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论文通过后，期刊编辑将与作者联系。一般来说，论文不会一次通过。需要对其进行多次修改以编辑手稿并提交评论和要求。此时，仅需要根据编辑者的要求进行修改。是。
与负责编辑交谈时，应保持真诚开放的态度，这将有助于拉近两个人之间的距离，为您提供更好的建议，并且出版更加顺畅。
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撰写论文时，必须遵循一定的格式，以使其看起来清晰。
1．在编写标题标题的过程中，要根据实际情况灵活使用。最好在开始时先进行介绍，讨论当前的事实，需要什么，打开头，然后再扩展以下内容。
2．纸张应展开并展开。它应该有条理，有条理。如上所述，在下面的大号和小号上，看起来非常清晰。标题以粗体突出显示，并且标题后不得有标点符号。
摘要可以控制在220个字符以内。最好总结下一篇文章。不要做开头的摘要，而将文章标题列为摘要。
参考资料来源：百度百科-期刊
参考资料来源：人民网-研究生是如何发表5篇CSSCI期刊论文的?
ACL大会由国际计算语言学协会主办，是自然语言处理与计算语言学领域最高级别的学术会议。
目录
如何写出好论文：投递ACL2021总结... 1
简介... 1
1.“为什么要写论文？”. 2
2.“什么样的论文才是好论文？”. 2
2.1读者（审稿人）要什么?. 2
2.2怎样满足审稿人？... 3
2.3审稿人的期望分析... 3
2.3.1读者对文章结构的期望... 3
2.3.2读者对句子的期望... 3
2.3.3读者对段落的期望... 4
2.3.4读者对方法/实验步骤的期望... 4
3.“好论文是如何写出来的”. 4
3.1如何写摘要... 5
3.2如何写引言... 6
3.3如何写相关工作... 7
3.4如何写正文... 7
3.5如何写结果... 7
3.6如何写讨论... 8
3.7如何写结论... 8
4.总结... 8
References 9
2021年4月1日ACL2021的论文rebuttal阶段结束，经过一个多月的写论文，做实验和反复修改到最后回复评审意见的痛苦过程，感慨和收获都很多。在此期间对如何写好论文的思考和了解更深入了。因此特别总结了一下。中间我也查阅了写论文的相关资料，其中[1，2]让我感触最深。[1]从哲学角度提出了针对写论文的灵魂三问，[2]提出要迎合读者预期的方法论。这次将[1,2]的论点进行整理后，针对本次没有写好introduction的问题，加入了[3]中如何写introduction的方法论，最终成文。
本文主要针对写论文的三个哲学问题整合文献[1,2]的资料进行回答，因为本人才疏学浅，有不到之处还请海涵。在写论文之前，我们都会问三个关键问题：
下面会分三个章节来分别回答上述问题。
除了评职称，完成KPI等世俗的原因背后，其实还有一些论文备受推崇的底层原因：
写文章的时候应该力求简单到可以被新手理解，同时深刻到可以引起专家的兴趣。一篇文章只有在不需太多努力就可以理解的情况下才会被广泛地引用。文章清晰的关键就是使读者能在他们想找的地方找到他们需要的东西。简而言之为以下两点：
文章在发表前必须经过审稿人的评审。他们一般是相关领域的专家甚至是你的竞争者。他们会尽力寻找你文章 中的毛病。有时，由于不同的观点和竞争的需要，审稿人或许会试图阻止你的文章发表。因此，文章必须写得理由充足。在被别人挑剔之前 ，自己必须首先鸡蛋里挑骨头，预先回答审稿人的可能质疑 。
1). 只提出“一”个中心命题。论文里的观点太多，不但不好写，问题也容易多，读者也不易记住你要说什么。
2). 在这个中心命题的基础上，用一个迷人(但绝不夸张)的标题来吸引审稿人的兴趣。无偿审稿使审稿人只审批感兴趣的论文。如果你不能引起审稿人的兴趣，那最好不要发表那篇文章。编辑们有时候会很郁闷，因为找不到有兴趣的审稿人。
3). 合理解释每一个参数，合理说明每一个步骤。审稿人没时间考虑细节。程序和参数的合理化显示出你知道你在做什么，而不是凑数据。 没理由要找理由，有理由要强调。
4). 问问你自己是否提供了足够重复你工作的所有细节。审稿人(或读者)越容易再现你的工作，他就越可能接受你的文章。当然，审稿人并不会真正去重做你的工作，但你必须通过你的描述使他相信可以重做。
5). 必须有说服力！尽量做彻底而不是半成品的工作！用多方面测试来证明你的中心命题。要使文章像律师证明无罪官司，预先回答一切可能提出的疑问。
6). 引用所有重要的研究工作，特别是经典力作。写作的时候要再做全面文献检索。为了达到这些目标，写科学论文的时候必须遵照一定的框架结构。
典型的科学论文包括标题、摘要、引言、方法/实验步骤、结果、讨论、致谢，和参考文献。这样的结构是用来帮助读者快速找到他们感兴趣的信息。把信息放错地方会使读者糊涂。
好文章的所有 句子都应该这样从旧到新地平滑过渡 。写好一句开头的金科玉律是问问你自己：“我以前有没有提过 这个概念？”大多数文章很难读是因为很多新概念在没有被介绍之前就使用了。
读者想在 主语之后立刻看到行为动词 。对一个说明谁在做什么的句子，读者需要找到动词才能理解。如果动 词和主语之间相隔太远，阅读就会被寻找动词打断。而打断阅读就会使句子难以理解。尽量避免过长的主语和过短的宾语。这就像头重脚轻的人很难站稳。短的主语紧跟着 动词加上长的宾语效果会更好。
读者期望每句只有一个重点，这个 重点通常在句尾 。比较下面两个句子，我们可以感觉到他们着重强调不同的东西。把最好的，最重要的，和想要读者记住的东西放在句尾。
每一个段落都应该只讲一个故事 。在一段里表述多个观点会使读者很难知道该记住什么、这段想表达什么。一段的第一句要告诉读者这一段是讲什么的。这样读者想跳过这段就可以跳过。一段的最后一句应该是这段的结论或 者告诉读者下一段是什么。段落中的句子应该由始到终通过逻辑关系连接，实现由旧信息到新信息的流动
首句描述了整段的主题。最后一句时总结整段。 很明显，新旧信息的连接是理解这段的关键。从旧信息到新信息的流动是使读者轻松阅读的最佳方式。写文章的目的不是去测试读者的阅读能力，而是考验作者的表达能力。不能怪人没看懂，只能怪自己没写清楚
如果文章是关于新的方法、技术或算法，要非常详细地写它的新颖之处。要用有逻辑的、合理的方式来描述它。 这会帮助读者抓住新方法的要领。如果这个方法使用参数，则要把每一个参数(或参数的取值)合理化，或者是以前 用过的，或者可以从物理或数学推导出来，或者通过了广泛的测试及优化。如果无法保证它的合理性，那就必须描 述改变它会造成的影响(实际的结果应该在结果部分或讨论部分，方法部分仅包含影响的描述)。如果没有测试它们 的合理性，你应该解释为什么(做的代价太贵了？太费时间了？或者需要延期到将来做)。
针对审稿人对一篇好文章的期望，我们可以有针对性的进行写作。
[1]提出如上图的写作经验，具体如下：
如果总是先写中文再译成英文，英语很难提高。直接用英语写作，刚开始可能很困难，可能写完5行字，就已经花了一小时，但是万事开头难，迈出第一步，路会越走越顺。对于我的学生，我一般会认真指导他们完成第一篇，从第二篇开始，就基本上不用太费心。其次，要用自己最熟悉的、确定不会产生歧义的单词。不要用金山词霸等软件直接查词，选择自己没有使用过的词，这样很容易产生歧义。第三，每段只讲一个要点，并且要明确。第四，毕竟是在进行科技文献写作，注意语言要正式，要进行提炼，用语不要过于琐碎家常。第五，要避免“毫无疑问”（no doubt）、“绝对”（absolutely）、“显然”（obviously）这类绝对化的用词。第六，不要使用复杂的语句，要尽量简单明晰，便于读者理解。另外，要注意衔接过过渡，选择正确的过渡词与联接词，还要注意转折，注意连贯性，避免行文跳跃。最后，现在很多字处理软件都提供拼写检查功能，对于软件提示可能出错的字，一定要仔细再检查。
下面按照论文通常的结构逻辑来给出如何写好论文的建议。
摘要就是给出论文的概况，吸引读者。在这里要给一些适当的细节，简略描述你的方法是如何实现的、有哪些组成组成部分（components）、实验结果如何、比现有的技术提高了多少。
引言部分很重要，首先要讲明做本研究动机，讲明为什么本文所述的研究很重要？为什么该研究是值得做的？如果不能很好地论证，后面写得再好也没有用，因为大家不会浪费时间在“没有用”的东西上。其次，本文的贡献、创新性要明确突出，不要让人误认为你的研究与别人相似。第三，介绍你的方法时要比摘要详细些，但是不要给太多的细节。
每一个引言应该包括研究领域的介绍和意义，做这工作的具体原因，结果和隐含的意义。一般而言，读者读完引言，对论文的来龙去脉就应该清清楚楚了
第一件该做的事就是围绕中心命题来收集所有相关文献。搜索并研究所有最近和相关的文章(通过对中心命题关键字的搜索或用引用索引)。确认你有所有最新的论文。引用所有 重要的文章。如果你不引用别人的文献，别人也不会引用你的！如果你想谁引用你的工作，你要先引用他的。你引用的文章越多，他们越可能阅读并引用你的文章。因为人们更加关注引用他们的论文。仔细读你所引用的文章，避免引用错误。在引用上，不要偷懒。
Introduction（引言）的主要任务是向读者勾勒出全文的基本内容和轮廓。它可以包括以下五项内容中的全部或其中几项（具体要根据你论文的长短等实际情况来决定） [3]：
如何合理安排以上这些内容，将它们有条有理地给读者描绘清楚，并非容易之事。经验告诉我们，引言其实是全文最难写的—部分。这是因为作者对有关学科领域的熟悉程度，作者的知识是渊博、还是贫乏，研究的意义何在、价值如何等问题，都在引言的字里行间得以充分体现。 我们可以将引言的内容分为三到四个层次来安排。第一层由研究背景、意义、发展状况等内容组成，其中还包括某一研究领域的文献综述；第二层提出目前尚未解决的问题或急需解决的问题，从而引出自己的研究动机与意义；第三层说明自己研究的具体目的与内容；最后是引言的结尾，可以介绍一下论文的组成部分。
2) 引言第二层主要的目的是表明目前研究尚未解决的问题（Indicating the problem that has not been solved by previous research, raising a relevant question）
阐述自己研究领域的基本内容。要尽量简洁明了，不罗嗦；须知看文章者都是该领域的专家，所以一些显而易见的知识要用概括性的而不是叙述性的语言来描述。
相关工作是为了证明你的工作的新颖性的。因此对前人的研究的引用要完整，并且一定要尊重相关文献的作者，可以指出其缺点，但一定要礼貌，要以建设性的方式提出。
正文用来介绍技术上的细节，终极目的是要让人理解你的方法并能重现实验结果。首先，逻辑要清晰，其次，技术上的细节不能缺失。但是，如果细节可能喧宾夺主，则要适当删减或挪到附录甚至补充材料里，以免干扰正常的阅读节奏。如果文章比较复杂，可以叙述一下方法的组成部分，画出框图，展示方法、内容及其关系。文章的实验结果要证明“我的方法的确比现有最好的方法还要好”。有一个细节需要注意：有些同学在文中用红、绿、蓝色来指示对象，但经常图片打印出来都是灰色的，对象难以区分，所以最好不要用颜色来指示图片里的对象，而要尽量用不同样式的线型、填充模式等，再打印出来确认不同对象的确是可以区分的。另外，对于所有的图、表，要在正文里加以说明，对于反常规的结果尤其要突出地论述其原因。
当你开始写结果部分时，先考虑一下结果的意义。也就是说，你理解你的结果吗？这些结果是不是告诉了你更 深刻的东西？你能从很多不同角度来理解结果吗？你能设计证明或者反驳你的一些解释的新测试吗？ 如果你发现了新现象，你必须证明你的结果不是你方法制造出来的(讨论部分的一个好内容)。它可以在不同的 条件下重复吗？如果你发展了一个新方法，你必须证明这个方法的重要性。它是否改进了现有的方法？你的结果部 分必须用不同的角度或多重测试来支持新发现或验证新方法的重要性。
一旦你对结果有更好的理解，你需要决定卖点，也就是说这篇文章最有意义的一个观点是什么？确定这篇文章 的中心命题之后要组织所有的段落来证明、支持它，用数据(有必要的话再加数据)来证明它。同时也要排除其它可 能性。放弃与中心命题无关的数据，即使这些数据是很辛苦得来的。
现在到了你写论文的最后一部分。很多人认为讨论部分最难写。他们常常不知道该写什么。学生常常不能把结 果从他们的解释、含意和结论中分离出来。此外，他们不善于思考可能存在的其他解释。好的讨论通常以得到的结 果和解释的评论开始。其它可用于讨论的内容有：参数改变对结果的影响，与其他研究相比还有待解决的问题，将 来或正在进行的工作（防止别人从事你显而易见的，立刻就能实现的后续工作)。这里有一段文章中的讨论部分
结论部分是给读者留下印象的最后机会，要进一步突出自己的贡献。
你还可以开诚布公地承认自己的 缺点 ，其实这会让审稿人留下好印象，并且给其它读者以提升空间，让他们沿着你的方向继续前行。
有一个很不好的做法，就是将摘要、导言里对方法的介绍和结论用同样的话进行表述，甚至互相拷贝。文章的摘要、介绍、结论，要在不同的细节层次上介绍你的方法、强调你的贡献。
[1]给出写好论文的经验如下图所示：
[2]给出的写好论文的经验如下：
我自己的经验是要写好引言，这次ACL2021的审稿人意见主要就是论文的引言部分没有满足审稿人预期。以后论文要重点加强引言和相关工作。
[1] 想法好、表达好、语言好才是好论文，
[2] 好论文要迎合读者预期,
[3] 如何写好introduction,
①要对准靶子。写驳论性的文章，首先要摆出对方的谬论或反动观点，树起靶子。怎样树起靶子呢？通常有两种方式。一是概述。即用概括的语言，将所批驳的敌论复述一下。并且还要强调出敌论的弊端。概述时，可适当引用一些原词句，但要有重点，倾向性要鲜明。二是摘引。即把反面材料的关键部分或有关部分，摘录下来，然后对准靶子，进行驳斥。可以引用一些较为典型的事例，和古典名句。更加强有力的证明自己的观点。②要抓住要害。鲁迅说：“正对‘论敌’之要害，仅以一击给予致命的重伤。”对谬论，一定要抓住其反动本质，深入地进行揭露和批判。③要注意分寸。对于敌人的反革命谬论和人民内部存在的错误思想，必须加以区别。对敌人，要无情揭露，痛加批驳，给以致命打击；对于人民内部的错误思想，就要本着“团结――批评――团结”的原则，决不可相提并论。ACL 2017接受了哪些论文选材创新不能只是塑造完美的人物，当然也要注意选材创新不等于描写社会阴暗面，总体来说，我们的文章都是要积极向上的。审卷老师讨厌那种大而空，而且不切生活实际的材料，如写父亲冒风雪骑着自行车送我去程序员如何能快速的成长跟学习？我记得刚刚跨入大三的时候，当时对于NLP、IR、ML等知识，真的了解很少，那个时候做项目特别的痛苦，不知道从哪儿入手，很多时候为了解决一些问题，就开始花时间去做调研，开始学会在ACL等顶级的期刊上面去找论文，在Google文献里面去找论文来读，那个时候真的是每一天保持抽时间读至少一篇论文，读完就开始总结；最后发现读了六七十篇论文，才刚刚开始入门NLP这个领域，才知道有那么多人在研究那么多有意思的问题。那段时间特别的充实，但是进步真的很快，从一个小白慢慢的编程了一个入门者，最起码别人跟我讲朴素贝叶斯还有逻辑回归等我开始懂了，我开始制定如何去训练一个模型，如何去选择特征，如果去抽取特征；而这些都是来至于读的那六七十篇paper，这六七十篇paper有的很经典，有的很垃圾，但是他们就像一张网一样，在扩展我的知识面。那段时间特别的充实，但是进步真的很快，从一个小白慢慢的编程了一个入门者，最起码别人跟我讲朴素贝叶斯还有逻辑回归等我开始懂了，我开始制定如何去训练一个模型，如何去选择特征，如果去抽取特征；而这些都是来至于读的那六七十篇paper，这六七十篇paper有的很经典，有的很垃圾，但是他们就像一张网一样，在扩展我的知识
前面写了对话系统中的SLU之领域 分类/意图识别 、 槽填充 、 上下文LU和结构化LU 以及 NLG ，DST是对话管理（DM）的一部分，而DM是任务型对话中至关重要的一部分。说个 非严格的对比 ：如果把对话系统比作计算机的话，SLU相当于输入，NLG相当于输出设备，而DM相当于CPU（运算器+控制器）。
对话系统按功能来划分的话，分为闲聊型、任务型、知识问答型和推荐型。在不同类型的聊天系统中，DM也不尽相同。
闲聊型对话中的DM就是对上下文进行序列建模、对候选回复进行评分、排序和筛选等，以便于NLG阶段生成更好的回复；
任务型对话中的DM就是在NLU(领域分类和意图识别、槽填充)的基础上，进行对话状态的追踪（DST）以及对话策略的学习（DPL，下次分享），以便于DPL阶段策略的学习以及NLG阶段澄清需求、引导用户、询问、确认、对话结束语等。
知识问答型对话中的DM就是在问句的类型识别与分类的基础上，进行文本的检索以及知识库的匹配，以便于NLG阶段生成用户想要的文本片段或知识库实体。
推荐型对话系统中的DM就是进行用户兴趣的匹配以及推荐内容评分、排序和筛选等，以便于NLG阶段生成更好的给用户推荐的内容。
什么是对话状态？其实状态St就是一种 包含0时刻到t时刻的对话历史、用户目标、意图和槽值对的数据结构 ，这种数据结构可以给DPL阶段提供学习策略(比如定机票时，是询问出发地还是确定订单？)继而完成NLG阶段的回复。
对话状态追踪（DST）的作用： 根据领域(domain)/意图(intention) 、曹植对(slot-value pairs)、之前的状态以及之前系统的Action等来追踪当前状态 。他的 输入是Un（n时刻的意图和槽值对，也叫用户Action）、An-1（n-1时刻的系统Action）和Sn-1（n-1时刻的状态），输出是Sn（n时刻的状态） 。 这里用户Action和系统Action不同，且需要注意
S = {Gn,Un,Hn}，Gn是用户目标、Un同上、Hn是聊天的历史，Hn= {U0, A0, U1, A1, ... , U −1, A −1}，S =f(S −1,A −1,U )。
DST涉及到两方面内容： 状态表示、状态追踪 。另外为了解决领域数据不足的问题，DST还有很多迁移学习(Transfer Learning)方面的工作。比如基于特征的迁移学习、基于模型的迁移学习等。
为了在抽象的建模的基础上加深理解，看个小例子：
通过前面的建模和实例化，不难看出对话状态数跟意图和槽值对的数成 指数关系 ，维护所有状态的一个分布非常非常浪费资源，因此需要比较好的状态表示法来减少状态维护的资源开销（相当于特定任务下，更合理的数据结构设计，好的数据结构带来的直接影响就是算法开销变小）。
常见的状态表示法包括两种：
Hidden Information State Model (HIS)
这种方法就是：使用 状态分组 和 状态分割 减少跟踪复杂度。其实就是类似于二分查找、剪枝。
Bayesian Update of Dialogue States (BUDS)
这种方法就是：假设不同槽值的转移概率是相互独立的，或者具有非常简单的依赖关系。这样就将状态数从意图和槽值数的 指数 减少到了 线性 。
下面简单对比下两种不同状态表示法的优缺点：
讲到DST就不得不讲DSTC，DSTC是 Dialog System Technology Challenge ，主要包括6个Challenge。DSTC对DST的作用就相当于目标函数对机器学习任务的作用，真正起到了评估DST技术以及促进DST技术发展的作用。之所以在DST前先说DSTC是因为后面的很多DST的方法是在某个DSTC（大多是DSTC2、DSTC3、DSTC4、DSTC5）上做的。
先来看看DST的形象化
再来看看我总结的DST的方法汇总，注意我没有整理基于规则的DST（ 基于规则的方法虽然可以较好利用先验知识从而可以较好解决冷启动等问题，但是需要太多人工、非常不灵活、扩展性和移植性很差、不能同时追踪多种状态 ）。
下面分别介绍一下对话系统中的不同DST技术。
论文： （ Lee, SIGDIAL 2013 ）（ Kim et al., 2014 ）
从BUDS中对不同槽值的转移概率是相互独立的假设（是不是很像马尔可夫假设？）以及St的预测需要Un、An-1和Sn-1（转移概率和发射概率），是不是想到了HMM和CRF？没错，前期的基于统计的DST就是用了很多CRF。 n = （S −1, A −1, U ）。
Lee, SIGDIAL 2013 的主要思想如下：
Kim et al., 2014 的主要思想如下：
论文： （ Mrkšić et al., ACL 2015 ）（ Henderson et al., 2013 ）（ Henderson et al., 2014 ）（ Zilka el al., 2015 ）
关于神经网络的介绍、神经网络的好处和坏处，不再赘述，已经烂大街。基于神经网络的很多方法是在DSTC上做的，这里选取了几篇有针对性的经典论文简单介绍下。
Mrkšić et al., ACL 2015 是ACL2015的一篇论文，它是用RNN进行多领域的对话状态追踪，主要贡献是证明：利用多个领域的数据来训练一个通用的状态追踪模型比利用单领域数据训练追踪模型效果要好。
Henderson et al., 2013 是利用DNN来解决DSTC，它把DST当分类问题，输入时间窗口内对话轮次提取的特征，输出slot值的概率分布。该方法不太容易过拟合，领域迁移性很好。模型结构图如下：
Henderson et al., 2014 ，基于DRNN和无监督的自适应的对话状态鲁棒性跟踪，从论文名字就能看出因为使用DRNN和无监督的自适应导致DST 鲁棒性很好 。
先来看看特征提取的办法：主要提取f，fs，fv三种特征，f是针对原始输入提取，fs和fv是对原始输入中的词做Tag替换得到 泛化特征 。
再来看下模型结构：对slot训练一个模型，利用无监督的自适应学习，将模型泛化到新的domain以便于提高模型的泛化能力。
Zilka el al., 2015 ，基于增量LSTM在DSTC2做对话状态追踪，具体思想如下：
（ Williams 2013 ）（ Mrkšic, ACL 2015 ）
目前对话系统数据较少，我比较看好迁移学习在任务型对话中的应用，尤其是DST这种较复杂的任务。
Williams 2013 ，这是通过 多领域学习与泛化 来做对话状态追踪，比较好的解决了数据目标领域数据不足的问题。
Mrkšic, ACL 2015 ，这是ACL 2015的一篇paper，基于RNN做多领域的对话状态追踪，主要贡献是证明：利用多个领域的数据来训练一个通用的状态追踪模型比利用单领域数据训练追踪模型效果要好。顺便说一句，这篇论文涵盖了很多任务型对话领域比较高产的学者。
Shietal., 2016 ，基于 多通道卷积神经网络 做 跨语言 的对话状态跟踪。为每一个slot训练一个多通道CNN（中文character CNN、中文word CNN、英文word CNN），然后跨语言做对话状态追踪，我个人很喜欢这篇paper，也非常推荐大家好好读读这篇paper。
先来看看方法的整体结构：
再来看看多通道CNN的结构图：
最后看看输入之前的预处理：
（ Mrkšić et al., ACL 2017 ）
这是发表于ACL 2017的一篇论文，个人觉得水平很高。
先来看一下基于word2vec的表示学习模型，本文提出两种架构：NBT-DNN、NBT+CNN，结构图如下：
再来看看整个模型的结构图，它包含语义解码和上下文建模两部分：语义解码：判断槽值对是否出现在当前query；上下文建模：解析上一轮系统Act，系统询问（tq）+ 系统确认（ts+tv）。
模型还有一部分：二元决策器，用来判定当前轮的槽值对的状态。本文的状态更新机制采用简单的基于规则的状态更新机制。
另外，ACL 2018在本文的基础上提出完全NBT（ Fully NBT） ，主要变动是修改基于规则的状态更新机制，把更新机制融合到模型来做 联合训练 。具体更新状态的机制包括One-Step Markovian Update（ 一步马尔科夫更新，使用两个矩阵学习当前状态和前一时刻状态间的更新关系和系数）和Constrained Markovian Update（约束马尔科夫更新，利用对角线和非对角线来构建前一种方法中的矩阵，对角线学习当前状态和前一时刻状态间的关系，非对角线学习不同value间如何相互影响）。总之，这个工作扩展的比较细致。
其实还有很多种对话状态追踪的方法，比如基于贝叶斯网络做DST、基于POMDP（部分可观测马尔可夫决策过程）做DST等，因为时间相对比较久远，这里不再赘述。
以上介绍了多种对话系统中的DST技术，下面简单总结下它们的优势和劣势。
任何一项技术想要取得进步，那么他的评测方法是至关重要的（就相当于目标函数之于机器学习算法），所以我列出一些关于DST的评估。遗憾的是，目前DST的评估我感觉并不成熟，这也是制约DST发展的一个重要原因，如果谁能想出更好的评估方法或整理出一个业内公认的高质量数据集，那么一定会在DST（甚至是对话系统）领域有一席之地，引用量也会蹭蹭的上涨。
6.1.Dialog State Tracking Challenge (DSTC)
Williams et al. 2013, Henderson et al. 2014, Henderson et al. 2014, Kim et al. 2016, Kim et al. 2016, Hori et al. 2017
6.2. State Representation:
6.2.1 HIS
Steve Young, Jost Schatzmann, Karl Weilhammer, and Hui Ye. The hidden information state approach to dialog management.
6.2.2 BUDS
Blaise Thomson, Jost Schatzmann, and Steve Young. Bayesian update of dialogue state for robust dialogue systems.
6.3.DST
6.3.1 CRF
Sungjin Lee. Structured discriminative model for dialog state tracking. In Proceedings of the SIGDIAL 2013 Conference. Lee, SIGDIAL 2013
Seokhwan Kim and Rafael E Banchs. Sequential labeling for tracking dynamic dialog states. Kim et al., 2014
6.3.2 NN-Based DST
Multi-domain Dialog State Tracking using Recurrent Neural Network, Mrkšić et al., ACL 2015
Deep Neural Network Approach for the Dialog State Tracking Challenge, Henderson et al., 2013
Robust dialog state tracking using delexicalised recurrent neural networks and unsupervised adaptation, Henderson et al., 2014
Incremental lstm-based dialog state tracker, Zilka el al., 2015 .
6.3.3 Neural Belief Tracker
Neural Belief Tracker: Data-Driven Dialogue State Tracking , Mrkšić et al., ACL 2017
6.3.4 Multichannel Tracker
A Multichannel Convolutional Neural Network For Cross-language Dialog State Tracking, Shi et al., 2016
6.3.5 Transfer learning for DST
6.3.5.1 Feature based transfer for DST
Jason Williams. Multi-domain learning and generalization in dialog state tracking . In Proceedings of SIGDIAL. Williams 2013
Hang Ren, Weiqun Xu, and Yonghong Yan. Markovian discriminative modeling for cross-domain dialog state tracking .
6.3.5.2 Model based transfer for DST
Nikola Mrkšic, Diarmuid O Séaghdha, Blaise Thomson,Milica Gaši ́c, Pei-Hao Su, David Vandyke, Tsung-Hsien Wen, and Steve Young. Multi- domain dialog state tracking using recurrent neural networks . Mrkšic, ACL 2015
2017年 10 月 11 日，阿里巴巴达摩院正式成立，马云的一句 “ 活得要比阿里巴巴长”，让外界对它的未来发展，有了更 “意味深长” 的期待。
在近三年多的时间里，达摩院在人工智能学术科研与应用上齐头并进，无论在国际学术顶会以及各类竞赛上，还是在推动学术成果的商业化落地上，都交出了亮眼的成绩单，这也反过来吸引着人工智能领域的顶尖研究者们都汇聚于此。
对于这些顶尖研究者们目前正在开展的研究工作，想必大家都充满了探知欲！
7月9日（晚）19:30-21:00 ，AI科技评论就将联合阿里达摩院，外加阿里集团在学术科研上同样“坚挺”的存在——阿里安全，给大家呈上一场 “ACL 2020 系列论文解读·阿里巴巴专场” 直播！
届时，来自阿里达摩院机器智能技术团队和阿里安全安全智能团队的 6 位高级算法专家、算法工程师以及研究型实习生们，将分别聚焦于多任务学习、少样本文本分类、 任务型对话、神经机器翻译、知识蒸馏、跨域分词标注等NLP 细分领域，为大家带来一场论文解读盛宴！
本次分享的嘉宾具体都有谁呢？下面一一揭晓：****分享主题： SpanMlt：一种基于跨度的用于属性词和观点词配对抽取的多任务学习框架 ****分享嘉宾：黄龙涛
分享内容：
属性词和观点词抽取，是细粒度的基于属性的情感分析（ABSA）的两个关键问题。属性－观点词对（ aspect-opinion pairs）可以为消费者和观点挖掘系统提供相关产品或服务的全局配置文件。但是，传统方法无法在没有给定属性词和观点词的情况下，直接输出属性－观点词对。尽管研究者最近提出了一些共提取方法来联合提取属性词和观点词，但是并不能配对抽取两者。为此，本文提出了一种端到端方法来解决属性词和观点词的配对抽取（PAOTE）任务。此外，本文从联合词和关系抽取的角度而非此前大多数工作中执行的序列标注方法的角度，来处理该问题。我们提出了一个基于共享跨度的多任务学习框架，其中在跨度边界的监督下提取词。同时，使用跨度表示法来联合识别配对关系。大量实验表明，我们的模型始终优于 SOTA 方法。
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现有的工作往往使用元学习（meta learning）的方法，通过在一系列meta-task中切换来获得少样本学习的能力，但是在task间的切换会带来遗忘的问题，因此考虑使用记忆机制来辅助meta learning的训练。在本工作中，我们将监督学习得到的分类参数作为meta learning的全局记忆，并提出了动态记忆路由算法，基于dynamic routing的方式将全局记忆信息融入到meta task的训练和预测阶段。此外，动态记忆路由算法还可以使用query信息来增强归纳类别表示的能力，对口语场景下的语言多样性表达有更好的泛化性能。在中英文场景少样本分类任务数据集上，均取得了STOA的结果。
分享主题：多领域对话动作和回复联合生成****分享嘉宾：田俊峰
分享内容： 在任务型对话中，产生流畅且信息丰富的回复至关重要。现有pipeline方法通常先预测多个对话动作，然后使用它们的全局表示来辅助回复生成。这种方法有两个缺陷：第一，在预测对话动作时，多领域的固有结构被忽略了；其次，在生成回复时没有考虑到对话动作和回复之间的语义联系。为了解决这些问题，我们提出了一种同时生成对话动作和回复的神经联合生成模型。与以往的方法不同，我们的对话动作生成模块可以保留多领域对话动作的层次结构，同时我们的回复生成模块可以动态地关注到相关的对话动作。在训练时，我们采用不确定性损失函数来自适应地调整两个任务的权重。在大规模MultiWOZ数据集上进行了评估，实验结果表明，我们的模型在自动评估和人工评估上都比SOTA模型有很好的提升。****分享主题：神经机器翻译的多尺度协同深度模型******分享嘉宾：魏相鹏**
近年来，神经机器翻译(NMT)方法凭借其出色的翻译性能在大量应用场景中取代了基于统计的机器翻译方法。目前，制约NMT模型性能的因素主要包括模型的特征表达能力和数据规模。因此，我们提出一种基于多尺度协作(MSC)机制的深度神经机器翻译模型，以提高模型对底层（具象化）和高层（抽象化）特征的建模能力。
实验证明，(1) 多尺度协作机制有助于构建极深的NMT模型的同时带来性能上的提升，(2) 基于MSC机制的深度NMT模型能够更好地翻译语义结构复杂的自然语言句子。
****分享主题：多语种序列标注的结构级知识蒸馏******分享嘉宾：王新宇**
多语言序列标注是一项使用单一统一模型预测多语言标签序列的任务。与依赖于多个单语模型相比，使用多语言模型具有模型规模小、在线服务容易和对低资源语言通用的优点。然而，由于模型容量的限制，目前的多语种模型仍然远远低于单独的单语模型。本文提出将多个单语言模型（teachers）的结构知识提取到统一的多语言模型（student）中，以缩小单语言模型与统一的多语言模型之间的差距。我们提出了两种基于结构层次信息的知识挖掘方法：
****分享主题：跨域中文分词的远程标注与对抗耦合训练******分享嘉宾：丁宁**
完全监督神经方法在中文分词（CWS）的任务上取得了重大进展。但是，如果由于域间的分布差异和集外词（OOV）问题导致域迁移，则监督模型的性能始终一直大幅下降。为了实时缓解此问题，本文将跨域中文分词的远程标注和对抗性训练直观地结合在一起。
7月9日，6位来自阿里的分享嘉宾，与大家不见不散！
ACL 2020原定于2020年7月5日至10日在美国华盛顿西雅图举行，因新冠肺炎疫情改为线上会议。为促进学术交流，方便国内师生提早了解自然语言处理（NLP）前沿研究，AI 科技评论将推出「ACL 实验室系列论文解读」内容，同时欢迎更多实验室参与分享，敬请期待！
中国知网。知网一般是查找论文的首选，它的概念是国家知识基础设施，是全社会知识资源高效共享提供最丰富的知识信息资源和最有效的知识传播与数字化学习平台。网址：。 万方数据库。万方数据库也是和中国知网齐名的中国专业的学术数据库，由万方数据公司开发。网址：。 Google学术搜索。Google学术搜索是一个可以免费搜索学术文章的Google网络应用，涵盖了世界上绝大部分出版的学术期刊。不过谷歌现在不对大陆开放，需要翻墙才可以打开，适合国外的中国留学生查询。网址：。 维普资讯网。维普网是全球著名的中文专业信息服务网站，目前已经成为中国最大的综合文献数据库。网址：。
以ACL为例，打开网站可以看到论文集列表。在这里插入图片描述你只需要点一下zotero插件，选自己想要下载的文章，选完之后点击ok即可，剩下的就和2.1中一样了。
打开知网官网后，在搜索框填上你的论文题目，检索一下，如果同名的比较多，再检索结果里检索作者姓名就行了。
科研人都在用的文献党下载器，是一个中外文献数据库资源整合平台，专注于学术论文查找下载服务。涵盖的资源有：知网、万方、维普、SpringerLink、Elsevier（sciencedirect）、Wiley 、Web of Science、PubMed 、EI、ProQuest（国外学位论文）等等数不胜数的数据库资源。
主要做到以下几点，然后就能快速发一篇期刊论文了。1、投稿要对路每个刊物都有自己的办刊方针以及刊文方向。在投稿之前必须做到心中有数，首先要了解刊物的发文方向，如果刊物是社科类的期刊，那么你发数学、物理、生物这些就有点不太合适了。其次还要了解刊物的出版周期，出版周期有双月刊、季刊、月刊……有的作者可能认为出版周期是小事，是编辑部的事情，跟我们投稿有什么关系呢？这样想就打错特错了，出版周期越长说明文章见刊的时间越长，文章的录用率可能会更低一些，如果是评职称用的话，一定要参考一下出版周期，这决定了你的准备时间。
再次，了解刊物的栏目。栏目决定了刊物的发文方向，一般有两种情况：一、栏目是固定不变的。那么你在发文章的时候就可以根据栏目去投稿了，比较有针对性。二、栏目是变动的，比如说今年是建国七十周年，大部分刊物会出建国的专栏，你可以根据这个栏目进行专项写稿。变动的栏目一般都在年初的时候再刊物上做一个预告，如果你有意向投稿，一定要去关注一下，避免写出来的稿件与刊物方向不符，导致退稿。2、注意把握时机教研论文按时效性大体可分为两类：一类时效性强，与教学进度配合（例如《中学化学教学参考》的新教材教学参考，各种同步练习等），另一类时效性不强，与教学进度无关。后者什么时候投稿都行，而前者必须掌握一定的提前量，到底提前多长时间投稿，一般报刊都会通过报刊启示提醒读者和作者。正常情况下，如果报刊没有规定，与教学进度配合的稿件，双月刊、月刊应提前4—6个月。总的说来，新闻类稿件越及时越好，报刊发行周期越短，提前量相应要小些。论文发表就像是新闻报道，越新的选题越近的时间越容易被录用。但是学术期刊毕竟不是“日报”，就出版周期而言，滞后性太强，你投稿的时候还是一个热点，等到出刊的时候可能已经没有话题度了。
3、注意格式要规范现在大部分都是邮箱投稿，需要形成电子版文档，建议投稿之前先观察一下刊物的排版习惯最好能够将格式调整成刊物的标准格式。如果刊物没有提供参考格式，也一定要整理一下，最起码要美观、可读。编辑部每天都会收到大量的稿件，如果每一篇文章格式都是乱的，极不方便编辑审稿，如此一来，被退稿也是很常见的。建议一定要规范格式，另外如果有基金一定要带上，提高录用率。4、适当控制字数一般说来，寄给报刊发表的文章，应尽量短些，选题最好小一点，内容实用些，可操作一些，让别人看了能受到启发教育或拿过来就可以用；而参加评选的论文，理论性应强些，选题可稍大点，字数亦应适当多一些，这样才能将问题说清说透。通常组织论文评选的部门下通知或发启示时，对论文选题、格式、字数都有明确要求，撰写时应充分注意，如果没有要求，笔者以为参加评选的论文字数以3000- 5000字为宜，一般不要少于3000字，也不要多于7000字，根据选题只要论述清楚了就行，不必把过多的注意力放在字数多少上。
正规期刊发表论文的六个步骤详解，很多细节需要注意投稿才不能成功
期刊上发表论文，适合有文章需要发表、但是对投稿一头雾水无从下手的作者，无论是准备自投还是找中介代发，话不多说，下面干货。发表论文的整个流程，简单概括就是：定稿-选择期刊-审核-通过/返修-支付费用-定版-排版校对-印刷-出刊邮寄-上传数据库接下来按照步骤详细说说每个发表环节以及注意事项。定稿：其实就是写论文，这个我也不是专业的，所以不多说，仅从发表的角度简单说几句。1.关于论文主题：如果你的文章是准备用来发表的，尤其是准备投稿普刊，那么有些选题千万不要碰，比如港ao台、疫情、涉党涉政、宗教、神学、封jian迷xin、校园bao力等等，不要问为什么，这类主题写了大概率发表不出去！即便有收的，审核也严格，论文内容不能有不适合刊登的点。总之，发表论文不要只知道埋头苦写，动笔之前先去问问某个主题能不能发、好不好发，不能发、不好发就尽量不要写。2.关于语言逻辑：普刊在大家眼里通常就是要求低，但是要求低不等于没有要求！！文章内容如何就不说了，最起码得是篇论文吧，不能语病、错字一堆，不能毫无逻辑、前言不搭后语，不能让人不知所云，不能过于口语化......所以论文写好后建议自己先通读一遍，如果自己看不出毛病，就找同学、同事、朋友随便谁帮你看看，毕竟一篇连语言基本功都有问题的论文，即便内容写得再好，又有谁愿意看？3.关于起发字符、重复率：现在基本所有正规学术期刊都是5000字符左右/3版起发，能够2版起发的很少，即便遇到了也建议发3版，因为2版的文章后续存在被要求整改的可能。至于重复率，每个期刊的要求不一样，从10%到30%都有，有的期刊审核的时候会查重，有的则文责自负（即万一后续数据库抽查发现重复率过高而导致论文被下架，作者自己负责），这种的就建议自己提前查下，那些杂志社会查重的，如果对自己论文没把握的（特别是复制较多的），也建议提前查下，之前遇到个作者论文审核的时候查重结果直接七八十，这种就很尴尬了，这让编辑怎么想？选择期刊：我个人认为这是发表论文最重要的一个环节，这个说起来很简单，做起来其实很难，很耗费精力和时间。选择期刊分为两步——第一步，大家务必要先弄清楚自己对期刊的要求，尤其是因为评职称、评奖学金、保研等这些原因需要发表论文的，一定要先去看看学校、单位对期刊的具体要求是什么，比如期刊等级，是要普刊、学报还是核心？是不是非知网收录的期刊不可？最晚什么时候需要提交评审材料
以下是发表论文或期刊的方法：
一、写作
首先要写好一篇论文，选题要与专业、研究方向密切相关，论文的格式要规范，应包括题目、作者（姓名、单位、邮编及简介）内容摘要、关键词、正文等；论文篇幅不宜过长，因为期刊版面的字符数是固定的，字符数越多，版面增加，相应的费用就会越高；最后还要注意控制重复率，一般期刊要5%-20%以下才合格录用。
二、选刊
选择一本合适的期刊进行投稿，是成功发表论文极其关键的一步，要遵循几个原则，即
1、 国家新闻出版署能查到的正规期刊；
2、知网、万方、维普、龙源四大数据库之一正常收录的期刊；
3、符合学校、单位要求的期刊；
最后还要考虑论文是否符合期刊的收稿范围，避免因为文章方向不合适出现拒稿的情况。
三、投稿
投稿的途径有两种，一种是通过杂志社邮箱，官网或者在线系统投稿。（注意：数据库和期刊的目录页上面的联系方式才是准确的），虽然这种方式完全不用担心，但缺点是审稿时间较长，沟通不及时，无法了解期刊最新出刊时间，费用，收稿要求等等。
第二种就是找代理投稿 。这个方法也是现在大多数人用的要给方法，为什么会这样的，我只能说谁用谁知道。这个是最简单最省事儿的。以前我就是找的一个文化公司安排文章，服务没得说，只需要提供文章，剩余的事情全由他们搞定。
中介投稿也是有很多优势的
1、刊物比较丰富和全面，各类的刊物都有，可以根据作者的要求快速推荐推荐合适的刊物。
2、 期刊信息非常的全名，从刊物的收稿栏目，出刊时间，版面字符数要求，期刊级别、出刊周期、审核标准、是否可以开社内发票、刊号邮发代号、电子刊号、是否可以查稿、封面以及影响因子区间
3、他们基本上是和杂志社或是承包商直接对接的，沟通速度比较的迅速。
4、查稿后付款。这点已经算是标配了，绝大多数的刊物都是可以查稿后付款的，而且查稿电话是数据库可以查询到的哦 。
5、 最要是不收定金和知道一个刊物的审稿要求和难度。