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title: 自然语言处理综述 date: 2021-11-18 11:03:11 自然语言是指人类日常使用的语言，比如：中文、英语、日语等。自然语言灵活多变，是人类社会的重要组成部分，但它却不能被计算机很好地理解。为了实现用自然语言在人与计算机之间进行沟通，自然语言处理诞生了。自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)是一个融合了语言学、计算机科学、数学等学科的领域，它不仅研究语言学，更研究如何让计算机处理这些语言。它主要分为两大方向：自然语言理解(Natural language Understanding, NLU)和自然语言生成(Natural language Generation, NLG)，前者是听读，后者是说写。 本文将从自然语言处理的历史与发展讲起，进而分析目前深度学习在自然语言处理领域的研究进展，最后讨论自然语言处理的未来发展方向。 1950年，计算机科学之父图灵提出了“图灵测试”，标志着人工智能领域的开端。而此时，正值苏美冷战，美国政府为了更方便地破译苏联相关文件，大力投入机器翻译的研究，自然语言处理从此兴起。从这之后的一段时期内，自然语言处理主要采用基于规则的方法，这种方法依赖于语言学，它通过分析词法、语法等信息，总结这些信息之间的规则，从而达到翻译的效果。这种类似于专家系统的方法，泛化性差、不便于优化，最终进展缓慢，未能达到预期效果。 到了20世纪80、90年代，互联网飞速发展，计算机硬件也有了显著提升。同时，自然语言处理引入了统计机器学习算法，基于规则的方法逐渐被基于统计的方法所取代。在这一阶段，自然语言处理取得了实质性突破，并走向了实际应用。 而从2008年左右开始，随着深度学习神经网络在图像处理、语音识别等领域取得了显著的成果，它也开始被应用到自然语言处理领域。从最开始的词嵌入、word2vec，到RNN、GRU、LSTM等神经网络模型，再到最近的注意力机制、预训练语言模型等等。伴随着深度学习的加持，自然语言处理也迎来了突飞猛进。 接下来，我将介绍自然语言处理与深度学习结合后的相关进展。 在自然语言中，词是最基本的单元。为了让计算机理解并处理自然语言，我们首先就要对词进行编码。由于自然语言中词的数量是有限的，那就可以对每个词指定一个唯一序号，比如：英文单词word的序号可以是1156。而为了方便计算，通常会将序号转换成统一的向量。简单做法是对单词序号进行one-hot编码，每个单词都对应一个长度为N（单词总数）的向量（一维数组），向量中只有该单词序号对应位置的元素值为1，其它都为0。 虽然使用one-hot编码构造词向量十分容易，但并不是一个较好的方法。主要原因是无法很好地表示词的语义，比如苹果和橘子是相似单词（都是水果），但one-hot向量就无法体现这种相似关系。 为了解决上述问题，Google的Mikolov等人于2013年发表了两篇与word2vec相关的原始论文[1][2]。word2vec将词表示成一个定长的向量，并通过上下文学习词的语义信息，使得这些向量能表达词特征、词之间关系等语义信息。word2vec包含两个模型：跳字模型（Skip-gram）[1] 和连续词袋模型（continuous bag of words，CBOW）[2]，它们的作用分别是：通过某个中心词预测上下文、通过上下文预测某个中心词。比如，有一句话"I drink apple juice"，Skip-gram模型是用apple预测其它词，CBOW模型则是用其它词预测出apple。 首先介绍CBOW模型，它是一个三层神经网络，通过上下文预测中心词。以某个训练数据"I drink apple juice"为例，可以把apple作为标签值先剔除，将"I drink juice"作为输入，apple作为待预测的中心词。 Skip-gram模型与CBOW类似，也是一个三层神经网络模型。不同在于，它是通过中心词预测上下文，即通过"apple"预测出"I drink juice"。接下来简单介绍Skip-gram模型中各层： 两种模型训练结束后，会取 作为词向量矩阵，第i行就代表词库中第i个词的词向量。词向量可用来计算词之间的相似度（词向量点乘）。比如，输入 I drink _ juice 上下文，预测出中心词为apple、orange的概率可能都很高，原因就是在 中apple和orange对应的词向量十分相似，即相似度高。词向量还可以用于机器翻译、命名实体识别、关系抽取等等。 其实这两种模型的原型在2003年就已出现[3]，而Mikolov在13年的论文中主要是简化了模型，且提出了负采样与层序softmax方法，使得训练更加高效。 词向量提出的同时，深度学习RNN框架也被应用到NLP中，并结合词向量取得了巨大成效。但是，RNN网络也存在一些问题，比如：难以并行化、难以建立长距离和层级化的依赖关系。而这些问题都在2017年发表的论文《Attention Is All You Need》[4]中得到有效解决。正是在这篇论文中，提出了Transformer模型。Transformer中抛弃了传统的复杂的CNN和RNN，整个网络结构完全由注意力机制组成。 Transformer最核心的内容是自注意力机制(Self-Attention)，它是注意力机制(Attention)的变体。注意力的作用是从大量信息中筛选出少量重要信息，并聚焦在这些信息上，比如：人在看一幅图像时，会重点关注较为吸引的部分，而忽略其它信息，这就是注意力的体现。但注意力机制会关注全局信息，即关注输入数据与输出数据以及中间产物的相关性。而自注意力机制则减少了对外部其它数据的关注，只关注输入数据本身，更擅长捕捉数据内部的相关性。 自注意力机制的算法过程如下： 自注意力机制不仅建立了输入数据中词与词之间的关系，还能并行地高效地计算出每个词的输出。 Transformer的总体架构如下： 它分为两部分：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）。 编码器的输入是词向量加上位置编码（表明这个词是在哪个位置），再通过多头自注意力操作（Multi-Head Attention）、全连接网络（Feed Forward）两部分得到输出。其中，多头自注意力就是输入的每个词对应多组q、k、v，每组之间互不影响，最终每个词产生多个输出b值，组成一个向量。编码器是transformer的核心，它通常会有多层，前一层的输出会作为下一层的输入，最后一层的输出会作为解码器的一部分输入。 解码器包含两个不同的多头自注意力操作（Masked Multi-Head Attention和Multi-Head Attention）、全连接网络（Feed Forward）三部分。解码器会运行多次，每次只输出一个单词，直到输出完整的目标文本。已输出的部分会组合起来，作为下一次解码器的输入。其中，Masked Multi-Head Attention是将输入中未得到的部分遮掩起来，再进行多头自注意力操作。比如原有5个输入，但某次只有2个输入，那么q1和q2只会与k1、k2相乘，。 如果深度学习的应用，让NLP有了第一次飞跃。那预训练模型的出现，让NLP有了第二次的飞跃。预训练通过自监督学习（不需要标注）从大规模语料数据中学习出一个强大的语言模型，再通过微调迁移到具体任务，最终达成显著效果。 预训练模型的优势如下： 预训练模型的关键技术有三个： 关于预训练模型的架构，以Bert为例：输入是词的one-hot编码向量，乘上词向量矩阵后，再经过多层transformer中的Encoder模块，最终得到输出。 本文介绍了NLP领域的流行研究进展，其中transformer和预训练模型的出现，具有划时代的意义。但随着预训练模型越来越庞大，也将触及硬件瓶颈。另外，NLP在一些阅读理解、文本推理等任务上的表示，也差强人意。总而言之，NLP领域依旧存在着巨大的前景与挑战，仍然需要大家的长期努力。 [1]Mikolov, T., Sutskever, I., Chen, K., Corrado, G. S., & Dean, J. (2013). Distributed representations of words and phrases and their compositionality. In Advances in neural information processing systems (pp. 3111-3119). [2]Mikolov, T., Chen, K., Corrado, G., & Dean, J. (2013). Efficient estimation of word representations in vector space. arXiv preprint arXiv:1301.3781. [3]Yoshua Bengio, R´ejean Ducharme, Pascal Vincent, and Christian Janvin. A neural probabilistic language model. The Journal of Machine Learning Research, 3:1137–1155, 2003. [4]Vaswani A, Shazeer N, Parmar N, et al. Attention is all you need[C]//Advances in neural information processing systems. 2017: 5998-6008. [5]Peters M E, Neumann M, Iyyer M, et al. Deep contextualized word representations[J]. arXiv preprint arXiv:1802.05365, 2018. [6]Radford A, Narasimhan K, Salimans T, et al. Improving language understanding by generative pre-training[J]. 2018. [7]Devlin J, Chang M W, Lee K, et al. Bert: Pre-training of deep bidirectional transformers for language understanding[J]. arXiv preprint arXiv:1810.04805, 2018. [8]Houlsby N, Giurgiu A, Jastrzebski S, et al. Parameter-efficient transfer learning for NLP[C]//International Conference on Machine Learning. PMLR, 2019: 2790-2799.
文本分类问题： 给定文档p（可能含有标题t），将文档分类为n个类别中的一个或多个 文本分类应用： 常见的有垃圾邮件识别，情感分析 文本分类方向： 主要有二分类，多分类，多标签分类 文本分类方法： 传统机器学习方法（贝叶斯，svm等），深度学习方法（fastText，TextCNN等） 本文的思路： 本文主要介绍文本分类的处理过程，主要哪些方法。致力让读者明白在处理文本分类问题时应该从什么方向入手，重点关注什么问题，对于不同的场景应该采用什么方法。 文本分类的处理大致分为 文本预处理 、文本 特征提取 、 分类模型构建 等。和英文文本处理分类相比，中文文本的预处理是关键技术。
针对中文文本分类时，很关键的一个技术就是中文分词。特征粒度为词粒度远远好于字粒度，其大部分分类算法不考虑词序信息，基于字粒度的损失了过多的n-gram信息。下面简单总结一下中文分词技术:基于字符串匹配的分词方法、基于理解的分词方法和基于统计的分词方法 [1]。
1，基于字符串匹配的分词方法： 过程：这是 一种基于词典的中文分词 ，核心是首先建立统一的词典表，当需要对一个句子进行分词时，首先将句子拆分成多个部分，将每一个部分与字典一一对应，如果该词语在词典中，分词成功，否则继续拆分匹配直到成功。 核心： 字典，切分规则和匹配顺序是核心。 分析：优点是速度快，时间复杂度可以保持在O（n）,实现简单，效果尚可；但对歧义和未登录词处理效果不佳。
2， 基于理解的分词方法：基于理解的分词方法是通过让计算机模拟人对句子的理解 ，达到识别词的效果。其基本思想就是在分词的同时进行句法、语义分析，利用句法信息和语义信息来处理歧义现象。它通常包括三个部分：分词子系统、句法语义子系统、总控部分。在总控部分的协调下，分词子系统可以获得有关词、句子等的句法和语义信息来对分词歧义进行判断，即它模拟了人对句子的理解过程。这种分词方法需要使用大量的语言知识和信息。由于汉语语言知识的笼统、复杂性，难以将各种语言信息组织成机器可直接读取的形式，因此目前基于理解的分词系统 还处在试验阶段 。
3，基于统计的分词方法: 过程：统计学认为分词是一个 概率最大化问题 ，即拆分句子，基于语料库，统计 相邻的字组成的词语出现的概率 ，相邻的词出现的次数多，就出现的概率大， 按照概率值进行分词 ，所以一个完整的语料库很重要。 主要的统计模型有： N元文法模型（N-gram），隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model ，HMM），最大熵模型（ME），条件随机场模型（Conditional Random Fields，CRF）等。
1， 分词 ： 中文任务分词必不可少，一般使用jieba分词，工业界的翘楚。 2， 去停用词：建立停用词字典 ，目前停用词字典有2000个左右，停用词主要包括一些副词、形容词及其一些连接词。通过维护一个停用词表，实际上是一个特征提取的过程，本质 上是特征选择的一部分。 3， 词性标注 ： 在分词后判断词性（动词、名词、形容词、副词…），在使用jieba分词的时候设置参数就能获取。
文本分类的核心都是如何从文本中抽取出能够体现文本特点的关键特征，抓取特征到类别之间的映射。 所以特征工程很重要，可以由四部分组成：
1，基于词袋模型的特征表示：以词为单位（Unigram）构建的词袋可能就达到几万维，如果考虑二元词组（Bigram）、三元词组（Trigram）的话词袋大小可能会有几十万之多，因此基于词袋模型的特征表示通常是极其稀疏的。
（1）词袋特征的方法有三种：
（2）优缺点：
2，基于embedding的特征表示： 通过词向量计算文本的特征。（主要针对短文本）
4，基于任务本身抽取的特征：主要是针对具体任务而设计的，通过我们对数据的观察和感知，也许能够发现一些可能有用的特征。有时候，这些手工特征对最后的分类效果提升很大。举个例子，比如对于正负面评论分类任务，对于负面评论，包含负面词的数量就是一维很强的特征。
5，特征融合：对于特征维数较高、数据模式复杂的情况，建议用非线性模型（如比较流行的GDBT, XGBoost）；对于特征维数较低、数据模式简单的情况，建议用简单的线性模型即可（如LR）。
6，主题特征： LDA（文档的话题）： 可以假设文档集有T个话题，一篇文档可能属于一个或多个话题，通过LDA模型可以计算出文档属于某个话题的概率，这样可以计算出一个DxT的矩阵。LDA特征在文档打标签等任务上表现很好。 LSI（文档的潜在语义）： 通过分解文档-词频矩阵来计算文档的潜在语义，和LDA有一点相似，都是文档的潜在特征。
这部分不是重点，传统机器学习算法中能用来分类的模型都可以用，常见的有：NB模型，随机森林模型（RF），SVM分类模型，KNN分类模型，神经网络分类模型。 这里重点提一下贝叶斯模型，因为工业用这个模型用来识别垃圾邮件[2]。
1，fastText模型： fastText 是word2vec 作者 Mikolov 转战 Facebook 后16年7月刚发表的一篇论文： Bag of Tricks for Efficient Text Classification [3]。
模型结构：
改进：注意力（Attention）机制是自然语言处理领域一个常用的建模长时间记忆机制，能够很直观的给出每个词对结果的贡献，基本成了Seq2Seq模型的标配了。实际上文本分类从某种意义上也可以理解为一种特殊的Seq2Seq，所以考虑把Attention机制引入近来。
过程： 利用前向和后向RNN得到每个词的前向和后向上下文的表示：
词的表示变成词向量和前向后向上下文向量连接起来的形式：
模型显然并不是最重要的： 好的模型设计对拿到好结果的至关重要，也更是学术关注热点。但实际使用中，模型的工作量占的时间其实相对比较少。虽然再第二部分介绍了5种CNN/RNN及其变体的模型，实际中文本分类任务单纯用CNN已经足以取得很不错的结果了，我们的实验测试RCNN对准确率提升大约1%，并不是十分的显著。最佳实践是先用TextCNN模型把整体任务效果调试到最好，再尝试改进模型。
理解你的数据： 虽然应用深度学习有一个很大的优势是不再需要繁琐低效的人工特征工程，然而如果你只是把他当做一个黑盒，难免会经常怀疑人生。一定要理解你的数据，记住无论传统方法还是深度学习方法，数据 sense 始终非常重要。要重视 badcase 分析，明白你的数据是否适合，为什么对为什么错。
超参调节： 可以参考 深度学习网络调参技巧 - 知乎专栏
一定要用 dropout： 有两种情况可以不用：数据量特别小，或者你用了更好的正则方法，比如bn。实际中我们尝试了不同参数的dropout，最好的还是0.5，所以如果你的计算资源很有限，默认0.5是一个很好的选择。
未必一定要 softmax loss： 这取决与你的数据，如果你的任务是多个类别间非互斥，可以试试着训练多个二分类器，也就是把问题定义为multi lable 而非 multi class，我们调整后准确率还是增加了>1%。
类目不均衡问题： 基本是一个在很多场景都验证过的结论：如果你的loss被一部分类别dominate，对总体而言大多是负向的。建议可以尝试类似 booststrap 方法调整 loss 中样本权重方式解决。
避免训练震荡： 默认一定要增加随机采样因素尽可能使得数据分布iid，默认shuffle机制能使得训练结果更稳定。如果训练模型仍然很震荡，可以考虑调整学习率或 mini_batch_size。
知乎的文本多标签分类比赛，给出第一第二名的介绍网址： NLP大赛冠军总结：300万知乎多标签文本分类任务(附深度学习源码) 2017知乎看山杯 从入门到第二
个人理解是，word embedding 是一个将词向量化的概念，来源于Bengio的论文《Neural probabilistic language models》，中文译名有"词嵌入"。word2vec是谷歌提出一种word embedding 的工具或者算法集合，采用了两种模型(CBOW与skip-gram模型)与两种方法(负采样与层次softmax方法)的组合，比较常见的组合为 skip-gram+负采样方法。可以查看以下两个来源，word embedding ：Word embedding - Wikipediaword2vec中的数学原理详解：word2vec 中的数学原理详解（一）目录和前言对于起源与其他的word embedding方法可以查看 Deep Learning in NLP （一）词向量和语言模型
发表论文通常只有两种渠道，要么自己投，要么找论文发表机构代投，不管走哪种渠道，最后都是要发表到期刊上的。
期刊，也叫杂志，在上个世纪在出版界曾经是重量级的存在，那个时候互联网还没有兴起，人们阅读文章获取资讯远远没有现在方便，杂志就成为一个很重要的传播媒介。
但现在随着社会的进步，科技的发展，纸媒已经大大没落了，很多期刊被砍掉了，剩下来的大多数不得不自谋出路，学术期刊更是如此，因为这个受众面是很窄的，基本没法盈利，所以只能靠收取版面费来维持，当然，有国家财政拨款的那种不在这个范围。
我们现在发表学术论文，出于严谨性权威性等原因的考虑，还是要发表到纸质期刊上，编辑会用电子邮箱或者内部的系统来收稿，但不会有一个网络平台有发表论文的资质，即使是知网和万方这样的网站，也只是论文数据库，并不是论文发表平台。
所以发表论文的时候，还是要先去选取目标期刊，然后再找到这本期刊的投稿邮箱，或者是找到靠谱的论文发表机构，由代理进行代投，最后都是发表到纸质期刊上的，见刊后一两个月左右被知网收录，就可以检索到了。
在期刊上发表，需要根据你的专业和要求来选择期刊，比如建筑、经济、医学等等。对论文上网有没有要求，比如知网、万方、维普等。建议在参加评审前1-2年准备好论文。具体以当地评审要求为准。发表论文前一定要查看自己省份对评审论文的要求，各省对论文发表的要求有细微的差别，一般来说文章字数在2000~5000 字左右。每个单位对于评职称都会有相关的文件要求，比如：论文必须发表在国内正规刊物上，有CN刊号和ISSN刊号，或者明确强调需要知网、万方等数据库收录的刊物，这些都是要求。提前搞懂这些要求，才能更好地按照要求去准备论文。要了解清楚时间，这里说的时间，包含：版面时间、见刊时间、上网时间三个。(1)版面时间：每家杂志社都会提前收稿，或者收稿很慢，如果组稿编辑告诉你22年12月版面，1月出刊，则意思就是你的论文会刊登在22年的12月版面上，为什么说这个问题，因为有的用人单位要求论文必须发表在当年内，所以即使它是1月出刊，但是版面在22年12月，也是符合单位评职称要求的；(2)见刊时间：见刊时间就是作者看到论文发表被刊登在杂志里的时间，因为单位在评职称事，都会要求拿上论文发表所在刊物杂志，所以见刊时间很重要；(3)上网时间：上网就是我们说的论文被数据库（知网、万方、维普、龙源等）收录了，上网时间一般在见刊时间1-3个月内，了解这个时间，是因为有的单位对于论文发表的认可，单单见到刊物是不算的，必须要被数据库收录了才能评职称。
发表论文的平台如下：
1.知网
这里所说的是知网，是清华大学和清华同方共同办的这个数据库。在前些年他也叫中国期刊网，由于后来有人自己建了个网站也叫中国期刊网，自己收录期刊，假李逵装真李逵。玩文字游戏，导致很多作者上当。
所以现在知网对外不称中国期刊网了，就是叫知网。从论文发表来说，知网是最权威的，最有说服力的数据库。
凡是知网收录的期刊，一定是正规的，可以放心大胆的发表的，但是最近这两年知网变得更严格，所以知网收录的期刊发表费用比较贵一些。
2.万方数据库
万方数据库，也是一个比较大的论文数据库，仅次于知网。其权威性和重要性就等于是一个弱化版的知网，但是也是比较大。
从期刊正规性来说，如果一个期刊，知网不收录，但是万方数据库收录，说明还是比较正规的，虽然不如知网收录的那么正规。但是对于一般单位来说够用。
对于大学这样的单位可能必须要求知网。而对于一些企业单位，只要万方数据库能检索到已经发表的论文，就算不错了。所以，万方数据库也是一个必须参考的标准。
3.维普网
维普网在前些年实际上假刊比较多，比较泛滥，这两年所说期刊审核严格，上面审核严格，但是维普网收录的期刊从正规性和权威性上来说，都是严重不如知网和万方数据库。
对于很多要求不高的单位，或者评一些初级职称的单位，只有维普网收录的期刊还能管点用。稍微严格一些的，就不大灵光了。
发表论文通常只有两种渠道，要么自己投，要么找论文发表机构代投，不管走哪种渠道，最后都是要发表到期刊上的。
期刊，也叫杂志，在上个世纪在出版界曾经是重量级的存在，那个时候互联网还没有兴起，人们阅读文章获取资讯远远没有现在方便，杂志就成为一个很重要的传播媒介。
但现在随着社会的进步，科技的发展，纸媒已经大大没落了，很多期刊被砍掉了，剩下来的大多数不得不自谋出路，学术期刊更是如此，因为这个受众面是很窄的，基本没法盈利，所以只能靠收取版面费来维持，当然，有国家财政拨款的那种不在这个范围。
我们现在发表学术论文，出于严谨性权威性等原因的考虑，还是要发表到纸质期刊上，编辑会用电子邮箱或者内部的系统来收稿，但不会有一个网络平台有发表论文的资质，即使是知网和万方这样的网站，也只是论文数据库，并不是论文发表平台。
所以发表论文的时候，还是要先去选取目标期刊，然后再找到这本期刊的投稿邮箱，或者是找到靠谱的论文发表机构，由代理进行代投，最后都是发表到纸质期刊上的，见刊后一两个月左右被知网收录，就可以检索到了。
在期刊上发表，需要根据你的专业和要求来选择期刊，比如建筑、经济、医学等等。对论文上网有没有要求，比如知网、万方、维普等。建议在参加评审前1-2年准备好论文。具体以当地评审要求为准。发表论文前一定要查看自己省份对评审论文的要求，各省对论文发表的要求有细微的差别，一般来说文章字数在2000~5000 字左右。每个单位对于评职称都会有相关的文件要求，比如：论文必须发表在国内正规刊物上，有CN刊号和ISSN刊号，或者明确强调需要知网、万方等数据库收录的刊物，这些都是要求。提前搞懂这些要求，才能更好地按照要求去准备论文。要了解清楚时间，这里说的时间，包含：版面时间、见刊时间、上网时间三个。(1)版面时间：每家杂志社都会提前收稿，或者收稿很慢，如果组稿编辑告诉你22年12月版面，1月出刊，则意思就是你的论文会刊登在22年的12月版面上，为什么说这个问题，因为有的用人单位要求论文必须发表在当年内，所以即使它是1月出刊，但是版面在22年12月，也是符合单位评职称要求的；(2)见刊时间：见刊时间就是作者看到论文发表被刊登在杂志里的时间，因为单位在评职称事，都会要求拿上论文发表所在刊物杂志，所以见刊时间很重要；(3)上网时间：上网就是我们说的论文被数据库（知网、万方、维普、龙源等）收录了，上网时间一般在见刊时间1-3个月内，了解这个时间，是因为有的单位对于论文发表的认可，单单见到刊物是不算的，必须要被数据库收录了才能评职称。
发表论文通常只有两种渠道，要么自己投，要么找论文发表机构代投，不管走哪种渠道，最后都是要发表到期刊上的。
期刊，也叫杂志，在上个世纪在出版界曾经是重量级的存在，那个时候互联网还没有兴起，人们阅读文章获取资讯远远没有现在方便，杂志就成为一个很重要的传播媒介。
但现在随着社会的进步，科技的发展，纸媒已经大大没落了，很多期刊被砍掉了，剩下来的大多数不得不自谋出路，学术期刊更是如此，因为这个受众面是很窄的，基本没法盈利，所以只能靠收取版面费来维持，当然，有国家财政拨款的那种不在这个范围。
我们现在发表学术论文，出于严谨性权威性等原因的考虑，还是要发表到纸质期刊上，编辑会用电子邮箱或者内部的系统来收稿，但不会有一个网络平台有发表论文的资质，即使是知网和万方这样的网站，也只是论文数据库，并不是论文发表平台。
所以发表论文的时候，还是要先去选取目标期刊，然后再找到这本期刊的投稿邮箱，或者是找到靠谱的论文发表机构，由代理进行代投，最后都是发表到纸质期刊上的，见刊后一两个月左右被知网收录，就可以检索到了。
大部分论文都在期刊上发表,CN期刊。
少数的是发表到国外的期刊,或者直接是在杂志的官网上线,比如SCI。对于大多数人来说,发表CN期刊就可以了。
期刊，定期出版的刊物。如周刊、旬刊、半月刊、月刊、季刊、半年刊、年刊等。由依法设立的期刊出版单位出版刊物。期刊出版单位出版期刊，必须经新闻出版总署批准，持有国内统一连续出版物号，领取《期刊出版许可证》。
广义上分类
从广义上来讲，期刊的分类，可以分为非正式期刊和正式期刊两种。非正式期刊是指通过行政部门审核领取“内部报刊准印证”作为行业内部交流的期刊(一般只限行业内交流不公开发行)，但也是合法期刊的一种，一般正式期刊都经历过非正式期刊过程。
正式期刊是由国家新闻出版署与国家科委在商定的数额内审批，并编入“国内统一刊号”，办刊申请比较严格，要有一定的办刊实力，正式期刊有独立的办刊方针。
“国内统一刊号”是“国内统一连续出版物号”的简称，即“CN号”，它是新闻出版行政部门分配给连续出版物的代号。“国际刊号”是“国际标准连续出版物号”的简称，即“ISSN号”，我国大部分期刊都配有“ISSN号”。
此外，正像报纸一样，期刊也可以不同的角度分类。有多少个角度就有多少种分类的结果，角度太多则流于繁琐。一般从以下三个角度进行分类：
按学科分类
以《中国图书馆图书分类法.期刊分类表》为代表，将期刊分为五个基本部类：
(1)思想(2)哲学(3)社会科学(4)自然科学(5)综合性刊物。在基本部类中，又分为若干大类，如社会科学分为社会科学总论、政治、军事、经济、文化、科学、教育、体育、语言、文字、文学、艺术、历史、地理。
按内容分类
以《中国大百科全书》新闻出版卷为代表，将期刊分为四大类：
(1)一般期刊，强调知识性与趣味性，读者面广，如我国的《人民画报》、《大众电影》，美国的《时代》、《读者文摘》等;
(2)学术期刊，主要刊载学术论文、研究报告、评论等文章，以专业工作者为主要对象;
(3)行业期刊，主要报道各行各业的产品、市场行情、经营管理进展与动态，如中国的《摩托车信息》、《家具》、日本的《办公室设备与产品》等;
(4)检索期刊，如我国的《全国报刊索引》、《全国新书目》，美国的《化学文摘》等。
按学术地位分类
可分为核心期刊和非核心期刊（通常所说的普刊）两大类。
关于核心期刊
核心期刊，是指在某一学科领域(或若干领域)中最能反映该学科的学术水平，信息量大，利用率高，受到普遍重视的权威性期刊。
在期刊上发表，需要根据你的专业和要求来选择期刊，比如建筑、经济、医学等等。对论文上网有没有要求，比如知网、万方、维普等。建议在参加评审前1-2年准备好论文。具体以当地评审要求为准。发表论文前一定要查看自己省份对评审论文的要求，各省对论文发表的要求有细微的差别，一般来说文章字数在2000~5000 字左右。每个单位对于评职称都会有相关的文件要求，比如：论文必须发表在国内正规刊物上，有CN刊号和ISSN刊号，或者明确强调需要知网、万方等数据库收录的刊物，这些都是要求。提前搞懂这些要求，才能更好地按照要求去准备论文。要了解清楚时间，这里说的时间，包含：版面时间、见刊时间、上网时间三个。(1)版面时间：每家杂志社都会提前收稿，或者收稿很慢，如果组稿编辑告诉你22年12月版面，1月出刊，则意思就是你的论文会刊登在22年的12月版面上，为什么说这个问题，因为有的用人单位要求论文必须发表在当年内，所以即使它是1月出刊，但是版面在22年12月，也是符合单位评职称要求的；(2)见刊时间：见刊时间就是作者看到论文发表被刊登在杂志里的时间，因为单位在评职称事，都会要求拿上论文发表所在刊物杂志，所以见刊时间很重要；(3)上网时间：上网就是我们说的论文被数据库（知网、万方、维普、龙源等）收录了，上网时间一般在见刊时间1-3个月内，了解这个时间，是因为有的单位对于论文发表的认可，单单见到刊物是不算的，必须要被数据库收录了才能评职称。
问题一：发表论文去哪里投稿 若你是初次投稿，建议先找些门槛低的省级期刊投稿，这类杂志有《故事》、《故事汇》、《故事世界》、《幽默与笑话》。另外《知识窗》、《青年科学》、《思维与智慧》这些杂志你也可去试试。投稿时，你还要注意投稿格式，电子邮件投稿注意事项。 在这里顺便给你介绍一些注意事项，以提高你命中率：稿件后面要有完备的联系方式：作者名字、署名、地址、电话、邮箱，QQ什么的都要详细，以便编辑联系你啊！要是没有这些，发了你文章，难找你拿稿酬！ 用电子邮件投稿，得注明投什么栏目，写上你名字和稿件名字。 另外，现在《故事会》在征稿。其原创稿酬千字400元，笑话每篇最高稿酬100元。 希望能解决您的问题。 问题二：哪里可以发表论文 有的啊，，， 问题三：论文在哪里发表 一般在期刊上发表讠仑文基本上都是需要评职称才发的，一般这种的找那种代理就行，网上很多的不过也有不可靠的，最好找熟人介绍下比较好，我发的时候就是同事介绍的壹品优，我也是直接就在那边发了，和同事说的差不多，挺好的。如果你没有熟人介绍不行就去看看。 问题四：在哪里发表论文比较可靠 答-您写的专业性很强的学术论文最好在正规刊物上发表，毕业论文或学习的论文就在学校学刊上发表。 问题五：论文在哪发表比较好？ 答-您写的专业性很强的学术论文最好在正规刊物上发表，毕业论文或学习的论文就在学校学刊上发表。 问题六：在哪里可以发表论文 有的啊，， 问题七：在哪可以发表论文 你发论文主要是干嘛用的 问题八：评职称在哪发表论文 我也是广告，给你一个参考：第一，化工行业中级职称，如果没有意外的话，普刊，就是国家级或者省级刊物就可以。所谓的意外，就是说你可能处于大学或者科研单位，这样的话中级才会要求核心刊物。第二，价格问题，核心我就不说了，浮动太大没法说估计你也用不着，通常而言，综合科技类的省级和国家级价格基本持平，在五百左右，这个价格仅供参考，每个期刊都有自己的价格，如果是化工类专业性强一点的，价格可能略贵。大家不说价格的原因是公开的地方不方便，每个人都有自己的渠道，高了低了难免有纠纷，估计你也能理解，此外，注意无论是找编辑部还是找代理，资金安全要注意。定金和真伪鉴定都是作者需要考察的东西。我是代理，前几天还遇到了《学问》这个期刊的假刊，差点上当。 问题九：医学论文在哪发表论文好？ 这个要看你的具体专业，以及对发表杂志有无要求。 比如你是传染病防治的，那最好还是发中国疾病控制之类的。 比如你要求中文核心期刊，那就选择专业对口的中文核心。 比如你要求SCI，那就选择SCI杂志。
在期刊上发表，需要根据你的专业和要求来选择期刊，比如建筑、经济、医学等等。对论文上网有没有要求，比如知网、万方、维普等。建议在参加评审前1-2年准备好论文。具体以当地评审要求为准。发表论文前一定要查看自己省份对评审论文的要求，各省对论文发表的要求有细微的差别，一般来说文章字数在2000~5000 字左右。每个单位对于评职称都会有相关的文件要求，比如：论文必须发表在国内正规刊物上，有CN刊号和ISSN刊号，或者明确强调需要知网、万方等数据库收录的刊物，这些都是要求。提前搞懂这些要求，才能更好地按照要求去准备论文。要了解清楚时间，这里说的时间，包含：版面时间、见刊时间、上网时间三个。(1)版面时间：每家杂志社都会提前收稿，或者收稿很慢，如果组稿编辑告诉你22年12月版面，1月出刊，则意思就是你的论文会刊登在22年的12月版面上，为什么说这个问题，因为有的用人单位要求论文必须发表在当年内，所以即使它是1月出刊，但是版面在22年12月，也是符合单位评职称要求的；(2)见刊时间：见刊时间就是作者看到论文发表被刊登在杂志里的时间，因为单位在评职称事，都会要求拿上论文发表所在刊物杂志，所以见刊时间很重要；(3)上网时间：上网就是我们说的论文被数据库（知网、万方、维普、龙源等）收录了，上网时间一般在见刊时间1-3个月内，了解这个时间，是因为有的单位对于论文发表的认可，单单见到刊物是不算的，必须要被数据库收录了才能评职称。