2022年，哪些 NLP 问题还能卷出创新点？

作为NLPer，没有人能够忽略顶会论文可以带来的巨大价值，着眼未来，往这方面投入，收益比基金炒股Up Up～于是发顶会就变得越来越难，顶会论文也变得越来越卷……

AI崛起十年之久，在学术研究领域，那些易于摘取的低垂的研究果实，基本已被研究者们摘完了，而隐藏在高处的果子，一般人很难拿下。发一篇不水的论文已经不容易，何况顶会论文。

很多童鞋拔剑四顾心茫然，尤其对刚刚踏入NLP领域的研究生宝宝们，对领域还没有完整的认知，很难找到新的研究创新点，而做研究最关键的就是创新点和idea。

在自然语言处理研究领域，问答系统被认为是验证机器是否具备自然语言理解能力的四个任务之一。真正一个实际可用的问答系统的实现过程涉及大量基础的NLP任务，因此也就包含了大量可创新的idea。

那如何快速高效准确的获得相关的创新点呢？

用新方法研究老问题。这其实是一种较为常见的思路，对于已经有解决方案的老问题，如果能改进方法或者换一种思路，那么做出一篇新文章并不在话下。

那些长盛不衰的研究主题往往都是各专业领域内较为重要或困难的。虽然已经有大量的学者深入探讨过，但只需在现有的基础上对方法做出一点点的微调，都能被视作重要的创新点。

所以首先要对整个领域有一个系统的理解，才能找到一个值得研究的老问题。

问答系统的研究历史可以追溯到人工智能的原点，而近年来，随着人工智能的飞速发展，问答系统已经成为倍受关注且发展前景广泛的研究方向。10月13日，NLP领域顶刊审稿人Kimi老师，通过一系列问答系统经典论文解读，带大家梳理领域最新发展状况。

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老师介绍

利用老方法研究新问题。这里所说的新问题，并不一定是领域内的突破性构想或大问题，相反它可能只是某个大问题下看起来不那么重要的“细枝末节”。

这种思路的难点在于，作为初学者，大部分童鞋其实很难意识到“哪个问题是新问题”。如果没有经验丰富的老师指导或大量的文献阅读，短期内并不容易实现。

因此，建议各位萌新宝宝都来听一听这节公开课。

10月13日，顶刊审稿人指导你发现，研究方向还有哪些还未被摘取的果实，哪些是科研新手们可以尝试的方向。了解如何提出一个simple but effective and robust的idea，并掌握问答系统领域论文的写作套路。

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用解决甲问题的方法，去解决乙问题。这种思路既可以说是提出了新方法，也可以说是发现了新问题。但实际上，你既不需要创新方法，也不需要提出新问题。换言之，你无非是需要在另一个问题上，把上一篇论文的工作复现一遍。我们也可以称之为——模仿。

究其根本，任何一种学习最初都起源于模仿。

对于从未系统性学习过英文学术写作的童鞋来说，老老实实的做出一篇高质量的英文学术论文并不容易。

在和自己的第一篇SCI、顶会做斗争的过程中，最稳妥的方法仍然是——模仿。

当然，对于所有萌新来说，从模仿真正向原创跨越都非常困难。更多的时候，你信心满满的套用了大佬的方法，最后做出来的东西却驴唇不对马嘴。

想要避免这种命运，仅靠自己盲人摸象当然不行。经验丰富的大佬手把手指导才是“保熟”的取胜之道。

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问答系统一直以来都是NLP中最重要的一个研究方向，有大量实际的应用场景，例如电商客服、电子政务、医疗或法律知识查询等等。淘宝的阿里小蜜，微软小冰，以及现如今的大部分在线客服都采用了智能问答系统的形式。这也意味着科研就可创新的方向还很多，但也意味着，非常卷！

还在为自己的第一篇论文挠秃头发的童鞋，你们有福了~

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公开课讲师均来自世界顶级名校，多篇顶会、顶刊论文在手，同时也身兼多个顶会、顶刊审稿人身份。在科研创新点、论文写作等方面都能够提供完全且专业的指导。

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