The field of Deep Learning (DL) has undergone explosive growth during the last decade, with a substantial impact on Natural Language Processing (NLP) as well. Yet, compared to more established disciplines, a lack of common experimental standards remains an open challenge to the field at large. Starting from fundamental scientific principles, we distill ongoing discussions on experimental standards in NLP into a single, widely-applicable methodology. Following these best practices is crucial to strengthen experimental evidence, improve reproducibility and support scientific progress. These standards are further collected in a public repository to help them transparently adapt to future needs.


翻译:在过去十年里,深层学习领域经历了爆炸性增长,对自然语言处理也产生了重大影响,然而,与较为成熟的学科相比,缺乏共同的实验标准仍然是整个领域面临的一个公开挑战,从基本科学原则开始,我们把目前关于低层学习领域试验标准的讨论提炼成一个单一的、广泛适用的方法,遵循这些最佳做法对于加强实验证据、改进可复制性和支持科学进步至关重要,这些标准还被进一步收集到一个公共储存库中,以帮助它们透明地适应未来的需要。

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