰.发我就发腰、高级教师要我发.先起腰.发我就发腰、高级医师要我发.先起腰.发我就发腰、任何职称要我发.先起腰.发我就发腰......也可分类搜索，搜：论文、职称、企业管理培训咨询类任何问题+热线要我发.先起腰.发我就发腰，搜后翻到百度360搜狗58-68页，都能找到答案。如：搜“高级经济师（任何问题）要我发.先起腰.发我就发腰（换成同音数字再搜）”都能找到答案。如搜：高级经济师报考条件要我发.先起腰.发我就发腰、高级经济师评审条件要我发.先起腰.发我就发腰、高级经济师考试科目要我发.先起腰.发我就发腰、高级经济师论文范文要我发.先起腰.发我就发腰、高级经济师论文选题要我发.先起腰.发我就发腰、高级经济师论文发表要求要我发.先起腰.发我就发腰、高级经济师论文期刊要求要我发.先起腰.发我就发腰、高级经济师论文字数要求要我发.先起腰.发我就发腰......把“经济”换成“会计、审计、统计、政工、工程、教师、医师等任何职称”再搜，都能找到答案。搜“论文（任何问题）热线要我发.山齐腰.发我就发腰（换成同音数字再搜）”都能找到答案。如搜：论文格式热线要我发.先起腰.发我就发腰，论文查重热线要我发.先起腰.发我就发腰，论文降重热线要我发.先起腰.发我就发腰，论文毕业热线要我发.先起腰.发我就发腰，论文查重免费查热线要我发.先起腰.发我就发腰，论文网站热线要我发.先起腰.发我就发腰，论文初稿怎么写热线要我发.先起腰.发我就发腰，论文查重免费入口热线要我发.先起腰.发我就发腰，论文查重怎么改才能降低重复率热线要我发.先起腰.发我就发腰，论文查重率多少合格热线要我发.先起腰.发我就发腰......搜“职称（任何问题）要我发.先起腰.发我就发腰（换成同音数字再搜）”都能找到答案。如搜：职称论文查重率是多少才能通过热线要我发.先起腰.发我就发腰，职称论文收费标准热线要我发.先起腰.发我就发腰，职称论文期刊杂志热线要我发.先起腰.发我就发腰，职称论文价格热线要我发.先起腰.发我就发腰，职称论文三大网站是哪个热线要我发.先起腰.发我就发腰，职称论文怎么写热线要我发.先起腰.发我就发腰，职称论文查重用什么软件热线要我发.先起腰.发我就发腰，职称论文要求热线要我发.先起腰.发我就发腰，职称论文有效期几年热线要我发.先起腰.发我就发腰......搜：高级职称（任何问题）热线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如何在期刊上发表论文？一般发表论文的途径有以下两种：

一是自己投稿，优点选择范围比较大和极少数情况下可以不花钱。缺点审稿时间长、版面费高、有被的风险、对于急需要发表论文的作者不适用。

二是选择专业的论文代理机构，能够在最短的时间内帮助你去完成发表，帮助投稿者少走很多的弯路

自然语言处理投稿期刊

列一下自然语言处理(NLP)这个小方向的：会议(C): ACL (Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics) NAACL (Annual Conference of the North American Chapter of Association for Computational Linguistics) EMNLP (Empirical Methods in Natural Language Processing) EACL (Annual Conference of the European Chapter of Association for Computational Linguistics) COLING (International Conference on Computational Linguistics) SIGKDD (ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining) SIGIR (ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval) WWW (International World Wide Web Conference) 期刊(J): CL (Computational Linguistics) TACL (Transactions of the Association for Computational Linguistics) C(1-3)和J(1,2)没得说，ACL下面的旗舰会议和期刊 (J(2)虽然比较年轻，但是主编是Micheal Collins大神，质量有保障!!) C(4,5) 放在顶会的行列里可能会有一些争议，尤其是C(5)，感觉近年来paper质量下滑严重(?) C(6-8) 基本都会有NLP相关的session或者research topic，所以也可以认为是NLP方向的顶会因为NLP和data mining(DM)有重合的topic，所以有的NLPer也会选择投DM方向的其他顶会/刊，这里就不列出来了。

nlp《导航与控制》中文核心期刊审稿快。根据查询相关资料信息，《导航与控制》是国家新闻出版署批准公开出版发行，由中国航天科技集团公司主管，所以nlp《导航与控制》中文核心期刊审稿快。

如何发表自然论文

发表一篇论文的方式如下：

论文发表，一个是可以直接投稿杂志社，一个是可以通过论文代理机构。

费用方面，杂志社肯定要比代理便宜。因为，杂志社只是收取非常小部分的版面费。而代理方面，收取的比较多。

时间方面，杂志社的编辑一般很少自己采集稿件。毕竟，每个编辑其实都会跟很多代理合作。他们会直接从代理方面得到稿件，并且从中抽取部分好处费。代理手中的稿件比较多，所以杂志社的编辑们一般都非常乐于跟他们合作。

关键是，自己也能从中得到额外的收入，何乐而不为。审稿方面，杂志社不是所有的稿件都给你发。当然，作为代理方，也不可能所有的稿件都能承诺给你发。但是，只要代理方面承诺可以发。那么，就百分之百可以发表了。

毕竟，只要是气候成熟的代理，都会固定的和一些杂志社编辑有长期合作。这样，就会无形中生成一种关系户的效果。

所以，审稿方面，找代理确实要比杂志社容易多。也就是说，杂志社便宜是便宜，但是没有时间保证，审稿麻烦切周期长。而，代理方面，贵也贵不到哪儿去，审稿速度快，时间短。现在需要发表论文的作者，时间方面大多都比较紧迫，而且论文方面也都比较麻烦。

要想在Nature 或者Science （以下简称NS）上发表文章，首先要对自己领域最近10年有哪些文章发表在这些刊物上，并进行分类。以氧化物燃料电池领域为例，在2002-2012年区间总共有8篇文章发表在这两个杂志上。如果你研究的小领域没有文章在NS或者Nature的子刊上，那说明杂志编辑认为你的领域不具有很广的关注度。同时，要分析是些什么样的突破发表在NS上。比如在这8篇文章，有6篇文章直接与燃料电池的阳极材料有关。这说明如果你能在阳极的研究中有所突破，存在在NS上发表的可能性。再进一步分析其细节，你会发现更多的规律。比如，燃料电池阳极的最主要的问题是碳氢燃料在高温下的裂解导致碳沉积和硫在镍表面吸附导致阳极硫中毒。早前的SN上的文章主要关注怎样防止在阳极上的碳沉积，在2006年首先出现了一个新的阳极材料同时有抗碳沉积和抗硫中毒。这篇文章给了我一个启发，说明现有的阳极材料必须能够同时解决这两个问题，才有可能在NS上出现。当然这也是合理的，因为碳氢燃料包含碳和硫。当然，并不是说你知道这些趋势，你一定能够在这样上面有所突破，但是能够给你一个非常具有指引性的思路。比如说，当时我的研究课题是做电解质的，因为师兄毕业需要移交阳极的课题，我学习了一段时间。我把我所研究的新电解质去做阳极的抗硫测试，发现具有不可思议的抗硫性能。在我多次重复加以确认之后，我意识到了其重要性。其实当时有人建议说可以用这个结果在Advanced Materials上投一篇文章，但是在我分析这些年在SN上发表的氧化物燃料电池文章，我决定继续研究该阳极的抗碳沉积特性，然后进一步优化。这个做法非常重要，为后来冲击Science奠定了重要的基础。二、系统性的设计实验据我了解，很多最为关键或者突破的实验数据都是意外得到的，或者超过自己预期的（当然也存在像Goodenough教授这种牛人能够从理论上设计材料）。当你获得比以前文献中更好的性能时，就要开始考虑怎么设计一系列系统的试验，以能够将来写出一篇有完整故事情节的文章。因为现在已经不是“酒香不怕巷子深”的年代了，除非你的结果能够改变人类的认知，否则都需要思考围绕该突破的实验设计。其工作量大约是一般长文的2~3倍。除了最为关键的4个图放在正文，其余的将放到补充材料里面。实验该怎么设计才会对主编和审稿人的口味？当然不同领域有不同的文章结构。一个简单的方法就是你尽可能把自己领域中不同小方向在Journal of the American Chemical Society, Angewandte Chemie International Edition 和Advanced Materials 上面的文章综合起来。比如，这些杂志上有专注于合成的、有专注于表征的或者专注机理理解的文章。你如果能够把这些文章的最有特色的东西有机的糅合在一起，你的文章就已经高于这些杂志的档次了。以催化和表面化学为例，SN上的实验设计思路一般来说就是一个比较新颖的纳米结构，比较高档的表征（如STM或同步辐射）、优异的性能和分子动力学的理论计算。如果你去详细比较SN上某一篇文章每一小部分和JACS上类似的的全文，你会发现其实JACS上的水平更专。根据这个思路，你就可以设计完整的实验，寻找合作对象，相互促进，最终达到一个完美的实验结论。我的那篇Nature Communications 就是以这种思路设计的。当时需要对我们现有性能的理论解释，我们寻求了与布鲁克海文国家实验室的合作。他们给我们提供了很好的思路，继续优化实验，与他们的理论达到了较好的融合。虽然在投Nature主刊40多天后被拒，但是审稿人对实验设计非常肯定：This paper has really nice science；The science is top notch等等。这篇文章本身的实验结果没有我Science上那篇文章的突破大，但是好的实验设计让这篇文章被子刊接受。三、撰写完整且吸引人的文章当你做完大部分实验或计算之后，就要开始着手写论文了。对于Natured子刊、JACS和Advanced Materials这类杂志来说，论文撰写的重要性我觉得至少占40%。也就是说如果你能够切入一个非常有吸引力的角度，你可以让你的实验结果发到更好的杂志。对于NS来说，我觉得实验的设计更为重要。如何能够写好一篇文章，我认为首先应该抛弃两个错误的看法。第一：不要鄙视烂的结果都能够发在好杂志上。你需要思考如果你拿这些数据能够把文章写成怎样。你要学习你没有想到的“点”。比如说，性能可能并没有非常突出，但是他/她提出了一个非常有启发性的假设。第二：不要认为审稿人误会你的评语愚蠢。我知道审稿人在审阅时（包括我在审Advanced Materials时）速度是非常快的。如果一个领域的评审人在短时间内都没有看出你的创新点，说明你没有表达清楚。我经常听到有人抱怨“我这篇文章其实和以前不一样，审稿人却认为没有新东西”或者“我的性能明显要比别人的文章好，不知道为什么审稿人没有注意到”等等。出现这种情况后，要重新审视自己的文章。思考怎样写别人不会忽视我的重点，怎样写不会让人误解。一个小窍门是让你的同学（大方向一致但不是一个小领域的）快速浏览一下你的文章，让他指出不确定的东西，然后加以改正。我觉得写文章最重要也最难写的就是Introduction。这是审稿人看得比较认真而且容易理解的部分。而且我发现一个规律，越好的杂志，审稿人越喜欢攻击introduction。可能是因为你的实验设计已经很好，不太容易有问题。但是对于introduction，审稿人却非常容易下手。比如这篇文章没有新意，或者你在introduction提到的问题，在正文中没有解决等等。在读好文章时一定要学习他们在组织introduction时的思路。其次，一定要有一个吸引人的标题。不要过于中立。我以前投一篇文章的时候，刚开始拟定为Sulfur Poisoning Behavior of .。后来偶然看到Berkeley物理系的一片不相干的文章，用了New Insights into ..。我就把这个模式套用到我的文章上，我导师认为这个标题立马让文章档次提高。我的一个经验，经常收集那些好文章的title （不需要局限你的领域），以备将来时灵活运用。至于正文，只要围绕你的Introduction，反复强调你的创新性（一定要“反复”，因为审稿人会忽视），一般没有什么问题。另外，因为审稿人是带着寻找问题的模式去评判文章的，所以在正文中的每一句话不要过度发散，否则很容易招致不严谨或者补充数据的评语。后记：这三个部分分享了很多关于提升自己成果的经验，但是大家不要进入一个误区：为了发文章而做实验。发牛文更多是因为你的研究热情和辛勤付出，因为科研成果的内核还是你能否真正解决前人未能解决的问题。当然，从营销学角度，我们去探寻并运用这些规律也是无可厚非的。

自然论文如何发表

现在，《Nature》杂志要求作者在递交一篇论文时要写两份摘要：一份是写给科学家和编辑的，另一份是作者向大众提练出他们研究结果的重要性。《Nature》杂志将借此展现和推销它所发表的论文。研究人员们日益认识到他们对更广泛读者的责任，不仅仅只是媒体，而是更多有科学兴趣的大众。当科学被曲解或受到抑止时，研究人员们不应该坐视等待，让媒体来为他们做所有的工作。《Nature》杂志的作用是发表科学家们所能做的最有创新性和最有影响力的论文，并将这些结果展示给公众。但是，研究人员也有责任积极主要地交流他们的知识和不确实性，避免被误会，有时甚至会通过通过努力抗争来将科学信息传达出去。

自然语言处理发表论文统计

2002年毕业于武汉大学计算机学院并获工学学士学位，2007年毕业于中国科学院计算技术研究所并获工学博士学位。研究方向是自然语言处理，近年来从事的科研工作集中在统计机器翻译领域。近五年来在自然语言处理的顶级国际会议和期刊上发表8篇论文（5篇ACL、1篇EMNLP、1篇Coling、1篇计算语言学长文），并获COLING/ACL 2006的Meritorious Asian NLP Paper Award。2007年入选计算所首批百星计划，2009年赴美国卡内基梅隆大学进行学术访问，并对微软、Google、南加州大学和约翰霍普金斯大学进行短期访问，2010年获得计算所“卓越之星”称号。2010年在自然语言处理领域国际顶级期刊计算语言学上发表国内第一篇长文，并在ACL上成为国内第一个做tutorial学者。2011年9月加盟清华大学计算机系。

吴军博士毕业于清华大学计算机系（本科）和电子工程系（硕士），并于1993-1996年在清华任讲师。他于1996年起在美国约翰霍普金斯大学攻读博士，并于2002年获得计算机科学博士学位。在清华和约翰霍普金斯大学期间，吴军博士致力于语音识别、自然语言处理，特别是统计语言模型的研究。他曾获得1995年的全国人机语音智能接口会议的最佳论文奖和2000年Eurospeech的最佳论文奖。吴军博士于2002年加入Google公司，现任Google研究院资深研究员。到Google不久，他和三个同事们开创了网络搜索反作弊的研究领域，并因此获得工程奖。2003年，他和两个同事共同成立了中日韩文搜索部门。吴军博士是当前Google中日韩文搜索算法的主要设计者。在Google其间，他领导了许多研发项目，包括许多与中文相关的产品和自然语言处理的项目，并得到了公司首席执行官埃里克.施密特的高度评价。吴军博士在国内外发表过数十篇论文并获得和申请了近十项美国和国际专利。他于2005年起，当选为约翰霍普金斯大学计算机系董事会董事。他是一个还不错的摄影爱好者，一个古典音乐迷，喜欢享受高质量的影视，比如Blu-ray的电影。平时偶尔会修理园子，甚至做点木匠活。每年旅游很多次。当然，还时不时地为Google China Blog写东西。以前读书很多，现在事情太多读得就少了

title: 自然语言处理综述 date: 2021-11-18 11:03:11 自然语言是指人类日常使用的语言，比如：中文、英语、日语等。自然语言灵活多变，是人类社会的重要组成部分，但它却不能被计算机很好地理解。为了实现用自然语言在人与计算机之间进行沟通，自然语言处理诞生了。自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)是一个融合了语言学、计算机科学、数学等学科的领域，它不仅研究语言学，更研究如何让计算机处理这些语言。它主要分为两大方向：自然语言理解(Natural language Understanding, NLU)和自然语言生成(Natural language Generation, NLG)，前者是听读，后者是说写。本文将从自然语言处理的历史与发展讲起，进而分析目前深度学习在自然语言处理领域的研究进展，最后讨论自然语言处理的未来发展方向。 1950年，计算机科学之父图灵提出了“图灵测试”，标志着人工智能领域的开端。而此时，正值苏美冷战，美国政府为了更方便地破译苏联相关文件，大力投入机器翻译的研究，自然语言处理从此兴起。从这之后的一段时期内，自然语言处理主要采用基于规则的方法，这种方法依赖于语言学，它通过分析词法、语法等信息，总结这些信息之间的规则，从而达到翻译的效果。这种类似于专家系统的方法，泛化性差、不便于优化，最终进展缓慢，未能达到预期效果。到了20世纪80、90年代，互联网飞速发展，计算机硬件也有了显著提升。同时，自然语言处理引入了统计机器学习算法，基于规则的方法逐渐被基于统计的方法所取代。在这一阶段，自然语言处理取得了实质性突破，并走向了实际应用。而从2008年左右开始，随着深度学习神经网络在图像处理、语音识别等领域取得了显著的成果，它也开始被应用到自然语言处理领域。从最开始的词嵌入、word2vec，到RNN、GRU、LSTM等神经网络模型，再到最近的注意力机制、预训练语言模型等等。伴随着深度学习的加持，自然语言处理也迎来了突飞猛进。接下来，我将介绍自然语言处理与深度学习结合后的相关进展。在自然语言中，词是最基本的单元。为了让计算机理解并处理自然语言，我们首先就要对词进行编码。由于自然语言中词的数量是有限的，那就可以对每个词指定一个唯一序号，比如：英文单词word的序号可以是1156。而为了方便计算，通常会将序号转换成统一的向量。简单做法是对单词序号进行one-hot编码，每个单词都对应一个长度为N（单词总数）的向量（一维数组），向量中只有该单词序号对应位置的元素值为1，其它都为0。虽然使用one-hot编码构造词向量十分容易，但并不是一个较好的方法。主要原因是无法很好地表示词的语义，比如苹果和橘子是相似单词（都是水果），但one-hot向量就无法体现这种相似关系。为了解决上述问题，Google的Mikolov等人于2013年发表了两篇与word2vec相关的原始论文[1][2]。word2vec将词表示成一个定长的向量，并通过上下文学习词的语义信息，使得这些向量能表达词特征、词之间关系等语义信息。word2vec包含两个模型：跳字模型（Skip-gram）[1] 和连续词袋模型（continuous bag of words，CBOW）[2]，它们的作用分别是：通过某个中心词预测上下文、通过上下文预测某个中心词。比如，有一句话"I drink apple juice"，Skip-gram模型是用apple预测其它词，CBOW模型则是用其它词预测出apple。首先介绍CBOW模型，它是一个三层神经网络，通过上下文预测中心词。以某个训练数据"I drink apple juice"为例，可以把apple作为标签值先剔除，将"I drink juice"作为输入，apple作为待预测的中心词。 Skip-gram模型与CBOW类似，也是一个三层神经网络模型。不同在于，它是通过中心词预测上下文，即通过"apple"预测出"I drink juice"。接下来简单介绍Skip-gram模型中各层：两种模型训练结束后，会取作为词向量矩阵，第i行就代表词库中第i个词的词向量。词向量可用来计算词之间的相似度（词向量点乘）。比如，输入 I drink _ juice 上下文，预测出中心词为apple、orange的概率可能都很高，原因就是在中apple和orange对应的词向量十分相似，即相似度高。词向量还可以用于机器翻译、命名实体识别、关系抽取等等。其实这两种模型的原型在2003年就已出现[3]，而Mikolov在13年的论文中主要是简化了模型，且提出了负采样与层序softmax方法，使得训练更加高效。词向量提出的同时，深度学习RNN框架也被应用到NLP中，并结合词向量取得了巨大成效。但是，RNN网络也存在一些问题，比如：难以并行化、难以建立长距离和层级化的依赖关系。而这些问题都在2017年发表的论文《Attention Is All You Need》[4]中得到有效解决。正是在这篇论文中，提出了Transformer模型。Transformer中抛弃了传统的复杂的CNN和RNN，整个网络结构完全由注意力机制组成。 Transformer最核心的内容是自注意力机制(Self-Attention)，它是注意力机制(Attention)的变体。注意力的作用是从大量信息中筛选出少量重要信息，并聚焦在这些信息上，比如：人在看一幅图像时，会重点关注较为吸引的部分，而忽略其它信息，这就是注意力的体现。但注意力机制会关注全局信息，即关注输入数据与输出数据以及中间产物的相关性。而自注意力机制则减少了对外部其它数据的关注，只关注输入数据本身，更擅长捕捉数据内部的相关性。自注意力机制的算法过程如下：自注意力机制不仅建立了输入数据中词与词之间的关系，还能并行地高效地计算出每个词的输出。 Transformer的总体架构如下：它分为两部分：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）。编码器的输入是词向量加上位置编码（表明这个词是在哪个位置），再通过多头自注意力操作（Multi-Head Attention）、全连接网络（Feed Forward）两部分得到输出。其中，多头自注意力就是输入的每个词对应多组q、k、v，每组之间互不影响，最终每个词产生多个输出b值，组成一个向量。编码器是transformer的核心，它通常会有多层，前一层的输出会作为下一层的输入，最后一层的输出会作为解码器的一部分输入。解码器包含两个不同的多头自注意力操作（Masked Multi-Head Attention和Multi-Head Attention）、全连接网络（Feed Forward）三部分。解码器会运行多次，每次只输出一个单词，直到输出完整的目标文本。已输出的部分会组合起来，作为下一次解码器的输入。其中，Masked Multi-Head Attention是将输入中未得到的部分遮掩起来，再进行多头自注意力操作。比如原有5个输入，但某次只有2个输入，那么q1和q2只会与k1、k2相乘，。如果深度学习的应用，让NLP有了第一次飞跃。那预训练模型的出现，让NLP有了第二次的飞跃。预训练通过自监督学习（不需要标注）从大规模语料数据中学习出一个强大的语言模型，再通过微调迁移到具体任务，最终达成显著效果。预训练模型的优势如下：预训练模型的关键技术有三个：关于预训练模型的架构，以Bert为例：输入是词的one-hot编码向量，乘上词向量矩阵后，再经过多层transformer中的Encoder模块，最终得到输出。本文介绍了NLP领域的流行研究进展，其中transformer和预训练模型的出现，具有划时代的意义。但随着预训练模型越来越庞大，也将触及硬件瓶颈。另外，NLP在一些阅读理解、文本推理等任务上的表示，也差强人意。总而言之，NLP领域依旧存在着巨大的前景与挑战，仍然需要大家的长期努力。 [1]Mikolov, T., Sutskever, I., Chen, K., Corrado, G. S., & Dean, J. (2013). Distributed representations of words and phrases and their compositionality. In Advances in neural information processing systems (pp. 3111-3119). [2]Mikolov, T., Chen, K., Corrado, G., & Dean, J. (2013). Efficient estimation of word representations in vector space. arXiv preprint arXiv:1301.3781. [3]Yoshua Bengio, R´ejean Ducharme, Pascal Vincent, and Christian Janvin. A neural probabilistic language model. The Journal of Machine Learning Research, 3:1137–1155, 2003. [4]Vaswani A, Shazeer N, Parmar N, et al. Attention is all you need[C]//Advances in neural information processing systems. 2017: 5998-6008. [5]Peters M E, Neumann M, Iyyer M, et al. Deep contextualized word representations[J]. arXiv preprint arXiv:1802.05365, 2018. [6]Radford A, Narasimhan K, Salimans T, et al. Improving language understanding by generative pre-training[J]. 2018. [7]Devlin J, Chang M W, Lee K, et al. Bert: Pre-training of deep bidirectional transformers for language understanding[J]. arXiv preprint arXiv:1810.04805, 2018. [8]Houlsby N, Giurgiu A, Jastrzebski S, et al. Parameter-efficient transfer learning for NLP[C]//International Conference on Machine Learning. PMLR, 2019: 2790-2799.

林德康（Dekang Lin）：国际计算语言学学会会士（ACL Fellow）。前Google研究院高级管理科学家（senior staff research scientist），在加入Google之前担任加拿大阿尔伯塔大学计算机教授。他在自然语言处理及理解领域总共发表过90余篇论文，其研究总计被引用超过14000次。1985年毕业于清华大学计算机科学与技术专业，后赴英国求学，又转入加拿大阿尔伯塔大学读取计算机博士。先后任职阿尔伯塔大学副教授、正教授，任教期间主要从事自然语言理解研究.研究成果包括一款基于最简原则的英文语法分析器Minipar和一种用非监督学习同义词组的方法。后在美国Google研究院担任高级管理科学家，是Google搜索问答系统的创始人和技术负责人，领导了一个由科学家及工程师组成的团队，将Google搜索问答系统从一个基础研究项目逐步发展推广成为一个每天回答两千万问题的产品。