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AACL论文权威发布_aacll码表73(2024年12月精准访谈)

内容来源：这家有保障所属栏目：观点更新日期：2024-11-29

AACL论文

8篇ACL论文分享：文本分类新进展 𐟓… 2022年9月7日 𐟓– 文本分类的新进展 𐟓Œ Evaluating Extreme Hierarchical Multi-label Classification (2022 ACL) 这篇论文探讨了样本可能属于多个层次标签且分布极不平衡的情况。在这种场景下，选择合适的指标至关重要。 𐟓Œ Improving Meta-learning for Low-resource Text Classification and Generation via Memory Imitation (2022 ACL) 这篇文章关注低资源场景下的文本分类和生成任务，提出了一种通过记忆模仿来缓解记忆过拟合问题的方法。 𐟓Œ Incorporating Hierarchy into Text Encoder: a Contrastive Learning Approach for Hierarchical Text Classification (2022 ACL) 这篇文章将层次结构引入文本编码器，采用对比学习的方法进行层次文本分类。 𐟓Œ KNN-Contrastive Learning for Out-of-Domain Intent Classification (2022 ACL) 这篇论文专注于跨域意图分类，通过KNN-对比学习的方法来处理不同域的文本。 𐟓Œ Knowledgeable Prompt-tuning: Incorporating Knowledge into Prompt Verbalizer for Text Classification (2022 ACL) 这篇文章利用特定任务的提示来改进文本分类，通过将知识融入提示和词汇化来实现。 𐟓Œ Label Semantic Aware Pre-training for Few-shot Text Classification (2022 ACL) 这篇论文关注小样本文本分类问题，提出了一种基于标签语义意识的预训练方法。 𐟓Œ Learn to Adapt for Generalized Zero-Shot Text Classification (2022 ACL) 这篇文章利用元学习框架来解决零样本文本分类问题，通过学习适应不同场景。 𐟓Œ Incorporating Hierarchy into Text Encoder: a Contrastive Learning Approach for Hierarchical Text Classification (2022 ACL) 这篇文章再次探讨了层次文本分类，通过对比学习的方法来处理层次结构。这些论文展示了文本分类领域的最新研究进展，涵盖了从低资源场景到跨域分类的各种挑战。

论文发表需要多长时间 𐟏† 你是否正在为发表高质量的计算机论文而苦苦挣扎？ 𐟔 对于那些已经有一定科研基础的同学来说，发表一篇高质量的论文通常需要3到6个月的时间。 𐟚려𝆦˜ﯼŒ如果你基础较为薄弱，或者还没有人指导，完全靠自己发表计算机论文几乎是不可能的。 𐟌™ 有些人每天熬夜，但却没有任何成果。 𐟘“ 看到隔壁组的同学都已经手握顶会论文，而你还在原地踏步，怎么办？ 𐟒ᠥ…𖥮ž，你只需要一个有经验的导师来指点迷津！ 𐟌Ÿ 我们拥有1000多名导师，覆盖人工智能的各个领域，其中QS前50的博士团队更是你的坚强后盾。 𐟏… 我们的导师在顶会和顶刊上发表了大量的论文，活跃在科研一线。 𐟎‰ 我们拥有多个顶会的Best Paper Award得主，以及与Nature合作的30名作者，国家重点实验室的师资力量也在这里。 𐟒𜠦ˆ‘们提供大厂实习、工作以及申博申硕等配套服务。 𐟌 我们的服务覆盖全球，24小时无时差在线答疑解惑。 𐟔젦ˆ‘们还拥有自主研发的大模型，专为科研的硕博生打造。 𐟓… 支持指定期刊会议，包括CVPR、ICCV、ECCV、ICML、NeurIPS、ACL、NAACL、EMNLP、AAAI、COLING等。 𐟚렦ˆ‘们拒绝学术不端，不代写论文！ 𐟎⥐‘人工智能的硕博群体，我们提供SCI 1-4区、CCF A-C类、EI、中科院的辅导服务，支持指定期刊会议。 𐟓 留下你的研究方向，点击“立即咨询”发送“论文”或需求，我们会为你安排同方向的专业大牛！

硕博必看！顶会论文发表全攻略发表一篇高质量的计算机论文需要多长时间？ 𐟔 对于有一定科研基础的同学，通常需要3-6个月的时间。 𐟔 如果基础较弱，或者缺乏指导，完全靠自己发表计算机论文是非常困难的。 𐟔 有些人每天熬夜，但却没有取得任何成果。 𐟘“ 隔壁组的同学都已经发表了多篇顶会论文，而你还在原地踏步，该如何突破？ 𐟌Ÿ 你只需要一位经验丰富的导师来指点迷津！ 𐟑袀𐟏렦‹妜‰1000+导师，覆盖人工智能各领域，QS前50博士团队。 𐟑袀𐟏력Ｅ𘈦œ줺𚥜詡𖤼š和顶刊上发表的论文超过10篇，活跃在科研一线。 𐟑袀𐟏력䚤𘪩ᶤ𜚂est Paper Award获得者，nature作者（含合作）30人，国家重点实验室师资等大牛助力。 𐟑袀𐟏렦供大厂实习和工作经验，以及申博申硕等附加指导方案。 𐟑袀𐟏렲4小时无时差在线答疑解惑，陪伴式辅导。 𐟓… 支持指定期刊会议（各大顶会），如CVPR、ICCV、ECCV、ICML、NeurIPS、ACL、NAACL、EMNLP、AAAI、COLING等。 ⚠️ 拒绝学术不端！不代写！ 𐟑‰ 面向人工智能硕博群体，支持SCI 1-4区、CCF A-C类、EI、中科院等期刊和会议，不代写！

深度学习优化策略：16个实用技巧最近，我给几个小朋友做了一对一的深度学习代码辅导，发现大家对如何优化深度学习模型特别感兴趣。有粉丝在笔记下留言问，“深度学习中有哪些刷SOTA的优化策略？”今天我就来简单分享一下。 R-Drop：双重前向传播与KL损失约束 𐟧銒-Drop的核心思想是进行两次前向传播，并使用KL损失约束来提升模型效果。这个方法在一些任务上表现非常出色。 MLM：领域特定语料预训练 𐟓š 对于特定领域的语料，可以进行额外的MLM（Masked Language Modeling）预训练。这种后训练的方法可以有效提升模型在特定领域的表现。 EFL：少样本环境下的匹配问题转化 𐟔„ 在少样本环境下，将分类问题转化为匹配问题，构建为NSP（Next Sentence Prediction）任务。这种方法可以有效提升模型的泛化能力。混合精度fp16：加速与精度双提升 𐟚€ 使用混合精度fp16训练可以加快训练速度，同时提升训练精度。这在一些计算资源有限的情况下特别有用。多卡DDP训练：梯度累积优化 𐟏Ž️ 在使用多卡DDP训练时，梯度累积可以使用no_sync来减少不必要的梯度同步，从而加速训练。多卡推理：大规模验证与测试 𐟏⊥﹤𚎥䧨焦衧š„验证集或测试集，可以考虑使用多卡推理。具体方法包括dist.all_gather和all_gather_object，可以大大提升处理速度。 PET：少样本环境下的mask位置预测 𐟕𕯸‍♂️ PET（Predictive Editing Technique）在少样本环境下将分类任务转化为mask位置预测，并构造verbalizer。参考EACL2021的PET论文。 ArcFaceLoss：双塔句子匹配的改进 𐟌 在双塔句子匹配的loss中，将NT-Xent loss改为arccos形式。参考ACL2022的ArcCSE论文，这种方法可以有效提升模型的性能。跨语言迁移与数据增强 𐟌 在跨语言迁移的零样本学习中，可以使用数据增强方法，如代码切换、机器翻译等，并加入一致性loss。参考“consistency regularization for cross lingual finetuning”。 SimCSE：特定领域语料的预训练 𐟓š 在特定领域语料上继续进行SimCSE的预训练，可以有效提升模型在特定领域的表现。双塔延迟交互：速度与精度的平衡 ⚖️ 采用maxsim操作，计算查询和文档每个token表示的相似度，取最大相似度后求和。这种方法在速度和精度上都实现了良好的平衡，参考ColBERT。持续学习减少遗忘 𐟧 结合EWC（Elastic Weight Consolidation）方法和强大的预训练模型，通过添加一个正则项，让重要参数的遗忘减少。其中重要性由fisher信息度量。希望这些技巧能帮到大家在深度学习的道路上走得更远！如果你有更多问题，欢迎在置顶笔记下的回复号里说哦！

浙大软件学院导师风采展示 𐟑袀𐟏렧”˜磊磊职位：浙江大学计算机科学与技术学院特聘研究员研究方向：自然语言处理、智能司法和基础大模型成果：在ACL、AAAI、EMNLP和NAACL等国际顶级会议上发表多篇论文。主持中国人工智能学会华为MindSpore学术奖励基金和阿里巴巴创新研究计划。 𐟑袀𐟒𛠦ˆ🥭基职位：浙江大学软件学院“百人计划”研究员研究方向：时空大数据管理与智能分析成果：在CCF A类学术期刊或会议如VLDBJ、TKDE、SIGMOD等发表论文20余篇。获得数据库领域重要会议DASFAA2024最佳论文奖。 𐟑颀𐟒𛠥”秀职位：浙江大学软件学院“百人计划”研究员研究方向：数据库查询优化、数据库测试和数据智能成果：在SIGMOD、VLDB、ICDE等数据库国际顶级学术会议发表论文十余篇。主持CCF蚂蚁基金项目和南网技术开发项目。 𐟑袀𐟒𛠥𝭦€达职位：浙江大学软件学院“百人计划”研究员研究方向：三维计算机视觉成果：在TPAMI、CVPR、ICCV等期刊或会议发表多篇论文。获得CVPR最佳论文提名奖。曾获得全球IMC三维重建挑战赛冠军。 𐟑颀𐟒𛠥𜠦–‡桥职位：浙江大学软件学院“百人计划”研究员研究方向：多模态智能、应用机器学习与鲁棒性学习成果：在TPAMI、CVPR、ICCV、ACL、NeurIPS等CCFA类期刊和会议上发表多篇论文。担任CVPR、ICCV、NeurIPS等期刊与会议的程序委员会成员或特邀审稿人。 𐟑袀𐟒𛠦𑪧🊨Œ位：浙江大学软件学院“百人计划”研究员研究方向：图计算系统、图学习框架、存储系统和数据库成果：已发表论文10篇，包括计算机系统领域和数据领域的国际核心会议和期刊IEEE/ACM MICRO、USENIXATC等。主持中国博士后科学基金面上资助项目。 𐟑颀𐟒𛠩‚“达臻职位：浙江大学软件学院“百人计划”研究员研究方向：大模型及可视分析成果：在IEEEVIS、IEEETVCG、ACM KDD等CCF-A类可视分析、人工智能和人机交互会议/期刊上发表多篇论文。主持国家自然科学基金青年科学基金和国家重点研发子课题。 𐟑袀𐟒𛠧Ž‹皓波职位：浙江大学软件学院“百人计划”研究员研究方向：弱监督学习、数据标注和结构化数据分析成果：在ICLR、NeurIPS、IJCAI、ACL、CVPR、TPAMI等CCFA类/清华A类顶级国际会议期刊上发表40余篇学术论文。主持国家自然科学基金青年基金和多项省级科研项目。 𐟑颀𐟒𛠦Ž振源职位：浙江大学特聘研究员研究方向：复杂网络攻击建模与检测系统设计成果：在ACMCCS、ESORICS等CCF-A/B类会议期刊上发表多篇论文。主持多项国家级和省级项目，包括CCF-绿盟“鲲鹏”基金和国自然联合重点基金项目。 𐟑袀𐟒𛠧侥䧤𚎊职位：浙江大学软件学院特聘研究员研究方向：对抗机器学习、可信人工智能等成果：在USENIXSecurity、CCS、NDSS、NeurIPS、ICCV、ICSE等国际顶级会议发表论文。主持多项国家及省部级科研项目，研究成果在电子商务等领域得到应用。 𐟑颀𐟒𛠧𝗤𚚥聊职位：浙江大学软件学院“百人计划”研究员研究方向：智慧教育、迁移学习和三维视觉等成果：在CCF-A类学术论文发表20余篇，主持或参与多项国家及省部级科研项目，包括国家自然基金重大项目和青年项目。入选中国科协青年托举人才计划，荣获中国科协优博奖。 𐟑袀𐟒𛠦œ𑩗𝥳𐊨Œ位：浙江大学软件学院特聘研究员研究方向：可解释的数据可视化、生成式视觉模型及垂直领域大模型对齐等成果：在IEEETVCG、CVPR、ICML、ACL等国际顶尖期刊和会议发表20余篇论文，累计Google Scholar引用量已达到1400次。

百川智能完成50亿融资，启动AI人才招募 𐟌Ÿ 百川智能今日宣布，已完成50亿元人民币的A轮融资，估值高达200亿元，计划启动B轮融资。A轮投资方包括阿里、腾讯、小米、北京市人工智能产业投资基金、上海人工智能产业投资基金和深创投等。这是继minimax、智谱、月之暗面后，又一家大模型公司估值超过200亿元。 𐟌 百川智能还发布了专为全球顶尖人才设计的“星耀计划”，旨在吸引2024年10月至2025年9月毕业的本硕博学生。计划包括：竞赛专项达人（如ACM-ICPC、ACM-CCPC、奥赛等）大模型算法（多模态、自然语言处理、强化学习）大模型推理、分布式训练和性能优化 𐟔堧™𞥷智能成立于2023年4月10日，由前搜狗公司CEO王小川创立。公司致力于通过语言AI的突破，构建中国最优秀的大模型底座。核心团队由来自搜狗、百度、华为、微软、字节、腾讯等知名科技公司的AI顶尖人才组成。成立不到100天，便发布了Baichuan-7B、Baichuan-13B两款开源可免费商用的中文大模型，且在多个权威评测榜单均名列前茅，下载量突破百万。 𐟑堧™𞥷智能欢迎以下背景的AI领域学术达人、竞赛达人、实战达人和开源大神进行交流： ACM-ICPC、NOI/IOI、top coder、Kaggle等信息学竞赛奖牌获得者发表过顶会&期刊论文的学者，如ICLR、ICCV、CVPR、ECCV、NeurIPS、ICML、TPAMI、ACL、EMNLP等大模型基础研究专家

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