但存在的一个问题是， 我们设计的审稿规范， 不能保证审稿人能够严格按照规范去操作， 这方面还需要去持续优化 。
AI科技评论：今年字节跳动的一篇ICLR拒稿投了ACL， 成了最佳论文， 您如何看待这种“转投中稿”的现象？NLP领域四大顶级会议， 学生应该如何选投， 能否给出一些建议？
很多人知道NLP领域有四大顶会ACL、EMNLP、NAACL和COLING 。 ACL是公认综合质量最高的国际计算机语言学会， 语言探索与经验方法兼容并收 。 COLING与ACL类似， 是历史悠久的NLP学术会议， 但不属于ACL协会旗下 。 NAACL偏重数据驱动方法， 与EMNLP风格接近， 更符合美国学者的口味 。
早期整个人工智能， 包括自然语言处理都不是很火热， ACL每年只有几百篇的投稿量 。 后来， 基于规则的机器学习方法开始出现， 自然语言处理领域才开始活跃起来 。 SIGDAT是ACL协会下设的一个语言学数据工作组， 他们建议创建一个自然语言处理经验方法会议， 也就是EMNLP 。
EMNLP对经验方法的定义， 包括模型设计和实现， 语料库构建与标注， 还有评价方法 。 所以定量实验和数据分析， 做得多做得好， 更容易受到EMNLP认可 。 我们今年评选的最佳长、短论文都与数据集有关 。
虽然会议在定位和设计上各有特色， 慢慢还是会出现一些同质化的倾向 。 因为除了COLING外， EMNLP、ACL和NAACL都是由ACL组织运作的， 审稿人、SAC/AC、PC基本来自于同一个群体， 各会议在审稿要求和规范方面也会相互参考和借鉴 。 所以学生在投稿的时候， 不见得要紧盯一个会议， 在DDL之前所有NLP相关会议都可以去尝试 。 对于初次投稿的学生来说， 这个过程中收到的反馈和意见更重要， 字节跳动“转投中稿”的事也印证了这个事情 。 另外， 现在NLP的投稿量越来越多， 有了idea和好结果再不投， 可能就被别人抢先了 。
AI科技评论：EMNLP被拒论普遍存在共性问题是什么？您认为真正好的论文应该具备哪些特质， 能否给学生一些建议？
整体来看， EMNLP投稿论文的下限相比以前有所提高， 因为提交格式不规范被拒的情况少了很多 。 现在存在比较重要的问题是：过于关注SOTA 。 很多作者觉得只要我的模型有好的结果， 上传了coding， 就可以发表了 。 但对于一篇真正好的论文来讲， 模型性能只是一方面 。 我们更关注的是作者的研究动机， 文章的论证逻辑， 以及实验方法的新颖性 。
作者要明确地提出科学问题和解决方法， 在这之前， 他们需要做好充分的文献调研， 我们发现， 很多作者提出的实验方法其实早就被验证过了， 所以研究的创新性、新颖性是很关键的 。 我们还要看作者的逻辑表达， 是否能把以往的工作梳理清楚， 从分析、研究到验证的整个过程是否严谨， 有理论支撑 。 另外， 在实验环节， 我们不仅看实验结果， 更关注设计过程是否合理， 实验结果是否充分可靠 。
我经常跟自己组里的学生说， 不要觉得科研论文是记叙文， 写在叙事 。 既然是“论”文， 就一定要以说理为主， 要以理论和实验为依据， 在有限的篇幅内把研究观点立起来 。 实验只是验证结论的一个手段， 不能只关注SOTA， 从发现问题到解决问题的逻辑演绎更为重要 。
AI科技评论：EMNLP获奖论文是如何进行评选的， 今年评选过程中是否有一些有趣的故事？
其实获奖论文评选工作在初级审稿阶段就已经开始了 。 审稿人、领域主席到高级领域主席都会在审稿表单中推荐最佳论文、， 这些建议会提交给我们进行二次筛选， 差不多筛选出一半后再提交给最佳论文评选委员会， 由他们做最终的决定 。

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