تشير عملية الإطار إلى ممارسة تحديد ما ستفعله، وما تتوقع أن تجده في دراستك، قبل إجراء الدراسة.هذه الممارسة شائعة بشكل متزايد في الطب وعلم النفس، ولكن نادرا ما تناقش في NLP.تناقش هذه الورقة التعددية بمزيد من التفصيل، يستكشف كيف يمكن للباحثين NLP أن يشرعون عملهم، ويعرض العديد من أسئلة تكرار مختلفة لأنواع مختلفة من الدراسات.أخيرا، نقول لصالح التقارير المسجلة، والتي يمكن أن توفر أسباب أكثر برسايكية للعلم البطيء في أبحاث NLP.الهدف من هذه الورقة هو إجراء مناقشة في مجتمع NLP، والذي نأمل في توليفه في نموذج بريوج تائون من NLP العام في البحوث المستقبلية.
Preregistration refers to the practice of specifying what you are going to do, and what you expect to find in your study, before carrying out the study. This practice is increasingly common in medicine and psychology, but is rarely discussed in NLP. This paper discusses preregistration in more detail, explores how NLP researchers could preregister their work, and presents several preregistration questions for different kinds of studies. Finally, we argue in favour of registered reports, which could provide firmer grounds for slow science in NLP research. The goal of this paper is to elicit a discussion in the NLP community, which we hope to synthesise into a general NLP preregistration form in future research.
المراجع المستخدمة
https://aclanthology.org/
تجمع أبحاث معالجة اللغة الطبيعية (NLP) بين دراسة المبادئ العالمية، من خلال العلوم الأساسية، مع استهداف العلوم التطبيقية في حالات الاستخدام وإعدادات محددة. ومع ذلك، غالبا ما يفترض عملية التبادل بين NLP والتطبيقات الأساسية في كثير من الأحيان الظهور بشك
يبذل الأبحاث في معالجة اللغة الطبيعية تطورات سريعة، مما يؤدي إلى نشر عدد كبير من الأوراق البحثية. العثور على أوراق بحثية ذات صلة ومساهمتها في المجال هي مشكلة صعبة. في هذه الورقة، نتعلم هذا التحدي عبر مهمة Semeval 2021 11: NLPConTributiongraph، من خلا
نقدم مجموعة من المهام لدورة NLP على مستوى الدراسات العليا.تم تصميم المهام لتكون تفاعلية، قابلة للتدريج بسهولة، وإعطاء الطلاب التدريب العملي مع العديد من أنواع الهيكل الأساسي (التسلسلات، العلامات، أشجار التحليل، والأشكال المنطقية)، والبنية العصبية الح
في هذا البرنامج التعليمي، نهدف إلى إحضار الباحثين المهتمين لبرنامج NLP إلى السرعة حول التقنيات الحديثة والمستمرة لتعلم التمثيل على مستوى المستندات.بالإضافة إلى ذلك، هدفنا هو الكشف عن فرص بحثية جديدة للجمهور، والتي نأمل أن تجلبنانا أقرب إلى معالجة التحديات القائمة في هذا المجال.
نقدم DynaBench، وهي منصة مفتوحة المصدر لإنشاء مجموعة البيانات الديناميكية ومعيار النموذج.يعمل Dynabench في متصفح ويب ويدعم إنشاء DataSet Indictet من الإنسان والنموذج في الحلقة: يسعى المحلقون إلى إنشاء أمثلة سيتطلب من النموذج المستهدف، لكن شخص آخر لن