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EMNLP会议终稿准备指南
emnlp-camera-ready
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
280
本指南为作者提供将接受的EMNLP论文转换为最终出版级“终稿”(Camera-Ready)的详细流程。内容涵盖了从合并审稿意见与作者承诺,到恢复作者身份和公共资源链接,再到确保Anthology元数据和附件(Artifacts)准确性的关键步骤,确保论文符合学术发表标准。
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NLP研究可复现性指南
emnlp-reproducibility
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
60
本指南为自然语言处理(NLP)研究人员提供了一套可复现性最佳实践。它详细指导用户如何记录模型的精确版本、数据来源、计算资源消耗和所有实验参数,确保学术工作的透明度和可信度,是发表顶级研究论文的必备知识。
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EMNLP投稿审核与指南
emnlp-submission
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
151
本指南全面概述了向EMNLP(通过ACL Rolling Review)投稿论文的严格要求。内容涵盖模板合规性、长短篇幅限制、必备的局限性声明、双盲匿名化技巧、负责任NLP检查表填写以及防范引用幻觉等关键步骤。使用本指南确保投稿符合会议最新的学术规范。
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AI研究论文结构化撰写指南
emnlp-supplementary
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
119
本指南提供了撰写高级NLP/AI研究论文的结构化最佳实践。它详细阐述了核心内容、限制性说明、附录和补充上传文件之间的关键区别,旨在确保论文的评审过程清晰、完整,并最大化研究成果的可复现性和说服力。
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EMNLP论文投稿选址指南
emnlp-topic-selection
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
315
本指南帮助研究人员决定其实证NLP论文的最佳投稿平台。内容详细阐述了EMNLP对“实证方法”的要求,提供项目自检测试,并对比了各大顶级会议(如ACL、ML、CoNLL等),指导作者选择最合适的投稿方向和论证角度。
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EMNLP论文写作风格指南
emnlp-writing-style
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
364
本指南详细介绍了EMNLP论文投稿所需的实证写作风格。重点在于严格限定实验范围(Scope),确保所有证据和例子都是基于数据的,指导作者以现象为先,结构化地呈现研究发现,并精确校准论证的证据强度。
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EACL会议投稿策略指南
european-chapter-of-the-association-for-computational-linguistics
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
96
本指南是针对提交至欧洲计算语言学协会(EACL)的自然语言处理(NLP)论文的策略工具。它帮助作者确定论文的投稿切入点、重构叙事结构,并掌握学术论文到会议投稿所需的证据标准、写作规范和最佳实践,以优化文章叙事并提高被接收率。
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欧洲视觉会议(ECCV)投稿策略指南
european-conference-on-computer-vision
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
235
本指南为作者提供了定位计算机视觉论文是否适合参加欧洲视觉会议(ECCV)的策略工具。内容涵盖会议适应性评估、论文重构、必须提供的实验证据(如消融实验、基准线对比等)以及结构化撰写建议,帮助作者确保论文符合ECCV的专业范围和审稿要求,是重要的投稿准备参考。
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FAccT可问责性文档和产物评估
facct-artifact-evaluation
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
223
本指南详细介绍了在AI研究领域,为提升论文的透明度和问责性所必须准备的配套文档和产物。核心包括数据集说明书(Datasheet)、模型卡(Model Card)、数据陈述和影响评估等,确保研究成果在伦理和技术层面都具有可追溯性和可验证性。
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FAccT论文终稿提交指南
facct-camera-ready
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
395
本指南详细介绍了作者在论文被录用后,准备投稿至ACM FAccT会议终稿(Camera-Ready)所需遵循的关键流程。内容涵盖了从匿名草稿到最终出版格式的转变,包括必须进行的全流程去匿名化(恢复作者信息、添加立场声明)、转换到特定的ACM元数据标准(ORCID、CCS概念)、完成必要的可追溯性文档(数据表/模型卡),以及遵循复杂的出版时间表和版权要求。
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AI公平性审计与证据设计
facct-experiments
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
105
本指南为AI公平性、可问责性和透明度(FAccT)实证研究提供了严格的方法论标准。它指导研究人员如何将特定的研究声明与合适的证据类型(如分层指标、定性编码数据、伦理审批流程)相匹配,强调必须纳入伦理审查、处理受保护属性和明确方法局限性,确保研究的科学性和伦理性。
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AI研究可复现性与透明度规范
facct-reproducibility
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
463
这是一套针对人工智能和数据科学领域的高标准学术指南。它指导研究者如何系统性地提升研究的透明度和可复现性,重点要求发布并记录原始数据、训练模型和定性研究的证据。通过使用数据表、模型卡等机制,确保所有研究结论均可被第三方进行全面审计和验证,从而提高学术研究的严谨性和可信度。
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