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李航：（本名：王立乾）电台医疗讲师，咨询培训师。发表：【医疗咨询技巧】【医疗成功学】【医疗营销】等多篇论文。
李航，男，1963 年生，1993年毕业于南京农业大学获硕士学位，2000年毕业于西南农业大学获博士学位。西南大学教授、博士生导师。主要从事界面化学与土壤化学领域的研究工作。现担任“土壤有机/无机/生物界面相互作用实验室”主任，美国化学会会员，美国农学会和美国土壤学会会员，加州大学Riverside分校博士后与访问学者。现任《土壤学报》和《土壤》杂志编委，10余种国际著名刊物特约审稿人。长期在资源环境科学和物理学与化学的交叉领域开展研究工作，主持国家级、省部级科研项目近20项，发表论文60余篇，其中在物理学、化学和土壤学的国际顶级刊物发表论文30余篇。申请国际发明专利2项，国家发明专利4项，新型实用专利1项。
研究方向包括统计学习，自然语言处理，信息检索及数据挖掘。一直活跃在自然语言处理及相关领域，并在重要的国际学术杂志和国际学术会议上发表过多篇论文。在NEC任职期间，他从事的文本数据挖掘研究的成果成功地转换为NEC的产品。现在他在微软继续从事文本数据挖掘，信息抽取等方面的研究与开发。1. John A. Bateman and Hang Li .The Application of Systemic-functional Grammar to Japanese and Chinese for Use in Text Generation Proceedings of the 1988 International Conference on Computer Processing of Chinese and Oriental Languages, pp.443-447, 1988. 2. Naoki Abe, Hang Li, and Atsuyoshi Nakamura .On-line Learning of Binary Lexical Relations Using Two-dimensional Weighted Majority Algorithms Proceedings of the 12th International Conference on Machine Learning (ICML’95), pp.3-11, 1995. 3. Hang Li and Naoki Abe. Generalizing Case Frames Using a Thesaurus and the MDL Principle Proceedings of Recent Advances in Natural Language Processing (RANLP’95), pp.230-248, 1995. 4. Naoki Abe and Hang Li. Learning Word Association Norms Using Tree Cut Pair Models Proceedings of the 13th International Conference on Machine Learning (ICML’96), pp.3-11, 1996. 5. Hang Li and Naoki Abe. Clustering Words with the MDL Principle Proceedings of the 16th International Conference on Computational Linguistics (COLING’96), pp.5-9, 1996. 6. Hang Li and Naoki Abe. Learning Dependencies between Case Frame Slots Proceedings of the 16th International Conference on Computational Linguistics (COLING’96), pp.10-15, 1996. 7. Hang Li. A Probabilistic Disambiguation Method based on Psycholinguistic Principles Proceedings of the 4th Workshop on Very Large Corpora (VLC’96), pp.141-154, 1996. 8. Hang Li and Kenji Yamanishi .Document Classification Using a Finite Mixture Model Proceedings of the 35th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL’97), pp.39-47, 1997. 9. Hang Li and Naoki Abe. Word Clustering and Disambiguation based on Co-occurrence Data Proceedings of the 18th International Conference on Computational Linguistics and the 36th Annual Meeting of Association for Computational Linguistics (COLING-ACL’98), pp.749-755, 1998. 10. Hang Li and Kenji Yamanishi .Text Classification Using ESC-based Stochastic Decision Lists Proceedings of the 8th ACM International Conference on Information and Knowledge Management (CIKM’99), pp.122-130, 1999. 11. Hang Li and Kenji Yamanishi. Topic Analysis Using a Finite Mixture Model Proceedings of Joint SIGDAT Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing and Very Large (EMNLP-VLC’00), pp.35-44, 2000. 12. Hang Li and Kenji Yamanishi. Mining from Open Answers in Questionnaire Data Proceedings of the 7th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD’01), pp.443-449, 2001. 13. Jianfeng Gao, Joshua T. Goodman, Guihong Cao, and Hang Li. Exploring Asymmetric Clustering for Statistical Language Modeling Proceedings of the 40th Annual Meeting of Association for Computational Linguistics (ACL’02), pp.183-190, 2002. 14. Cong Li and Hang Li. Word Translation Disambiguation Using Bilingual Bootstrapping Proceedings of the 40th Annual Meeting of Association for Computational Linguistics (ACL’02), pp.343-351, 2002. 15. Yunbo Cao and Hang Li. Base Noun Phrase Translation Using Web Data and the EM Algorithm Proceedings of the 19th International Conference on Computational Linguistics (COLING’02), pp.127-133, 2002. 16. Yunbo Cao, Hang Li, and Li Lian. Uncertainty Reduction in Collaborative Bootstrapping: Measure and Algorithm Proceedings of the 41st Annual Meeting of Association for Computational Linguistics (ACL’03), pp.327-334, 2003. 17. Cong Li, J-Rong Wen, and Hang Li. Text Classification Using Stochastic Keyword Generation Proceedings of the 20th International Conference on Machine Learning (ICML’03), pp.464-471, 2003.招生方向：招生专业：计算机软件与理论 招生方向：网络搜索与文本挖掘兼职及荣誉· 微软亚洲研究院研究员 · Journal of Computer Science and Technology编委。
李航，男，1963 年生，1993年毕业于南京农业大学获硕士学位，2000年毕业于西南农业大学获博士学位。西南大学教授、博士生导师。主要从事界面化学与土壤化学领域的研究工作。现担任“土壤有机/无机/生物界面相互作用实验室”主任，美国化学会会员，美国农学会和美国土壤学会会员，加州大学Riverside分校博士后与访问学者。现任《土壤学报》和《土壤》杂志编委，10余种国际著名刊物特约审稿人。长期在资源环境科学和物理学与化学的交叉领域开展研究工作，主持国家级、省部级科研项目近20项，发表论文60余篇，其中在物理学、化学和土壤学的国际顶级刊物发表论文30余篇。申请国际发明专利2项，国家发明专利4项，新型实用专利1项。
研究方向包括统计学习，自然语言处理，信息检索及数据挖掘。一直活跃在自然语言处理及相关领域，并在重要的国际学术杂志和国际学术会议上发表过多篇论文。在NEC任职期间，他从事的文本数据挖掘研究的成果成功地转换为NEC的产品。现在他在微软继续从事文本数据挖掘，信息抽取等方面的研究与开发。1. John A. Bateman and Hang Li .The Application of Systemic-functional Grammar to Japanese and Chinese for Use in Text Generation Proceedings of the 1988 International Conference on Computer Processing of Chinese and Oriental Languages, pp.443-447, 1988. 2. Naoki Abe, Hang Li, and Atsuyoshi Nakamura .On-line Learning of Binary Lexical Relations Using Two-dimensional Weighted Majority Algorithms Proceedings of the 12th International Conference on Machine Learning (ICML’95), pp.3-11, 1995. 3. Hang Li and Naoki Abe. Generalizing Case Frames Using a Thesaurus and the MDL Principle Proceedings of Recent Advances in Natural Language Processing (RANLP’95), pp.230-248, 1995. 4. Naoki Abe and Hang Li. Learning Word Association Norms Using Tree Cut Pair Models Proceedings of the 13th International Conference on Machine Learning (ICML’96), pp.3-11, 1996. 5. Hang Li and Naoki Abe. Clustering Words with the MDL Principle Proceedings of the 16th International Conference on Computational Linguistics (COLING’96), pp.5-9, 1996. 6. Hang Li and Naoki Abe. Learning Dependencies between Case Frame Slots Proceedings of the 16th International Conference on Computational Linguistics (COLING’96), pp.10-15, 1996. 7. Hang Li. A Probabilistic Disambiguation Method based on Psycholinguistic Principles Proceedings of the 4th Workshop on Very Large Corpora (VLC’96), pp.141-154, 1996. 8. Hang Li and Kenji Yamanishi .Document Classification Using a Finite Mixture Model Proceedings of the 35th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL’97), pp.39-47, 1997. 9. Hang Li and Naoki Abe. Word Clustering and Disambiguation based on Co-occurrence Data Proceedings of the 18th International Conference on Computational Linguistics and the 36th Annual Meeting of Association for Computational Linguistics (COLING-ACL’98), pp.749-755, 1998. 10. Hang Li and Kenji Yamanishi .Text Classification Using ESC-based Stochastic Decision Lists Proceedings of the 8th ACM International Conference on Information and Knowledge Management (CIKM’99), pp.122-130, 1999. 11. Hang Li and Kenji Yamanishi. Topic Analysis Using a Finite Mixture Model Proceedings of Joint SIGDAT Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing and Very Large (EMNLP-VLC’00), pp.35-44, 2000. 12. Hang Li and Kenji Yamanishi. Mining from Open Answers in Questionnaire Data Proceedings of the 7th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD’01), pp.443-449, 2001. 13. Jianfeng Gao, Joshua T. Goodman, Guihong Cao, and Hang Li. Exploring Asymmetric Clustering for Statistical Language Modeling Proceedings of the 40th Annual Meeting of Association for Computational Linguistics (ACL’02), pp.183-190, 2002. 14. Cong Li and Hang Li. Word Translation Disambiguation Using Bilingual Bootstrapping Proceedings of the 40th Annual Meeting of Association for Computational Linguistics (ACL’02), pp.343-351, 2002. 15. Yunbo Cao and Hang Li. Base Noun Phrase Translation Using Web Data and the EM Algorithm Proceedings of the 19th International Conference on Computational Linguistics (COLING’02), pp.127-133, 2002. 16. Yunbo Cao, Hang Li, and Li Lian. Uncertainty Reduction in Collaborative Bootstrapping: Measure and Algorithm Proceedings of the 41st Annual Meeting of Association for Computational Linguistics (ACL’03), pp.327-334, 2003. 17. Cong Li, J-Rong Wen, and Hang Li. Text Classification Using Stochastic Keyword Generation Proceedings of the 20th International Conference on Machine Learning (ICML’03), pp.464-471, 2003.招生方向：招生专业：计算机软件与理论 招生方向：网络搜索与文本挖掘兼职及荣誉· 微软亚洲研究院研究员 · Journal of Computer Science and Technology编委。
在 《浅谈智能搜索和对话式OS》 中，提到过，人机对话系统的常见场景有三种，分别为： 闲聊型（Chatbot） 、 问答型（QA） 、 任务型（VPA） 。本篇文章所关注的解析方式主要适用于QA系统中的封闭域问答，也即： 将用户问句解析为库中存在的标准问句 。
这里讲的七种方法均为我个人阅读文献后归纳整理而来，并不都是成熟稳定可以商业化的做法，目的只是提出思路以作参考。
基于规则的方法通常在缺乏训练数据的情况下采用，由于与后面的基于统计的方法区别较大，所以记为第零种方法。
基于规则的解析系统通常由两部分构成：一个是『规则库』，解析规则通常为 CFG 上下文无关文法；另一个是『同义词库』，记录了一些标准词的常见同义词。
整个解析就是一个上下文无关文法归约的过程。首先进行自动分词，接着将用户问句中的词依照『同义词库』归约为标准词，然后再将词归约后的问句与『规则库』中的解析规则比对，一旦比对成功，即该条用户问句被成功归约到该条解析规则所对应的标准问句上。
举个例子，同义词库中有这样两条记录：『失败：不上去、不进去、不成功、错误』『登录：登陆、登录』，规则库中有这样一条规则：『账号登录失败：[账号][登录][失败]』。
有一条用户问句是这样的『我账号怎么登陆不上去了』。首先假定分词正确，分词结果为『我|账号|怎么|登陆|不上去|了』；之后进行词归约，归约结果为『我账号怎么登录失败了』；接着与规则『账号登录失败：[账号][登录][失败]』比对，发现比对成功。该条用户问句被成功归约为标准问句『账号登录失败』，我们将系统中『账号登录失败』所对应的标准答案提供给用户，完成交互流程。
这样做在一定程度上能够解决问题，但缺点也特别严重。首先『规则库』与『同义词库』需要人工构建，这需要巨大且长期的人力资源投入。因为语言的表达方式理论上是无限的，而能想到的规则和同义词总是有限的；且随着语言的发展，或是业务的变动，整个规则库和同义词库的维护也需要持续的人力资源投入。
其次，编写规则库需要丰富的经验，对于人员素质的要求极高。因为解析规则的抽象程度相当高，在这样高的抽象程度上，即便编写者具有较丰富的经验（如果没经验会更糟），不同解析规则之间的冲突也是不可避免的，也即同一条用户问句会与多条标准问句的解析规则比对成功，这种情况下的标准问句选择/评分问题，又需要另一套系统来解决。
换个角度，我们可以将依照用户问句找到标准问句的过程看做是输入 Query 得到 Document 的搜索过程。
我们可以尝试采用传统搜索引擎中使用的检索模型来进行用户问句解析。 《浅谈搜索引擎基础（上）》 中提到，BM25 是目前效果最好的检索模型，我们就以 BM25 模型为例来分析。
BM25 模型的计算公式如下：
BM25 模型计算公式融合了 4 个考虑因素： IDF 因子 、 文档词频 、 文档长度因子 和 查询词频 ，并利用 3 个自由调节因子（k1、k2 和 b）对各种因子的权值进行调整组合。
其中，N 代表文档总数，n 代表出现对应单词的文档个数，f 指文档中出现对应单词的词频，qf 是查询语句中对应单词的词频，dl 是文档长度。
利用 BM25 模型可以有三种思路，分别把标准问句、标准问句及标准答案、历史中曾经正确匹配过该标准问句的用户问句集作为 Document，利用公式计算其与用户问句的相似度，然后利用相似度进行排序，取出评分最高的标准问句作为解析结果。
对于这个思路我没有做过实验，不过我推测，这种方法虽然节省了大量的人力，但在这种封闭域的 QA 系统中，其表现应当是不如上一种基于规则的方法，基于检索模型的方法在开放域中的表现会更好。
此外，基于传统检索模型的方法会存在一个固有缺陷，就是检索模型只能处理 Query 与 Document 有重合词的情况，传统检索模型无法处理词语的语义相关性。在上一种方法中，通过人工搭建的同义词库，一定程度上解决了语义相关性的问题。
上文提到，完全基于检索模型的方法无法处理词语的语义相关性。
为了在一定程度上解决这个问题，我们可以利用 LDA/SMT 等方法通过语料挖掘词之间的同义关系，为每个词自动构建一个同义度高于阈值且大小合适的同义词表。在代入检索模型公式进行计算的过程中，若文档中发现所查找关键词的同义词，可以依据同义程度乘以一定权重后纳入到关键词的词频计算之中。
《浅谈智能搜索和对话式OS》 中有对 LDA/SMT 的介绍。
简单的说，LDA 可以合理的将单词归类到不同的隐含主题之中；并且通过计算两篇文章主题向量 θ 的 KL 散度（相对熵），可以得到两篇文章的相似性。SMT 模型出自微软之手，目的即是将翻译模型引入传统检索模型，提高检索模型对语义相关词对的处理能力，该模型也曾被百度采用过以提高搜索引擎返回结果的质量。
word embedding 将词表示为 Distributed Representation，也即低维向量空间中的一个词向量，Distributed Representation 下的词可以利用余弦距离来计算词之间语义的相关关系。与 one-hot Representation 相对应，one-hot Representation 下的词向量的维数与单词表的维数相同，不同词的词向量之间均正交。传统的词集模型（SOW）和词袋模型（BOW）采用的即是 one-hot Representation。
我们可以采用深度学习的方法来得到词 Distributed Representation 的词向量。比如训练一个普通的神经概率语言模型，就可以得到词的词向量，或者参考 word2vec 中的方式，训练 CBOW 或者 Skip-gram 模型。神经概率语言模型、CBOW 以及 Skip-gram 的介绍在 《浅谈智能搜索和对话式OS》 均有提及。
借助百度这张图来讲，利用 DNN 建模的思路如下：
我们需要使用一批 用户问句-标准问句对 的正例和反例作为训练语料，借助上面的方式，同时将正例和反例进行 word embedding 后送入 DNN 中，并采用 Pairwise ranking loss 的方式来建模正例和反例之间的语义差别。
上一种基于 DNN 的方法，在一定程度上已经可以解决词的语义相关性的问题，但对句子中的短距离依赖关系并没有做恰当的处理，比如无法区分『甲到乙』和『乙到甲』。
根据百度的评测结果，CNN 在处理短距离依赖关系上拥有更好的表现。
该图出自李航博士 Convolutional Neural Network Architectures for Matching Natural Language Sentences 中的 ARC-1：
其做法的基本思路是：将问句中的每个词，都做 word embedding，得到每个词所对应的固定长度的词向量，我们将问句表示成一个二维矩阵，每一行代表问句中相应词所对应的词向量。将这个二维矩阵进行多次卷积池化（卷积核的宽度与词向量维数相同，高度多为 2-5），最后得到一个一维特征向量，我们用 CNN 同时处理用户问句和标准问句，得到用户问句和库中标准问句所对应的特征向量。之后将这两个向量拼接起来送入多层感知机，由它来计算两个问句之间的匹配程度。
另外，有人指出，直接将两个特征向量拼接起来送入 MLP 会丢失边界信息，所以我们同时将特征向量 a、特征向量 b 和 aTb 同时送入 MLP 来计算相似度。
ARC-2 结构同样出自李航博士的上述论文：
ARC-2 相较于 ARC-1 的改进在于，ARC-2 尝试让两个句子在得到像 ARC-1 结果那样的高层抽象表示之前就进行相互作用，不再先分别通过 CNN 结构得到各自高层抽象表示。
在 ARC-1 模型中，一张 feature map 仅仅是一个列向量，或者说是一个一维矩阵，若干个列向量并在一起形成了 ARC-1 示意图中的模样（二维），而在 ARC-2 中，一张 feature map 成为了一个二维矩阵，若干个二维矩阵叠在一起形成了 ARC-2 示意图中的模样（三维）。
再之后的卷积、池化过程就与 CV 中 CNN 的卷积、池化过程类似了。与上一种方法类似的，在进行 1D convolution 时，涉及到两个词向量的连接，同样可以采用之前提到的做法来避免边界信息的丢失。
同样有人提出，在 ARC-2 结构中，直接采用传统的 word embedding 方法得到的词向量组成句子作为输入并不是最佳方案，最佳方案是采用已经过了 LSTM 的 hidden state。
我们可以采用 LSTM 结构训练一个 RNN 语言模型，如下图（以普通 RNN 为例）：
从图中可以发现，当输出为『e』时，hidden layer 向量中第三分量最大，而输出为『l』时，第一分量最大，输出『o』时，第二分量最大。我们可以将 RNN 的 hidden state 当做 Distributed Representation 的词向量来使用，将其作为 CNN（ARC-2）的输入，经测试可以得到更好的结果。
一个可信度高的分词结果是进行后续解析步骤的基本前提。
在 《浅谈自然语言处理基础（中）》 中，我介绍了一些经典的分词方法，不过都是些较早的研究成果。CRF方法是目前公认的效果最好的分词算法。
CRF 方法的思想非常直接，就是将分词问题看作一个序列标注问题，为句子中的每个字标注词位：
CRF 分词的过程就是对词位标注后，将 B 和 E 之间的字，以及 S 单字构成分词。网上有很多公开的基于 CRF 的分词工具。
至少存在四个角度可以在已有模型的基础上进一步提高解析质量，包括：问句归一化、用户状态、强化学习、多轮对话。
问句归一化的目的是对用户的输入具有较好的容错性。
简单的一些比如：简繁体归一化、全角半角归一化、标点符号处理和大小写归一化。复杂一些的比如汉语错别字的纠正。错别字自动纠正技术的应用非常广泛，而且在提高系统用户体验上能够发挥很大的作用，可以说性价比极高。
错别字纠正通常的做法是训练噪声信道模型。
我们可以对用户状态提取特征，在训练和解析时将其作为附加信息一并作为神经网络的输入。
可以被考虑的用户状态至少包含：
其次可以采用强化学习的方法，通过设计合理的奖赏机制，让解析系统在与环境互动的过程中自主进行策略更新。
强化学习与普通的监督学习方法相比存在两个明显的优点：一个是强化学习策略更新所需要的数据主要来源于与环境的交互/采样，而不是昂贵的人工标记数据；另一个是强化学习所产生的策略是根据奖赏机制自主迭代更新的，会有一些创新的做法，而不仅仅是模仿人类提供的『标准』做法。
QA 问句解析中虽然不像游戏一样拥有『策略\创新玩法』这样的概念，但仍然可以在解析优化中帮助大量节省数据的人工标记开销。
应用强化学习方法的核心问题之一就是奖赏机制的设计，在 QA 的场景下设计奖赏机制，至少可以考虑以下几个角度：
多轮对话技术可以进一步提高与用户对话的连贯性。
我倾向于将多轮对话划分为『封闭域』和『开放域』两个场景，不同场景的实现思路也应该不同。
封闭域场景多轮对话的特点是：系统能解决的问题是一个有限集，多轮对话的目的是将用户引导到我们可以解决的问题上。
而开放域场景多轮对话的特点是：系统需要解决的问题是一个无限集，多轮对话的目的是依照上下文更准确的理解用户的需求。
在这样的指导思想下，封闭域多轮对话的核心思路应该是『填槽』，而开放域多轮对话的核心思路是『上下文替换』和『主体补全』。
《浅谈智能搜索和对话式OS》 中介绍了百度利用 slot filling 技术来做 NLU，并利用『上下文替换』和『主体补全』来提高其 DuerOS 的对话能力的。
而更进一步的，填槽、上下文替换和主体补全的技术基础都是『序列标注』，这里给出百度的两张 PPT：
根据百度的 PPT，采用双向 LSTM + CRF 做序列标注，是一个商业上可行的方法。
选择合适的人工接入时机同样是提高 QA 系统整体表现的方法之一，其核心问题在于平衡用户体验与投入成本。人工接入的越早，用户体验越好，但成本也越高。
这里简单提供蚂蚁金服小蚂答的做法：若系统连续提供给用户三次相同的回答，显示人工接入按钮；若用户连续询问两次客服类问题（比如『我要人工』、『你们客服电话多少』），显示人工接入按钮。
QA 系统的另一个重要组成部分是答案库。
答案录入的优化至少可以从三个角度来思考：
答案形式的多样性非常容易理解，比如小蚂答就支持包括文本、链接、图片、视频在内的多种答案形式。
个性化问题在上文解析优化中已有涉及（考虑用户状态的解析优化），上文的分析思路同样可以应用于答案录入，我们可以对不同注册时长、付费金额不同、进入路径不同等等的用户提供不同的个性化答案。
答案对用户的帮助看起来比较抽象，但也很容易理解。通俗的，我个人以『地图级』、『导航级』、『专车级』来为 QA 系统的答案进行分级：
依照文章最初的人机对话系统场景分类，提供『专车级』答案的 QA 系统，可以被称为 VPA 了。
对于答案库的优化，在答案完备录入（答案形式足够丰富、针对不同用户提供个性化的回答）的前提下，至少存在两个优化点：
上文解析优化中强化学习方法奖赏机制的设计思路也可以被用来发现答案库中存在的问题，因为大多数时候我们还很难明确的区分用户的负面反馈是针对解析系统还是答案本身。
除了从用户负面反馈中发现问题，针对上面的两个优化点，我们还应该有一些预防机制来提前避免这些问题的发生。
比如第一点『答案库中标准答案存在错误』，如果不是录入人员的素质问题，最大的可能性就来源于答案的时效性，也即我们提供给了用户过期的答案。针对这个问题，我们可以在录入答案时特别添加『临时』标签，以标明该答案具有较强的时效性，需要及时更新。
而针对第二点『答案库中缺失某些问题的答案』，最大的可能性来源于突发事件以及业务的变动。比如系统服务宕机、系统上了新版本或者组织了一些运营活动，我们都应该针对这些可能引发用户疑惑的变动，提前准备一些 FAQ 并录入到答案库之中。
此外，当我们录入新问题及其标准答案的时候，需要注意新录入问题与原解析系统的适配性，以避免出现新录入的问题较难被解析系统解析到的情况。可采用的方法比如在录入新问题的同时，主动录入一些不同的问法作为初始训练语料（网易七鱼云客服的做法）。
发表的话，现在基本上都是找人帮忙，一是可以选择的期刊多二是时间也快，我一个朋友发表就是找的壹品优刊网，貌似很靠谱.
这个看你发论文的目的了，是评职称还是为了毕业现在一般评职称的话，普刊也就可以了，但如果是要毕业的发表论文，好一点的学校差不多都要北核以上了。会计类的话，财会通讯，商业经济研究，统计与决策。都是考虑考虑。不过现在期刊被评职称和想毕业的人喂的很刁，对论文的要求也提高了，所以，要发论文趁早发
一般在一些金融类的期刊发表就可以了。你专业不对口有的刊物不会录用你的文章的。一般你时间特长也就2左右，你自己可以找杂志社。不过有时候文章审核也不一定通过。而且还要给钱。还有你就是找代理。让别人帮你发表，一般他们在杂志社都有熟人。这样你可以直接发表。这样的公司网站有很多。如：携手论文网,诚信论文发表网（cxlw027）,红袖添香论文网……等等一些网站。 《理财·金融版》 《商情 财经研究》 《财经界》 《现代经济探讨》 《中国经贸导刊》 《 经济与管理研究 》 《湖北财税》（理论版） 《财会研究》 《新会计》 《中国农业会计》 ……
发表的难度相对来说肯定也是最大的，但也有相对比较容易发表的会计类期刊，如下：
1、《财会通讯》。
属于中文核心期刊投稿，杂志创刊于1980年，是全国第一家会计专业综合性刊物获"全国中文核心期刊"、"全国十大财会名刊"和"湖北省优秀期刊"称号，读者遍及海内外。《财会通讯》杂志主要反映财会工作实际、报道财会考试信息、追踪财会热点、提供财会研究园地。
2、《教育财会研究》。
这本刊由教育部主管，华中师范大学、中国教育会计学会主办的学术期刊。《教育财会研究》全面贯彻党的教育方针和"双百方针",理论联系实际，开展教育科学研究和学科基础理论研究，交流科技成果，促进学院教学、科研工作的发展，为教育改革和社会主义现代化建设做出贡献。
介绍
《财务与会计》（月刊）创刊于1979年，是由中国财政杂志社财会专业刊物。宣传党和国家有关财会工作的方针、政策，围绕财政部的工作部署，研究财会工作的理论和实际问题，交流财会工作经验，普及财会知识。
财务与会计是CSSCI南大核心期刊和北大核心期刊，属于半月刊，审稿速度大概在1个半-2个月左右，对文章质量要求较高，文章既要有一定新颖性，又要有创新点，还要要求能解决实际问题，不易发表。
中国卫星导航成就博览明天是最后一天了，所以想要去看展览的小伙伴们，还是不要错过这个时间，如果不知道去展览可以看到的是哪些东西，可以先了解相关信息。
参观时间
5月26日11:30-17:00
5月27日09:00-17:00
5月28日09:00-15:00
参观地点
南昌绿地国际博览中心：南昌市红谷滩新区怀玉山大道1315号。
第十二届中国卫星导航成就博览会(CSNE2021)将于2021年5月26-28日在中国·南昌绿地国际博览中心举办，计划展出面积18,000_，在A3、A4展厅内部设置：综合展区，企业、科研院所分立展区，江西省地方展区，科普展区，互动体验区，人才交流区，论文张贴区，洽淡交流区等，同时设置新技术新产品发布、战略合作-现场签约等多个现场活动，邀请全球卫星导航领域一流企业精英和专家学者，分享卫星导航发展的真知灼见。
综合展区
2021年是中国共产党建党一百周年，国家“十四五”规划开局之年，在两个一百年的历史交汇点，北斗系统也迎来走向世界、服务全球新阶段。本届成就博览会综合展区以“赓续奋斗赋能未来”为主题，全面展示北斗系统一流服务能力和应用产业发展效益，凸显北斗系统赋能新阶段经济社会发展的时空基石价值。同时，通过展示北斗系统辉煌建设历程，向中国共产党成立一百周年献礼。
企业、科研院所分立展区
一是邀请航天科技集团、航天科工集团、电子科技集团、兵器工业集团、中国科学院等单位，以大单位组织形式集中展示集团在北斗系统关键技术攻关、工程建设、应用推广方面的成果。
二是市场化运作，邀请国内外卫星导航相关产学研用企事业单位、高校、科研院所等参展，展示目前行业主流北斗相关技术及产品。
地方展区
由地方承办单位自行组织江西省地方单位及企业(注册地址在江西省)进行专展，集中展示地方卫星导航产业发展进展及成果。
科普展区
集中展示北斗系统科普展品与“北斗杯”全国青少年科技创新大赛科普成果。
新技术新产品发布区
作为历届年会固定发布会活动环节，获得各参展企业一致好评和认可。在本届年会中，将有31场精彩的发布活动，继续为参展企业提供一个能够展现自身文化和价值的舞台。
互动体验区
进行相关大型展品互动体验，例如智能驾考项目、智能网联汽车、农机自动驾驶、北斗用在农业的机器人等。
论文张贴区
进行第十二届中国卫星导航年会优秀论文报告张贴，全面体现本届年会论文征集成果。
导航人才交流区
面向卫星导航相关领域行业发布企事业单位及高校招聘信息，根植年会导航及相关专业人才库，架设企业招聘信息、人才求职信息双向选择渠道。
洽谈休息区
为各参展单位提供一个交流洽谈的场所，提供舒适的环境，增强交流环境的氛围。
展位分布图
第一步：进入社会大众参观预约页面
第二步：输入姓名、手机号、邮箱、验证码等信息
第三步：点击提交信息
第四步：获得二维码等预约信息，参观展览签到时，出示二维码即可。
不算。中国卫星导航年会（CSNC），已被ICG确定为国际三大卫星导航学术会议之一，而中文核心期刊是代表了期刊中学术水平较高的刊物，同时也是我国学术评价体系的一个重要组成部分。所以中国卫星导航年会是不算中文核心期刊的。
2010年5月19日至21日，第一届中国卫星导航学术年会在北京成功举办。年会主题是“交流合作，共享北斗”。 本届年会由中国卫星导航系统专项管理办公室，科技部、国防科技工业局、交通部、教育部的有关司局，中国科学院高技术研究与发展局和中国卫星导航定位应用管理中心共同主办，由中国科学院国家授时中心、北京大学和西安测绘研究所承办。孙家栋院士担任本次会议科学委员会主席。从事北斗系统建设和应用的有关部门、科研院所和企业等各方面的专家、代表共1000余人参加了会议。国内相关权威专家就卫星导航最新进展及发展趋势做了特邀报告，与会代表分别就北斗卫星导航系统工程与项目管理、导航新理论与新技术、全球卫星导航系统应用与产业化等问题展开专题讨论。年会还分别在北京大学和清华大学设有两个国际交流会场，国内外卫星导航领域的知名专家学者，就相关学术问题进行深度探讨。北斗卫星导航系统建设成就和应用成果专题展览也同时在国家会议中心举办。 2011年5月18日至20日，第二届中国卫星导航学术年会在上海世博中心成功举办。年会主题是“设计北斗的未来”。 华人卫星导航定位技术论坛（CPGPS）和上海国际导航产业科技发展论坛加入了第二届年会。第二届年会接待了国家有关部委、有关科研院所、企业集团、高校和学会协会领导、嘉宾共216位，参会人员共计1660人。共征集到来自143个单位的会议摘要730篇，会议论文633篇。年会收录论文582篇。第二届年会论文出版分为三种形式：电子版收录、会议文集（ISTP检索）295篇、推荐期刊发表（SCI、EI检索）111篇。共计31家媒体对本次年会进行了全方位、多角度宣传报道，有网络媒体对年会进行了现场直播报道。国内导航业内相关媒体《国际太空》，《卫星应用》、《全球定位系统》、《导航天地》等也在随后对年会进行宣传和报道。中央电视台4套《今日关注》栏目对冉承其主任和杨元喜院士进行了30分钟的专访报道。中央电视台13套在19日《新闻30分》对年会进行了详细报道。中国卫星导航学术年会已受到社会各方高度的关注。为促进导航产业的发展，第二届年会特别设立应用产业化高端论坛板块，邀请了国家有关部门、国内外有关企业和研发机构，探讨卫星导航应用和产业化等相关热点问题。同时，为增进国际学术交流，在年会板块中设立各GNSS主管部门报告高端论坛，特别邀请了国外卫星导航系统主管部门领导和卫星导航领域知名专家学者参会。中、美、俄、欧和日等国家和地区卫星导航系统主管部门官员，就卫星导航系统的计划、发展和政策进行研讨。大会建立了国际沟通的平台，从各GNSS主管部门系统最新情况介绍到知名专家特邀报告、再到特邀嘉宾交流互动，国内外官员和学者专家就GNSS政策、技术、应用、国际合作以及其它国内外共同关注的热点议题进行了全面沟通，建立了国际间交流、沟通、合作、共谋发展的平台。第二届会议优秀论文集已经被世界三大检索中的科技会议录索引ISTP检索，部分优秀论文将推荐至EI、SCI相关检索期刊发表。 第三届中国卫星导航学术年会于2012年5月17-20日在广州保利世贸博览馆成功召开，年会主题是“走向应用的北斗”，涵盖学术交流、高端论坛、展览展示和科学普及等内容。 第三届年会接待了国家有关部委、有关科学院所、企业集团、高校和学会协会领导、嘉宾共300多位，参会人员共计2205人，比第二届增加了33%的参会人数。国外导航领域专家共有88人参加年会特邀报告和分会等学术研讨。共征集到来自144个单位的会议摘要956篇，会议论文602篇。第三届年会论文出版分为四种形式：电子版收录、会议文集（EI检索）189篇（国外Springer出版）、推荐期刊发表（《中国科学》《Advances in SpaceResearch》SCI检索）22篇、CNKI中国知网数据库收录全文302篇摘要210篇。第三届年会各类报告共计599篇（GNSS主管部门报告、大会特邀报告、产业化论坛报告、分会特邀报告、分会口头报告、张贴报告等）。第三届年会展览展示，即第三届中国卫星导航技术与应用成果展的展览面积已经达到10000多平米，并且新增了北斗行业应用展、北斗车载应用产业联盟企业展和学科人才建设展。参展单位由36家增加到96家，由以展板为主展示，演变为实物成果展出。会议三天内观众共计约3500人。第三届年会科学普及情况：第三届“北斗杯”全国青少年科技创新大赛征集作品数量达到815件，参赛作品按照华北区、东北区、华东区、中南区、西北区和西南区的划分，分赛区组织评比，获奖师生参与了年会开幕式现场的颁奖典礼。此外科普方面还连续举办了“院士科普讲座”和“科普大讲堂”等活动为广泛宣传北斗卫星导航知识做出了积极贡献。中央电视台等共计36家媒体参与了对第三届年会的宣传，各类报道共计507篇，信息转载量973万条。央视《新闻直播间》栏目对年会进行了专题报道，中央电视台2012年5月19日19:00的《新闻联播》栏目报道了第三届年会的情况。 第四届中国卫星导航学术年会于2013年5月15-17日在武汉国际会展中心隆重召开，年会主题是“北斗应用——机遇与挑战”。 体现了我国北斗卫星导航系统应用推广和产业化阶段以来，面临的国际、国内的整体环境和在机遇与挑战并存的背景下，北斗卫星导航系统的建设、应用、产业化、国际合作与人才培养方面的现状。中国卫星导航系统委员会副主席刘国治、年会科学委员会主席孙家栋院士和武汉市人民政府市长唐良智莅临第四届中国卫星导航学术年会，并作开幕致辞。中国卫星导航学术年会是由中国卫星导航系统管理办公室、科学技术部高新技术发展与产业化司、国防科工局系统工程一司、交通运输部综合规划司、教育部科学技术司、中国卫星导航定位应用管理中心、中国科学院高技术研究与发展局等共同发起的导航学术会议。年会组委会设在中国科学院卫星导航总体部，主要负责年会工作的策划、组织、管理和执行。四天的时间里，共有 2700 多位国内外卫星导航领域的知名专家、学者和企业家参加了本次会议，通过学术交流、高端论坛、展览展示、应用产业化论坛等一系列活动，分享卫星导航领域最新成果，共商卫星导航系统发展，共谋卫星导航应用未来。国内外专家在卫星导航理论、技术、应用和标准化等方面，展示创新性成果，其中有相当一部分是国际先进水平的首次亮相。与会国内外专家围绕精密定轨与定位、兼容与互操作信号设计等前沿热点问题，开展了广泛的交流。本届年会设置九个分会议题，共征集到627 篇论文，其中 181 篇进入 EI 检索文集，另有 287 篇被收录进年会电子文集。在第四届年会的高端论坛上，来自中、美、俄、欧等国家和地区的卫星导航系统的主管部门官员，就卫星导航领域的新进展及发展趋势作了精彩的报告。此外，本届年会在继续安排了青年优秀论文评选和“北斗杯”青少年科技创新大赛的基础上，新设置了年会优秀论文奖项，一批优秀后备人才涌现出来。第四届年会成果丰硕，不仅极大推动了北斗系统建设与技术发展，而且在应用推广和人才培养方面迈上新台阶，为北斗系统持续发展提供了源动力。作为年会组委会的支持单位，中国科学院卫星导航总体部已成功举办了第二届、第三届、第四届中国卫星导航学术年会，从中积累了大量的工作经验，工作流程进一步程序化、规范化和国际化，为年会逐渐成为开放交流的国际化平台做出了贡献。 中国卫星导航学术年会是由中国卫星导航系统管理办公室学术交流中心主办，中国卫星导航系统管理办公室、科学技术部高新技术发展与产业化司、国防科工局系统工程一司、交通运输部综合规划司、工业和信息化部电子信息司、中国卫星导航定位应用管理中心、中国科学院高大科技任务局、中国航天科技集团公司、中国航天科工集团公司、中国电子科技集团公司及南京市人民政度共同支持的导航学术会议，会议已在“北”“上”“广”“汉”成功举办四届，第五届中国卫星导航学术年会（CSNC 2014）已于2014年5月21-23日在江苏南京召开。相关领导肯定了前四届年会所取得的成果，并对第五届年会寄予了更高的期望，希望第五届年会在前四届年会的基础上再升华、再提高，奠定国内导航领域的领先地位，逐步将年会走向国际化。第五届年会定于2014年5月21日至23日在南京金陵会议中心召开，涵盖学术交流、高端论坛、展览展示和科学普及四大版块活动。预计第五届年会的注册参会人数将会超过2000人，注册参展单位将超过100家，中国卫星导航学术年会已受到社会各方高度的关注。第五届中国卫星导航学术年会的主题是“北斗应用—创新 融合 共享”，创新契合年会总旨，融合契合当代应用发展环境，共享契合国际发展趋势。第五届年会学术交流包括：大会特邀报告、分会特邀报告、分会报告、张贴报告等主要形式，邀请国内外专家对热门学术话题进行探讨，并设立九个分会场进行多方向分领域的学术交流。会议设置的九个议题共征集到来自240家单位的479篇全文，参与年会优秀论文评选，其中493篇论文参与青年优秀论文评选，经过层层选拔，最终40篇优秀论文将在“青优”终评中脱颖而出，另有9篇杰出论文将获得“年优”奖项。2014年组委会将继续与Springer合作，出版英文版EI检索论文集，计划收录论文170篇，此外，另有《CSNC2014电子文集》由中国学术期刊（光盘版）电子杂志社出版，所载论文被录入“中国知网”的中国重要会议论文全文数据库。第五届“北斗杯”青少年科技创新大赛备受瞩目，大赛将从覆盖全国的六大赛区征集上百件优秀参赛作品，最终甄选出的优秀获奖者，将赴南京参加开幕式颁奖典礼。第五届中国卫星导航学术年会高端论坛包括各GNSS主管部门报告、大会特邀报告和应用产业化论坛。其中各GNSS主管部门报告高端论坛，将特别邀请国外卫星导航系统主管部门领导和卫星导航领域知名专家学者参会。各GNSS主管部门报告将邀请中国、美国、俄罗斯、欧洲等国家和地区的卫星导航系统主管部门介绍系统进展情况，探讨卫星导航系统政策、发展和国际合作。应用产业化高端论坛版块是上届年会的亮点，第五届年会继续设立本版块，邀请国家有关部门、国内外有关企业和研发机构，探讨卫星导航应用和产业化等相关热点问题，旨在促进导航产业的发展。另外展览展示方面，北斗行业应用成果展、示范应用展、北斗企业院所应用成果展，将体现第五届年会主题“北斗应用—创新 融合 共享”。 第六届年会已于2015年5月13-15日在中国西安曲江国际会议中心召开，主题是“开放 连通 共赢”，年会主题可以进一步阐释为“深度开放合作，全方位互连互通，打造共赢产业新生态。其中“开放”契合系统市场发展需求，“连通”契合当代应用发展环境，“共赢”契合时下国际发展趋势。会议共安排了高端论坛、学术交流、科学普及、展览展示等四大板块及相关活动，充分交流全球卫星导航领域最新技术成果，深入探讨卫星导航应用模式和产业发展，集智共商北斗卫星导航系统发展大计。 “两弹一星”功勋科学家、国家最高科学技术奖获得者、北斗卫星导航系统工程高级顾问、年会科学委员会主席孙家栋院士在致辞中说，卫星导航在地理测绘、工程建设、交通运输、精准农业、气象预报等各行业应用已完全超越了人类的想象力，深刻改变人类生产和生活方式。近几年，卫星导航与信息数据相结合，从移动互联网到大数据、云计算再到互联网，极大地降低了卫星导航数据获得的成本。如今，卫星导航正在和人工智能技术相结合，将在智能交通、智能医疗等各个领域促进产业信息融合，实现卫星导航价值的驱动创新。年会还邀请了中国、美国、俄罗斯、欧洲等国家和地区的卫星导航系统主管部门官员和国际知名专家学者，就卫星导航领域最新进展和发展趋势作大会特邀报告，与会代表围绕北斗/GNSS应用，卫星导航信号体制及兼容与互操作，精密定轨与精密定位，卫星导航增强与完好性监测，北斗/GNSS用户终端，政策法规、标准及知识产权等议题进行深入交流。年会同期举办第六届中国卫星导航技术与成果展，并增设第一至五届中国卫星导航学术年会回顾展，全面展示年会举办五年来在卫星导航理论、技术、工程、应用及人才培养等方面取得的丰硕成果。年会颁发了优秀论文奖、青年优秀论文奖和第六届“北斗杯”全国青少年科技创新大赛奖等奖项。本届年会由中国卫星导航系统管理办公室、科学技术部高新技术发展及产业化司、国防科工局系统工程一司、工业和信息化部电子信息司、交通运输部综合规划司、中国卫星导航定位应用管理中心、中国科学院重大科技任务局、中国工程院国际合作局、中国航天科技集团公司、中国航天科工集团公司、中国电子科技集团公司、陕西省工业和信息化厅共同支持，中国电子科技集团公司第二十研究所、西安电子科技大学等10家单位共同承办。国内外卫星导航系统主管部门官员、卫星导航领域专家学者、卫星导航应用企业代表等2000余人参加会议。
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一、高级会计师论文发表期刊要求
目前各省高会评审中一般要求2-3篇论文，字数要求2500-3500左右，内容与财税工作相关，并要在省级正规财税期刊上发表；同时，部分省市，如北京，已经开展了高级会计师评审中的答辩工作，在答辩过程中，主要将针对您报送的工作业绩，以及您的论文中的观点和描述提2-3个问题(在实际答辩时，可能会有所延申，但都与您的业绩和论文是相关的)。
二、高级会计就业前景
发展方向：国家机关、企业、事业单位。
职责：大型企业、政府部门高级管理人员、事业单位总会计师、财务负责人。
三、高级会计证书吊销的情况
根据《财政部人事部关于修订印发《会计专业技术资格考试暂行规定》及其实施办法的通知》(财会〔2000〕11号)中第十二条明确规定有下列情形之一的，由会计考试管理机构吊销其会计专业技术资格，由发证机关收回其会计专业技术资格证书，二年内不得再参加会计专业技术资格考试：
财会月刊、中国注册会计师、会计之友、财会通讯.综合、会计与经济研究(原上海立信会计学院学报)、中国内部审计和 ... 会计研究领域的论文发表相比以前难了，我发表了很多论文,条件是非核心期刊不发(当然包括北大的烂核心)。博士期间,发表了1... 发表了7篇核心期刊,有两篇还正在外审中。这个不是很难的，找相关的编辑安排文章就行的，前提是文章质量需要保证，高级会计师一般发国家级期刊没问题的。
发表的难度相对来说肯定也是最大的，但也有相对比较容易发表的会计类期刊，如下：
1、《财会通讯》。
属于中文核心期刊投稿，杂志创刊于1980年，是全国第一家会计专业综合性刊物获"全国中文核心期刊"、"全国十大财会名刊"和"湖北省优秀期刊"称号，读者遍及海内外。《财会通讯》杂志主要反映财会工作实际、报道财会考试信息、追踪财会热点、提供财会研究园地。
2、《教育财会研究》。
这本刊由教育部主管，华中师范大学、中国教育会计学会主办的学术期刊。《教育财会研究》全面贯彻党的教育方针和"双百方针",理论联系实际，开展教育科学研究和学科基础理论研究，交流科技成果，促进学院教学、科研工作的发展，为教育改革和社会主义现代化建设做出贡献。
介绍
《财务与会计》（月刊）创刊于1979年，是由中国财政杂志社财会专业刊物。宣传党和国家有关财会工作的方针、政策，围绕财政部的工作部署，研究财会工作的理论和实际问题，交流财会工作经验，普及财会知识。
财务与会计是CSSCI南大核心期刊和北大核心期刊，属于半月刊，审稿速度大概在1个半-2个月左右，对文章质量要求较高，文章既要有一定新颖性，又要有创新点，还要要求能解决实际问题，不易发表。