超火！2023年NLP两大蓝海方向（附必读论文合集）

近年来，NLP以及CV领域发展迅猛，各类顶会顶刊上神仙打架，不断刷榜SOTA。

昨天刚准备复现一篇顶会论文，一周后发现早有人基于该论文新发了一篇顶会。在NLP和CV领域，如此快的技术和方法更新迭代速度，几乎是前所未有的。那么，在这样的大环境下，我们该如何快速发表一篇高质量的NLP论文呢？

Prompt Learning是近年来NLP领域中的热门方法论。其无论是在分类任务（如文本蕴含，情感分析，关系分类，文本分类，意图识别，实体类型等），还是在信息抽取任务（如命名实体识别，事件抽取，术语及概念抽取，证据抽取等）上都表现出了巨大的潜力。并且，Prompt learning天然地适合融入具有任务特点的先验知识，从而有助于进一步提升实验效果，并且避免实验失败。因此，Prompt learning可以说是当今快速发表NLP论文的利器。

除了Prompt learning之外，Contrastive Learning也是在NLP领域中如火如荼的方法论。Contrastive learning重点在于学习表征，学习好的表征可以直接应用于词级、短语级、句子级甚至篇章级的任务中。目前，有关Contrastive learning的文章长期占据各大顶会和顶刊，然而还远远没有达到饱和。所以说，Contrastive learning是我们快速发表高质量NLP论文的另一重要武器。

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对于已然入坑的NLPer，怎么样才能高效做科研发论文抢占idea？

发论文的门槛，说高不高，说低不低。不管你是科研经验丰富的研二研三学生还是研0小白。有时候限制你发论文的，不是写作技巧、不是实验，往往是最初但是最重要的idea。

对于想要发表论文，对科研感兴趣或正在为科研做准备的同学，想要快速发论文有两点至关重要。

1.紧跟风口。

想发文章最容易的方法就是紧跟风口，顺着领域内的研究趋势确定自己的方向，毕竟在热门领域内，创新点和idea远比其他非热门领域多。

2.有一位有经验有能力的前辈指导。

大家都在努力的设计新网络、新策略、新training算法，只要能够在某一问题上做到一个很好的performance，论文就水到渠成。而想要快速达到，来自前辈的指点不可或缺。

所以，要解决的问题就是：

1.找到风口

2.找到领域内的大神做导师

一个好的指导老师的作用是，没有课题，能够结合所在课题组具体情况，结合最近热门研究方向，帮你规划课题；如果有了课题而缺少创新方向，老师能够快速帮你找到几种切入点，几种框架，甚至连需要读哪些文献都帮你想好了。......

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快速打通写论文的任督二脉

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这里为大家推荐一个信息抽取的科研小班，研究课题为：《信息抽取-基于prompt learning/contrastive learning》由沃恩智慧联合创始人，哈工大博士后Kimi老师主讲。对信息抽取任务、对比学习、prompt感兴趣或者未来想要进入大厂的相关部门的同学，都可以来了解一下。

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