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aaai论文模板新上映_aaai 2025(2024年12月抢先看)

内容来源：这家有保障所属栏目：导读更新日期：2024-12-02

aaai论文模板

GNN文本分类：从基础到前沿 𐟓š 探索GNN在文本分类中的潜力，我们将从基础理论到最新研究成果一一呈现。 𐟓Œ 文本分类的GNN视角：通过构建词共现网络等文本结构，GNN能够捕捉到传统RNN无法发现的文本内在联系。 𐟓… 2021年UEMCON综述：全面回顾了GNN在文本分类领域的研究进展。 𐟓ˆ 2021年Math. Probl. Eng论文：提出了一种基于TextGCN的改进模型，融合了多跳邻居信息，提升了文本分类性能。 𐟌 2020年ACL会议：介绍了TextING模型，强调了每篇文档都拥有其独特的结构，通过GNN进行归纳式文本分类。 𐟏† 2020年IWECAI论文：直接探讨了GNN在文本分类中的应用，展示了其强大的表示能力。 𐟏† 2020年GNN-XML模型：针对极端多标签文本分类问题，提出了有效的GNN解决方案。 𐟓ˆ 2019年EMNLP会议：介绍了文本级别的GNN模型，为文本分类提供了新的思路。 𐟏† 2019年AAAI论文：探索了图卷积网络在文本分类中的表现，证明了GNN在处理文本数据时的有效性。 𐟌Ÿ 未来的研究方向：我们将继续关注GNN与预训练模型（如BERT）的结合，以进一步提升文本分类的性能。

𐟓š 文本分类新论文速览 | 第一天 𐟓… (2022 AAAI) Contrast-Enhanced Semi-Supervised Text Classification with Few Labels：这篇论文利用对比学习来解决低资源场景下的文本分类问题。 𐟓… (2022 AAAI) Active Sampling for Text Classification with Subinstance Level Queries：关注低资源问题，通过主动学习的方法减少标注量。 𐟓… (2022 AAAI) Improved Text Classification via Contrastive Adversarial Training：结合对比学习和对抗学习，用对抗生成的样本来进行对比学习。 𐟓… (2022 AAAI) Unifying Model Explainability and Robustness for Joint Text Classification and Rationale Extraction：关注可解释性和鲁棒性问题，联合训练文本分类和rationale抽取。 𐟓… (2022 AAAI) KATG: Keyword-Bias-Aware Adversarial Text Generation for Text Classification：关注AI安全、模型鲁棒性和对抗防御，通过类似GAN的方法生成对抗样本。 𐟓… (2022 AAAI) ALP: Data Augmentation Using Lexicalized PCFGs for Few-Shot Text Classification：关注小样本学习场景，用文法分析树实现数据增强。 𐟓… (2022 AAAI) ContrastNet: A Contrastive Learning Framework for Few-Shot Text Classification：结合对比学习和小样本学习。这些论文涵盖了文本分类的多个方面，从数据增强到模型鲁棒性，提供了丰富的研究视角。

AAAI2025审稿心得分享 𐟓 最近有幸参与了一篇AAAI2025论文的审稿工作，方向比较传统，放在现在这个大模型时代甚至有点格格不入。简单审了一下，顺便在XHS上问问大佬们，我审的有没有问题𐟘⣀‚ 这篇论文的作者根据两个动机分别提出了两种方法。动机1已经有很多文章提到了，作者在这个基础上做了一些改进。然后，作者声称他们首次发现了某个现象，并基于这个现象提出了第二个改进方法。乍一看，相当完美。然而，作者改进时选择了一个老旧的baseline来展示效果，虽然效果不差，但我不理解为什么不在现有的SOTA方法上做改进。而且，动机2并非作者首次发现，两年前的顶会就已经有人提出过了。此外，这篇论文缺乏与现有方法的讨论和比较，也没有相关的相关工作（related work）部分。综上所述，虽然这篇论文乍一看很不错，但我觉得缺乏与现有方法的比较和讨论，细节上也有一些问题。给我一种感觉是，这篇论文可能会被同行审稿时遇到一些挑战。最后，我建议老师给这篇论文3或者4的评分，应该没啥问题吧𐟘⣀‚求大佬们轻点喷，我是飞舞。

硕博必看！顶级会议论文发表全攻略 𐟎‘表一篇高质量的计算机论文需要多长时间？对于有科研基础的同学，通常需要3-6个月的时间。基础较薄弱的同学，如果没有人指导，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，却看不到任何成果。隔壁组的同学已经人手一篇顶会论文，而你还在原地踏步。该如何发表一篇计算机论文？ 𐟒ᠤ𝠥꩜€要一位在人工智能领域有丰富经验的大牛来指点迷津！我们拥有1000+导师，覆盖人工智能各领域，包括QS前50博士团队。导师本人在顶会和顶刊上发表了10+篇论文，活跃在科研一线。多个顶会Best Paper Award获得者，以及与nature合作30人的作者团队，还有国家重点实验室师资等大牛助力。 𐟓ˆ 我们提供大厂实习和工作经验，以及申博申硕等附加指导方案。陪伴式辅导，24小时无时差在线答疑解惑。支持指定期刊会议，包括CVPR、ICCV、ECCV、ICML、NeurlPS、ACL、NAACL、EMNLP、AAAI、COLING等。 𐟚렦ˆ‘们拒绝学术不端，不代写论文！面向人工智能硕博群体，提供SCI 1-4区、CCFA-C类、EI、中科院等期刊会议的辅导服务。 𐟓 留下你的研究方向，点击[立即咨询]发送[论文]或需求，我们将为你安排同方向的专业大牛，从此告别论文烦恼！

跨语言预训练模型新进展：多语言知识融合大家好！今天给大家分享一篇2022年AAAI会议上接收的NLP论文，标题是《XLM-K: Improving Cross-Lingual Language Model Pre-Training with Multilingual Knowledge》。这篇文章提出了一种名为XLM-K的模型，旨在将多语言知识融入到跨语言预训练模型中。具体来说，XLM-K模型通过两个知识任务来增强跨语言预训练模型的能力。第一个任务是masked entity prediction，第二个任务是object entailment。这两个任务的详细描述可以参考论文的第三页。举个例子，一个跨语言实体知识的示例可以在第四页找到。通过这两个任务，XLM-K模型能够更好地理解和处理多种语言的信息。

95%的人不知道的SCI论文发表攻略 𐟎“ 在这个内卷的时代，谁不想拥有一篇SCI论文呢？大家都忙着收集文献、做实验、写论文，导致SCI论文竞争激烈！ 𐟓… 研究生有SCI论文=申博/获奖，毕业无忧！ 𐟓… 博士生有SCI论文=踏入科研圈，学术内耗不再！ 𐟓… 本科生有SCI论文=梦校offer，保研稳了！ 𐟘“ 但是，如果没有导师或师兄师姐的指导，独自一人搞论文可能会感到无从下手。或者，只是简单地抄袭，论文质量不高，发高区期刊只是奢望。 𐟔堨🙦—𖥀™，你需要一个靠谱的计算机SCI论文辅导！ 𐟎’ CV方向可辅导：顶会：CVPR、ICCV、ECCV、ICML、NeurIPS B/C类：ICRA、BMVC 𐟎’ NLP方向可辅导：顶会：ACL、NAACL、EMNLP、COLING、AAAI、IJCAI、WWW、NeurIPS 其他：ICLR、NLPCC、ECAI、CONLL、IJCNN、PRICAI 𐟎’ 机器学习方向可辅导：顶会：ICLR、NeurIPS、ICML、AAAI B/C类：COLT、ECAI、ICRA、UAI、AISTATS、ACCV、ACML 𐟎’ 数据挖掘方向可辅导：顶会：KDD 𐟔堦ˆ‘们能帮你什么？从选题、文献调研、数据分析、实验代码、论文写作、选刊投递、返稿修改全程跟踪式辅导，直到论文成功录用为止。 500+导师资源库，人均手握10+篇顶会顶刊，专业负责，拒绝放养。资料信息严格保密，签订相关服务协议，结果导向。大牛导师提供全新思路视角，结构优化，多维度指导提升论文质量。 ⚠️ 不代写，拒绝学术不端❗️❗️ 𐟔堧‚𙥇𛥷椸‹角【立即咨询】或留言你的专业，匹配对口老师，一对一解答你的问题~

沃恩学员突破SCI4区，论文中稿喜讯！ 𐟎“ 学员是一名在职博士四年级的学生，面临着毕业的压力。由于导师放养，时间紧张，学员在实验和论文写作上感到非常焦虑。在寻找解决方案的过程中，他了解到了沃恩智慧，并咨询了论文辅导服务。 𐟓„ 沃恩智慧在了解学员的意向、基础能力和科研进度后，为他安排了一次会议。从1000多名导师中，我们为他匹配了一位认可他能力的大牛导师。在导师和学生互相认可后，正式开启了辅导模式。 ✅ 我们为学生制定了一个详细的时间表，帮助他合理安排各个写作阶段的时间，避免拖延症，确保论文按时完成。 ✅ 文献收集是论文写作的基础。导师帮助学生广泛收集与论文主题相关的文献，让他深入了解研究领域，为论文提供丰富的资料支持。经过7个月的共同努力，学员顺利中稿了AIP，SCI4区𐟎‰。如果你也想在学术上取得突破，找到一位同领域的大牛导师绝对是明智之选！我们只提供辅导，不代写！ 𐟒ᠥ悤𝕦”𛥅‹SCI难关？ 𐟎“ 我们能为你匹配领域内顶尖的大牛导师，通过一对一的指导，你将完成高质量的论文！可指导的顶级会议和期刊包括：CVPR、ICCV、ECCV、AAAI、IJCAI、ICML、NIPS、ACL、EMNLP等。 𐟙…‍♂️ 我们坚决反对学术不端，不代写！点击【立即咨询】，24小时内无时差匹配你的专属大牛导师！

中南大学计算机科学与技术学院招生攻略中南大学计算机科学与技术学科在全球ESI排名中稳居前1%，软科排名世界第75位，教育部学科评估结果为A-。学院拥有多个国家级和省部级研究平台，在人工智能与大数据研究领域具有国际领先的实力。 𐟓š 研究方向医学多模态大模型具身智能生成式人工智能扩散模型 𐟔젥Œ𛧖—大模型与智能计算前沿研究课题组课题组专注于人工智能领域的多模态大模型、具身智能、生成式人工智能和扩散模型的前沿研究，已在相关领域取得多项重要成果：学术成果：实验室已发表20余篇高水平学术论文，包括TPAM1、ICML、ICLR、CVPR、ICCV、ECCV、Neurips、ICLR、KDD、AAAI等CCF/CAAI A类及一区论文。研究应用：研究成果在学术界与工业界均有重要影响，相关技术已在多个实际场景成功应用，与商汤、上海AI lab、华为等公司有密切合作，优秀学生可以推荐业界实习。 𐟓‹ 招生要求硕士毕业院校为985/211，或符合以下条件之一：发表1篇CCF A类论文发表2篇CCF B及以上论文熟悉Python、PyTorch，具备扎实的数学基础（如线性代数、高等数学）。对人工智能研究充满热情，具有独立思考和解决问题的能力，踏实肯干。 𐟒𜠦供条件实验资源：实验室配备丰富的A100/A800计算资源，能够满足高效实验需求。国际化交流机会：优秀学生将有机会推荐至悉尼大学、香港科技大学、西澳大学等国际知名院校进行交换/博士后深造，或至华为、商汤科技、上海AI Lab等顶尖企业实习或工作。学术支持：提供一对一指导与实验设计支持，助力学生在国际顶级会议和期刊上发表高水平成果。 𐟎“ 招收名额博士生2名，面向对人工智能及相关前沿技术有浓厚兴趣的优秀学子；此外招收研究助理数名，优秀者享受上述待遇及次年博士优先录用； 𐟓頧”𓨯𗦖𙥼 请将个人简历、成绩单及相关证明材料（包括论文成果）以邮件标题【姓名-博士申请】发送至指定邮箱。期待您的加入，共同推动人工智能研究的持续突破！

读博与留学加拿大：我的选择与心得作为一个选择困难症患者，做出读博和去加拿大的决定真是让我身边的所有人都烦透了𐟘‚。你们在本科或硕士快毕业的时候，是不是也在面临这样的难题呢？选择读博的原因 𐟎“ 在美国，计算机科学的硕士生们大多在入学前就开始刷LeetCode，为找实习做准备。似乎简历投递、实习、拿到Return Offer、全职工作、OPT签证、H1B签证……这是一条非常主流的道路。但我就是这么另类𐟘‚，选择了读博。主要原因有两个：导师的引导：在硕士期间，我遇到了一位非常优秀的导师，他不仅带我入门，还让我发表了人生中的第一篇顶会论文（AAAI）。对科研的热情：我对科研有一定的兴趣和期望，读论文给我一种莫名的安全感…… 现在回头总结一下，我觉得适合读博的人需要具备以下几点：认知清晰：读博不同于本科和硕士，需要4-5年时间，压力也很大。知乎上搜一搜“博士第X年还没有论文”，压力真的扑面而来。科研兴趣：很多人把读博作为找不到工作的Plan B，认为导师会给自己提供idea甚至帮自己写论文。这些想法都是因为没有对科研的基本概念。耐得住寂寞：实验室的硕士们一波一波毕业去赚钱了，你要心如止水，不要羡慕。自信：博士的旅程就是关关难过关关过，在艰难的处境下需要调整心态积极应对，比较悲观的人会比较辛苦。选择加拿大的原因 𐟌 我也知道美国的机会多，总体来说美国的计算机科学更好𐟘‚，但我的硕士学生签证被万恶的检查了两次，这是我选择加拿大的主要原因。周围没有经历过检查的同学都觉得我小题大做，但有认识的学姐被检查整年无法回美国，血淋淋的例子真的让人望而却步…… 所以我的总结就是，如果你觉得被检查搞得担惊受怕很难熬，那就选加拿大吧。北美的生活体验和比较宽松的工签政策也是吸引我的地方。读博三年的心得 𐟒ኊ读博三年了，现在回过头来，发现一切都是最好的安排。论文没有格外难产，导师也平易近人，虽然有懈怠的时候，但也总能提起劲把进度赶上。前段时间导师说再发三篇顶会就能毕业了𐟙‚，撸起袖子加油干吧！总的来说，选择读博还是去加拿大，关键在于你自己的兴趣和目标。希望我的经历能给你们一些参考和启发！

南洋理工NLP课题，速看！ 𐟔堦ƒ𓨦在人工智能领域深造的你，千万不要错过这个超级适合的科研项目！导师是南洋理工大学计算机科学与工程学院教授，他在包括NeurIPS、ICLR、ACL、EMNLP、KDD、WWW、TACL、AAAI等顶级会议和期刊上发表了40多篇论文。 𐟑€ 研究方向：人工智能、深度学习和自然语言处理的交叉领域 𐟔𕣀项目背景】自然语言处理（NLP）是人工智能的一个分支，旨在帮助计算机理解和使用人类语言，从而实现更高效的人机交互。NLP的发展借鉴了计算机科学和计算语言学等多个学科，致力于填补人类交流与计算机理解之间的空白。 NLP的应用非常广泛，因为人们用语言传达了最多的信息：网络搜索、广告、电子邮件、客户服务、语言翻译、放射学报告等。最近，深度学习方法在许多不同的NLP任务中获得了很高的绩效。这些模型通常可以使用单个端到端模型进行培训，并且不需要传统的特定任务功能工程。项目也将围绕着NLP的后端模型与前端应用一并展开。 𐟔𕠔opic： 1️⃣ 自然语言处理及其应用介绍：学生将在本周接触到NLP的发展情况及前沿应用领域，并在本周巩固编程及数据预处理工具的使用 2️⃣ 分类的深度学习模型如LSTM、注意力模型及其在伪新检测、情感分析中的应用 3️⃣ 生成模型如Seq2Seq及其在机器翻译中的应用 4️⃣ 自然语言处理前沿技术：OpenAI GPT等预训练语言模型 𐟔𕠩€‚合人群对人工智能、深度学习、人机交互、语音识别、机器翻译等专业领域感兴趣的学生。学生需要大学概率论基础，至少会使用一门编程语言实现如经典机器学习算法，有Pytorch/Tensorflow等深度学习项目开发经验的申请者优先。 𐟔𕠩ṧ›𖨎𗊰Ÿ‘‰ 成绩单+学术报告+结业证明 𐟑‰ 优秀学生获得教授EDU邮箱私人推荐信 𐟑‰ EI/CPCI级国际会议论文发表 𐟔𕠦•™授介绍 Luu导师现任南洋理工大学计算机科学与工程学院教授。（𐟔奅觐ƒ专排TOP7）他于2018年至2020年在麻省理工学院CSAIL担任博士后研究员。在多篇人工智能领域顶刊发表40多篇论文，在EMNLP等学术会议担任高级职务，并获得了2021年ICLR的杰出论文奖。