IJCAI 2020上NLP方向华人学者论文发表情况

Wesley13
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IJCAI 2020上NLP方向华人学者论文发表情况

AMiner平台由清华大学计算机系研发,拥有我国完全自主知识产权。平台包含了超过2.3亿学术论文/专利和1.36亿学者的科技图谱,提供学者评价、专家发现、智能指派、学术地图等科技情报专业化服务。系统2006年上线,吸引了全球220个国家/地区1000多万独立IP访问,数据下载量230万次,年度访问量超过1100万,成为学术搜索和社会网络挖掘研究的重要数据和实验平台。

国际人工智能联合会议(International Joint Conference on Artificial Intelligence, 简称为 IJCAI)是人工智能领域中最主要的学术会议之一,原为单数年召开自2016年起改为每年召开。因疫情的影响, IJCAI 2020将于2021年1月5日-10日举行。

IJCAI2020有诸多新变化,IJCAI今年在论文评审中采取的“快速淘汰机制”,在4717篇文章中,接收了592篇论文,接收率为12.6%,连创四年新低。

IJCAI 2020上NLP方向华人学者论文发表情况

在“灭霸式”审稿的新形势下,华人学者的表现依然可圈可点。

根据AMiner平台的不完全统计,IJCAI2020全部作者2477人,其中华人1651人。

在全部645篇论文中(包括了Main track 和 Special track的所有论文),华人参与的论文共有451篇,占总论文数的69.92%。

其中华人一作论文共有356篇,占华人参与论文数的78.94%,占总论文数的55.19%。

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IJCAI2020上自然语言处理方向的华人学者

在自然语言处理领域,国内不少学者有多篇论文被录用,在语言模型、对话生成、跨语言建模、机器翻译、命名实体识别等方向都有所建树。

下面让我们一起看看NLP方向部分华人学者在IJCAI2020上的论文收录情况。

严睿(北京大学)

IJCAI 2020上NLP方向华人学者论文发表情况

1.论文标题:Unsupervised Domain Adaptation of a Pretrained Cross-Lingual Language Model

论文链接:https://www.aminer.cn/pub/5ef96b048806af6ef27721fe?conf=ijcai2020?f=cs

2.论文标题:Adaptively Multi-Objective Adversarial Training for Dialogue Generation

论文链接:https://www.aminer.cn/pub/5ef96b048806af6ef27720e2?conf=ijcai2020?f=cs

王海峰(哈尔滨工业大学/百度)
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1.论文标题:ERNIE-GEN: An Enhanced Multi-Flow Pre-training and Fine-tuning Framework for Natural Language Generation

论文链接:https://www.aminer.cn/pub/5e33fb563a55ac60f50a245d?conf=ijcai2020?f=cs

2.论文标题:Enhancing Dialog Coherence with Event Graph Grounded Content Planning

论文链接:https://www.aminer.cn/pub/5ef96b048806af6ef27721cd?conf=ijcai2020?f=cs

车万翔(哈尔滨工业大学)
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1.论文标题:CoSDA-ML: Multi-Lingual Code-Switching Data Augmentation for Zero-Shot Cross-Lingual NLP

论文链接:https://www.aminer.cn/pub/5ee3527191e011cb3bff760a?conf=ijcai2020?f=cs

2.论文标题:Enhancing Dialog Coherence with Event Graph Grounded Content Planning

论文链接:https://www.aminer.cn/pub/5ef96b048806af6ef27721cd?conf=ijcai2020?f=cs

刘洋(清华大学)
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论文标题:Modeling Voting for System Combination in Machine Translation

论文链接:https://www.aminer.cn/pub/5ef96b048806af6ef27721ea?conf=ijcai2020?f=cs

黄萱菁(复旦大学)

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论文标题:Leveraging Document-Level Label Consistency for Named Entity Recognition

论文链接:https://www.aminer.cn/pub/5ef96b048806af6ef27721e5?conf=ijcai2020?f=cs


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