昨天實驗室一位剛進組的同學發(fā)郵件來問我如何查找學術(shù)論文，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(tài)，卻不知如何入門。經(jīng)過研究生幾年的耳濡目染，現(xiàn)在終于能自信地知道去哪兒了解最新科研動態(tài)了。我想這可能是初學者們共通的困惑，與其只告訴一個人知道，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(jié)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。 1. 國際學術(shù)組織、學術(shù)會議與學術(shù)論文 自然語言處理（natural language processing，NLP）在很大程度上與計算語言學（computational linguistics，CL）重合。與其他計算機學科類似，NLP/CL有一個屬于自己的最權(quán)威的國際專業(yè)學會，叫做The Association for Computational Linguistics（ACL，URL：http://aclweb.org/），這個協(xié)會主辦了NLP/CL領域最權(quán)威的國際會議，即ACL年會，ACL學會還會在北美和歐洲召開分年會，分別稱為NAACL和EACL。除此之外，ACL學會下設多個特殊興趣小組（special interest groups，SIGs），聚集了NLP/CL不同子領域的學者，性質(zhì)類似一個大學校園的興趣社團。其中比較有名的諸如SIGDAT（Linguistic data and corpus-based approaches to NLP）、SIGNLL（Natural Language Learning）等。這些SIGs也會召開一些國際學術(shù)會議，其中比較有名的就是SIGDAT組織的EMNLP（Conference on Empirical Methods on Natural Language Processing）和SIGNLL組織的CoNLL（Conference on Natural Language Learning）。此外還有一個International Committee on Computational Linguistics的老牌NLP/CL學術(shù)組織，它每兩年組織一個稱為International Conference on Computational Linguistics (COLING)的國際會議，也是NLP/CL的重要學術(shù)會議。NLP/CL的主要學術(shù)論文就分布在這些會議上。 作為NLP/CL領域的學者最大的幸福在于，ACL學會網(wǎng)站建立了稱作ACL Anthology的頁面（URL：http://aclweb.org/anthology-new/），支持該領域絕大部分國際學術(shù)會議論文的免費下載，甚至包含了其他組織主辦的學術(shù)會議，例如COLING、IJCNLP等，并支持基于Google的全文檢索功能，可謂一站在手，NLP論文我有。由于這個論文集合非常龐大，并且可以開放獲取，很多學者也基于它開展研究，提供了更豐富的檢索支持，具體入口可以參考ACL Anthology頁面上方搜索框右側(cè)的不同檢索按鈕。 與大部分計算機學科類似，由于技術(shù)發(fā)展迅速，NLP/CL領域更重視發(fā)表學術(shù)會議論文，原因是發(fā)表周期短，并可以通過會議進行交流。當然NLP/CL也有自己的旗艦學術(shù)期刊，發(fā)表過很多經(jīng)典學術(shù)論文，那就是Computational Linguistics（URL：http://www.mitpressjournals.org/loi/coli）。該期刊每期只有幾篇文章，平均質(zhì)量高于會議論文，時間允許的話值得及時追蹤。此外，ACL學會為了提高學術(shù)影響力，也剛剛創(chuàng)辦了Transactions of ACL（TACL，URL：http://www.transacl.org/），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(jù)Google Scholar Metrics 2013年對NLP/CL學術(shù)期刊和會議的評價，ACL、EMNLP、NAACL、COLING、LREC、Computational Linguistics位于前5位，基本反映了本領域?qū)W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）信息檢索和數(shù)據(jù)挖掘領域。相關學術(shù)會議主要由美國計算機學會（ACM）主辦，包括SIGIR、WWW、WSDM等；（2）人工智能領域。相關學術(shù)會議主要包括AAAI和IJCAI等，相關學術(shù)期刊主要包括Artificial Intelligence和Journal of AI Research；（3）機器學習領域，相關學術(shù)會議主要包括ICML，NIPS，AISTATS，UAI等，相關學術(shù)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研究論文，就有相當一部分發(fā)表在人工智能和信息檢索領域的會議和期刊上。實際上國內(nèi)計算機學會（CCF）制定了“中國計算機學會推薦國際學術(shù)會議和期刊目錄”（http://www.ccf.org.cn/sites/ccf/ ... entId=2567814757463），通過這個列表，可以迅速了解每個領域的主要期刊與學術(shù)會議。 最后，值得一提的是，美國Hal Daumé III維護了一個natural language processing的博客（http://nlpers.blogspot.com/），經(jīng)常評論最新學術(shù)動態(tài)，值得關注。我經(jīng)常看他關于ACL、NAACL等學術(shù)會議的參會感想和對論文的點評，很有啟發(fā)。另外，ACL學會維護了一個Wiki頁面（http://aclweb.org/aclwiki/），包含了大量NLP/CL的相關信息，如著名研究機構(gòu)、歷屆會議錄用率，等等，都是居家必備之良品，值得深挖。 2. 國內(nèi)學術(shù)組織、學術(shù)會議與學術(shù)論文 與國際上相似，國內(nèi)也有一個與NLP/CL相關的學會，叫做中國中文信息學會（URL：http://www.cipsc.org.cn/）。通過學會的理事名單（http://www.cipsc.org.cn/lingdao.php）基本可以了解國內(nèi)從事NLP/CL的主要單位和學者。學會每年組織很多學術(shù)會議，例如全國計算語言學學術(shù)會議（CCL）、全國青年計算語言學研討會（YCCL）、全國信息檢索學術(shù)會議（CCIR）、全國機器翻譯研討會（CWMT），等等，是國內(nèi)NLP/CL學者進行學術(shù)交流的重要平臺。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(nèi)NLP/CL研究生的學術(shù)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(shù)交流、快速成長的好去處。值得一提的是，2010年在北京召開的COLING以及2015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(nèi)NLP/CL領域的重要地位。此外，計算機學會中文信息技術(shù)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(shù)會議。中文信息學會主編了一份歷史悠久的《中文信息學報》，是國內(nèi)該領域的重要學術(shù)期刊，發(fā)表過很多篇重量級論文。此外，國內(nèi)著名的《計算機學報》、《軟件學報》等期刊上也經(jīng)常有NLP/CL論文發(fā)表，值得關注。 過去幾年，在水木社區(qū)BBS上開設的AI、NLP版面曾經(jīng)是國內(nèi)NLP/CL領域在線交流討論的重要平臺。這幾年隨著社會媒體的發(fā)展，越來越多學者轉(zhuǎn)戰(zhàn)新浪微博，有濃厚的交流氛圍。如何找到這些學者呢，一個簡單的方法就是在新浪微博搜索的“找人”功能中檢索“自然語言處理”、 “計算語言學”、“信息檢索”、“機器學習”等字樣，馬上就能跟過去只在論文中看到名字的老師同學們近距離交流了。還有一種辦法，清華大學梁斌開發(fā)的“微博尋人”系統(tǒng)（http://xunren.thuir.org/）可以檢索每個領域的有影響力人士，因此也可以用來尋找NLP/CL領域的重要學者。值得一提的是，很多在國外任教的老師和求學的同學也活躍在新浪微博上，例如王威廉（http://weibo.com/u/1657470871）、李沐（http://weibo.com/mli65）等，經(jīng)常爆料業(yè)內(nèi)新聞，值得關注。還有，國內(nèi)NLP/CL的著名博客是52nlp（http://www.52nlp.cn/），影響力比較大。總之，學術(shù)研究既需要苦練內(nèi)功，也需要與人交流。所謂言者無意、聽者有心，也許其他人的一句話就能點醒你苦思良久的問題。無疑，博客微博等提供了很好的交流平臺，當然也注意不要沉迷哦。 3. 如何快速了解某個領域研究進展 最后簡單說一下快速了解某領域研究進展的經(jīng)驗。你會發(fā)現(xiàn)，搜索引擎是查閱文獻的重要工具，尤其是谷歌提供的Google Scholar，由于其龐大的索引量，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中搜索“領域名稱 + survey / review / tutorial / 綜述”來查找。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(fā)表了很多熱門方向的綜述，如文檔摘要、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，一般還可以查找該方向發(fā)表的最新論文，閱讀它們的“相關工作”章節(jié)，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(shù)會議或暑期學校上做的tutorial報告，去直接咨詢這個領域的研究者，等等。
