作者 | 蔣寶尚
ACL作為國際計算語言學協會是是自然語言處理領域影響力最大、最具活力的國際學術組織之一。
昨日ACL2020 錄用結果落幕，超過3000篇的投稿數量，可以說是歷史以來最盛大的一屆ACL。
據ACL官推介紹，關於ACL2020論文是否錄用的通知已經給作者發了郵件，沒有收到消息的作者可以給會務組發郵件詢問情況。
關於整體的錄用率，錄用論文領域的分佈，官網尚未有更多信息放出。不過，對比ACL 2019的25.8%的錄用率，ACL 2020 想必也不會相差太多。
網友評論：審稿人很負責，意見很中肯
據知乎話題《如何看待ACL 2020錄用結果？》中答者披露，很多作者的論文，原本是拒絕的狀態，但是經過精心準備的rebuttal，評分在邊緣的論文得分也有小小的提高。
每個回答問題的網友也都對這次ACL的評審工作稱讚不絕，即使文章未被錄用的作者也評論：審稿人很負責，意見很中肯。
例如，網友廷羽經過rebuttal，最終將3.5,3.5,2.5的得分爭取到能夠錄取的4,3.5,3.5。
當然，也有些作者，經過rebuttal之後得分下降的~
有網友建議，遇到沒看懂或者找茬的評審意見，要以耐心解釋為主~
還有，因為中了ACL，男女朋友感情出現危機的~
多級評分的ACL2020，為質量保駕護航
此次ACL2020的審稿週期從19年的12月9日一直到20年的4月3日接近4個月時間，比往年的2個月宙稿時間幾乎加倍。ACL在審稿規範、質量方面都算如今AI會議的翹楚之一。能通過ACL的評審的工作，在實驗嚴謹性、思路創新性上是有很不錯的保證的，這無疑是對科研人員工作的一個肯定。
據ACL官網介紹，在評審員在評審過程中會主要回答四個問題：1、這篇論文的主要內容是什麼，有什麼樣的貢獻，優缺點是什麼？2、接收理由3、 拒絕理由4、整體評價
其中整體評價分為多個檔次：5=開創性、4.5=令人興奮、4=強烈、3.5=傾向於錄用、2.5=傾向於拒絕、2=平庸、1.5=弱、1=糟糕。
沒有3分這個檔次，也就是說評審人員必須對論文采取傾向性的評價。 打分之後，評審員要再次確定自己的評審意見，這一步也稱為評審人的置信度，置信度分為5個檔次：
5=我確信我的評價是正確的。我仔細閱讀了論文並且對相關工作非常瞭解。
4=非常確定。我試著去仔細檢查重要點。我不太可能會漏掉一些影響評價的要點。
3=比較確定。不過我有可能會漏掉一些內容。雖然我整體上對該領域有所瞭解，我沒有仔細檢查論文細節。
2=願意為我的評價辯護，但很可能我漏掉了一些細節，沒能理解論文中心點，或者不太確定本文的創新性。
1=不是我所熟知的領域，或者論文對我來說難以讀懂。我的評價基於經驗性猜測。
ACL官網：7月份的會議線上舉行
同樣，據4月4日官網新聞介紹，計劃2020年7月5日在美國西雅圖舉辦的線下會議，全部搬到網上來舉行。
原因是為了應對COVID-19，更多細節並未公佈，不過會在接下來的幾周內公佈註冊事項以及在線會議的情況。
親愛的ACL2020社區：
希望您和您的家人都能平安無事。
我們現在可以確認，為了應對COVID-19，我們計劃7月5日-10日的ACL 2020會議，將在線上舉行。
我們知道，社區裡有很多人正在因這場大流行病而遭受巨大的困難。我們希望在這個困難的時刻，我們可以一起努力，建立一個新型的ACL會議。今年的ACL會議將聚焦更多的可持續性，擴大知識交流的機會，並更多地納入來自全球各地的不同貢獻。
我們將有預先錄製的講座和全套的tutorials和研討會，並策劃各種現場活動，如答疑會、輔導、招聘會和走廊對話空間等。這將是一次挑戰，但也是一次無形中走到一起的機會，我期待著與ACL2020組委會的全體成員一起努力，舉辦一次富有啟發性和意義的會議。
我們會從其他在線會議主席那裡獲取建議（他們已經提供了巨大的幫助），並從現在和過去的在線會議中吸取所有的經驗教訓。在即將舉辦的線上會議中，我們會看到每個人的堅韌、熱情和積極向上的精神，以及整個ACL社區的配合精神。
我很感謝能夠和大家一起努力，讓ACL2020成為我們所有人的夢想！我們將在接下來的時間裡發佈更多的細節。
我們將在未來幾周內公佈更多的註冊細節，並在不久後公佈更多關於虛擬會議的細節。
祝願大家身體健康。
Dan Jurafsky，總主席，代表ACL2020組織委員會全體成員。
ACL 2020 投稿破三千，有多少人在做NLP呢？
ACL是語言學協會，這個會議的爆火本身就代表了自然語言處理的研究熱度，那麼歷屆 ACL 都接收了多少文章呢？當前做NLP的研究人員數量在什麼量級呢？目前最熱的研究領域是什麼呢？ 雷鋒網曾經報道了《ACL 2020投稿破 3 千，到底有多少人在做 NLP 研究？》回答了這個問題。 1、歷屆 ACL接收情況 下圖是近 20 年來 ACL 大會論文投遞數量、評審人員數量和（高級）領域主席數量變化趨勢圖，可以清楚的看到，就投稿量，在近幾年呈現的變化是指數級別的。評審人員也是與論文投稿數量呈現正相關關係。
2、NLP領域每年發多少論文？
截至2019年6月，AA擁有約50,000個條目，但其中包括一些並非真正的研究出版物的條目（例如，前言、序言、目錄等），將這些捨棄後，還剩44,896篇文章。
上圖中顯示了從1965年到2018年期間，每年發表的論文數量。從圖中可以看出：
1、1990年之後，NLP的研究開始突飛猛進，特別是在2000年之後，AA文章數量開始破千；2、隔年出版的影響在圖中可以清晰看到，特別是1998年以來，類似LREC、COLING這樣的會議。 2、哪個會議/期刊的論文最多？
當然是各種 workshop 了！這張圖展示的是不同會議或期刊的收錄論文情況。
從中可以看出，除了各種workshop論文外，LREC已經成為NLP會議論文的最大單一來源（儘管LREC是一個相對較新的會議，每兩年召開一次，但它的接受率往往很高，約60％）。其次則是主會ACL/4839，COLING/3142，NAACL/1479……
3、哪個領域最熱？
1980年到2019年的論文，如下圖
從術語分佈來看，NLP論文標題中最常用的術語是language，其次是translation。如果考慮bigram的話，如下圖：
最常出現的術語是machine translation，毫無疑問，機器翻譯是NLP領域最受關注的研究領域之一。我們再來看不同的研究領域隨著時間線的變化：
（雷鋒網）（注：圖中有個小錯誤，parsing對應於淺綠線）
從這張圖中可以看到一個非常有意思的現象，即，在1980年-2008年之間近三十年的時間裡，language、translation、parsing在80年代炙手可熱，而現在已經遠不如當年受歡迎了；而另一方面，neural在80年代經歷了一段高潮之後，迅速下降，但近年來卻又突破重圍，再次超越而出。我們可以把parsing的時間線單拎出來：
（雷鋒網）
真的是不復當年！
另一個有意思的是，可以對比statistical machine, neural machine 和 machine translation在近40年裡的變化趨勢：
統計機器經歷過一段高潮之後，現在已經基本銷聲匿跡了；而神經機器則隨之崛起。正所謂“沉舟側畔千帆過，病樹前頭萬木春”！
（雷鋒網）參考文獻：
https://www.leiphone.com/news/201912/geduMitD8YzkIEch.htmlhttps://acl2020.org/reviewers/
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