阿姆斯特丹大学等最新ACL2022教程《自然语言处理可复现性研究》

ACL 是计算语言学和自然语言处理领域的顶级国际会议，由国际计算语言学协会组织，每年举办一次。一直以来，ACL 在 NLP 领域的学术影响力都位列第一，它也是 CCF-A 类推荐会议。今年的 ACL 大会已是第 60 届，于 5 月 22-5 月 27 在爱尔兰都柏林举办。

ACL 2022论文奖项公布，伯克利摘得最佳论文，陈丹琦、杨笛一等华人团队获杰出论文

来自阿姆斯特丹大学等最新ACL2022教程《自然语言处理可复现性研究》教程，值得关注！

虽然最近在ML领域取得了显著的进展，但这些前沿结果的可复现性往往缺乏，许多提交的材料缺乏必要的信息以确保后续的可复现性。尽管在几个主要会议上提出了可复现性检查表和可复现性标准等建议，但在更广泛的ML社区中，开展可复现性研究的条件反射是缺乏的。我们建议本教程作为一个温和的介绍，以确保在ML中进行可复现性研究，并特别强调计算语言学和自然语言处理。

https://acl-reproducibility-tutorial.github.io/

目录内容：

Part 1: Introduction to Reproducibility

Part 2: Reproducibility in NLP

Part 3: Mechanisms for Reproducibility

Part 4: Reproducibility as a Teaching Tool

讲者：

参考文献:

• ACM. 2019. Artifact review and badging. https://www.acm.org/publications/policies/artifactreview-badging.

• Monya Baker. 2016. 1,500 scientists lift the lid on reproducibility. Nature News, 533(7604):452. Anya Belz. 2021. Quantifying reproducibility in nlp and ml. arXiv preprint arXiv:2109.01211.

• Anya Belz, Shubham Agarwal, Anastasia Shimorina, and Ehud Reiter. 2021a. A systematic review of reproducibility research in natural language processing. In Proceedings of the 16th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics: Main Volume, pages 381–393, Online. Association for Computational Linguistics.

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