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可复现性 · ACL 2022 · 自然语言处理 ·
2022 年 5 月 27 日
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》
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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。

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Part 1: Introduction to Reproducibility Part 2: Reproducibility in NLP Part 3: Mechanisms for Reproducibility Part 4: Reproducibility as a Teaching Tool
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