第一篇ACL顶会论文中稿经历

你好，我是白色的。 今天和大家分享在同学中写ACL论文的经验。 众所周知，深度学习崛起的重要因素是数据，前提是具备足够高质量的数据来训练深度学习模式。 自然语言处理领域也是如此。 我们的合作项目需要自己制定专门针对领域的培训数据。 经过调查和体验，发现现有的公共标注工具不适合我们项目的需要。 例如，当时用户众多的brat决定在我们的研究室中自己开发专门针对领域的通用文本标记工具。 *流程： **2020年，与实验室同行共同开发了该标注工具的初版，并于2021年进行了细节优化，完成了论文。 (在此感谢我的导师在我的论文写作过程中提供的指导和帮助。 )投了ACL 2021和EMNLP 2021的票，但都有点晚。 两次投稿被拒绝的话，对科研新人来说有点失望，心底不踏实。2022年，根据以前审阅者的意见，对文章进行了进一步的改进。 ACL采用openReview开始预审，我根据刘老师的指导意见将修改后的论文发表在这里。 最后得到的审阅意见比2021年的两次结果好得多，这项工作得到了肯定。 ACL2022开放投稿后，我第一时间发表了完美的论文。 号码是1。 等了很久之后，3月1日晚上，正在吃火锅的我收到了邮件。 在通过邮件收到论文的瞬间，虽然五味杂陈，但总算猜对了，成就感很多，结局很圆满。 没有浪费自己两年的汗水和心血。 *感谢。 **这是我个人的第一篇论文，也是第一篇议论文，是对我过去工作的肯定，也是我在未来做得更好的动力。 在此再次感谢所有帮助过我的老师和她完成了系统演示视频的录制和剪辑最后请关注我的* *微信公众号。 ** [白色算法屋] ( https://link.zhi Hu.com/target=https://MP.weixin.QQ.com/) s _ biz=mzg3NZ y2 ODI zoa==mid=2247485704 idx=1sn=b 35 bcfa 95 ACA 965 DD 7a e 654 AAA 22 ca 39 chksm=cf1 E3 be9f 869 B2 f 71 aad 632 b 0574 Duibainotes** )、NLP、推荐系统、比较学习等机器学习领域前沿，日常分享我的创业心得和人生感悟。 想进一步交流的同学也可以用公众号添加我的微信，和我一起探讨技术问题。 谢谢你。