泽南、张倩、蛋酱报道

12.6%!IJCAI 2020接收率断崖式下跌,但还是有华人大佬中了三篇

人工智能顶会 IJCAI 2020 论文接收结果出炉了,但大部分小伙伴却高兴不起来。

北京时间 4 月 20 日晚,IJCAI 2020 接收结果出炉了:在 4717 份有效投稿中,最终仅有 592 篇被接收,接收率为 12.6%,这也是 IJCAI 史上最低的接收率

消息一出,立即引来人们的关注:讨论论文审稿的较多,宣传「论文被接收了」的目前还比较少。

在 IJCAI 2020 结果放出后,清华大学计算机系自然语言处理实验室副教授刘知远发出感叹。

其实早在今年 2 月,IJCAI 2020 的审稿就引发了一波声讨:会方史无前例地实现了 42% 的拒稿率,5147 篇投稿直接砍掉了 2191 篇。而且这些人是在评审第一阶段——summary reject 阶段就被拒稿了,论文甚至没能进入正式的审稿过程。

很快,在社交网络上就有人整理出了 IJCAI 历年的论文接收率:

图源:https://github.com/lixin4ever/Conference-Acceptance-Rate

从表中可以看出,2013 年的接收论文数都达到了 413 篇,而如今投稿数量增长了两倍还要多,论文接收数却只增加了 43%,竞争着实残酷。

这样的接收率是个什么水平?在 AI 领域里,今年的 IJCAI 已算数字最小的一档了——可以与之相比的大概是去年的 KDD 2019,接收率 14%,以及 AAAI 2019,论文接收率 16.2%。

不过吐槽归吐槽,虽然刚刚碰到 summary reject 的时候骂声一片,但人们最终对于这次 IJCAI 的审稿质量提升还是持肯定态度的。大家纷纷表示,这次大会的审稿水平和其他几个 AI 顶会相匹配,甚至还将引领今年的顶会论文审核机制的改革。

作为人工智能领域的首个国际学术性会议,IJCAI 在国内外一直被人们所重视。但去年 9 月,清华大学提出的「计算机科学推荐学术会议和期刊列表」对计算机领域的论文投稿目标有了新的评级。其中 ICLR 被评为 A 类,IJCAI 被评为 B 类,一时成为人们议论的焦点。这次严格审稿,或许是组织者们重返最重要会议的举措?

早在 IJCAI 2020 开放投稿的时候,研究者们就感受到了这一届 IJCAI 的严格。

首先,在 IJCAI 2020 的「Call for Papers」规定中就明确表示,被 AAAI 2020、ECAI 2020、AAMAS 2020、ICCV 2020 或 ICAPS 2020 拒绝的论文在经过实质性改进之后可以重新提交给 IJCAI-PRICAI 2020,但作者必须(must)声明这是拒稿重投,而且要附上说明信。说明信要解释被拒的主要原因以及作者针对评审意见所做的改进。这份说明信要连同之前的评审意见和被拒的稿件一起提交。

如果作者不事先声明这是拒稿重投,论文可能面临直接被拒的风险。这项规定的出台相当于 IJCAI 在明确表示:「别灌水,小心点。」

而在 rebuttal 阶段,IJCAI 2020 的新审稿机制禁止作者回答问题、做出附加解释,也不能追加实验结果。这意味着审稿人会将所有论文的初次提交版本当做最终版本看待,从而让人们对于论文优劣的判断聚焦于创新点之上。

此外,IJCAI 2020 也更新了关于单人投稿数量的上限,每位作者的投稿数不能超过 6 篇,而去年的规定是不超过 10 篇。

虽然审稿堪称史上最严,但还是有大牛表示中了不止一篇,比如下面这几位华人大佬

莫纳什大学助理教授 Shirui Pan 表示自己所在的团队中了三篇,主题分别是神经架构搜索、知识图提取和推理。

IBM 研究者 Lingfei Wu 也表示自己所在的组中了三篇。

阿德莱德大学助理教授吴琦表示自己所在的组投了两篇都中了。

看到这里,是不是有点酸?不够根据审稿人的意见好好修改,说不定还来得及投其他会议。毕竟,NeurIPS 刚刚宣布投稿延期三周,deadline 推到了 6 月 3 日,时间还算充裕。

受到疫情的影响,原定于 7 月在日本横滨举行的 IJCAI 2020 大会或许也无法按照原计划举行了。此前,IJCAI 官方曾表示「我们将尽可能提高线下办会的可能性,希望到了五月下旬,情况会大不相同。但看起来更可能的是,到了 7 月,人们仍需避免此类的大型团体会议和旅行,因此我们正在为延迟会议和线上会议制定备份计划。」

理论12.6%接收率IJCAI 2020
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自然语言处理技术

自然语言处理(英语:natural language processing,缩写作 NLP)是人工智能和语言学领域的分支学科。此领域探讨如何处理及运用自然语言;自然语言认知则是指让电脑“懂”人类的语言。自然语言生成系统把计算机数据转化为自然语言。自然语言理解系统把自然语言转化为计算机程序更易于处理的形式。

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