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AINLP 2025: International Conference on Artificial Intelligence and Natural Language Processing

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AINLP
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投稿締切日:
2025-09-19
通知日:
開催日:
2025-09-26
開催地:
Chengdu, China
開催回数:
2
閲覧: 4311   フォロー: 0   参加: 0

会伴インデックス (CP-I)

39.5 / 100
全 5,682 件中 第 5,251 位 · 上位 93%

自然言語処理・音声 分野 85 件中 第 82 位 人工知能・機械学習 分野 739 件中 第 672 位

学術的評価 (35%) データなし — 中立の基準値 50 点として算入 —
投稿の選択性 (20%) データなし — 中立の基準値 50 点として算入 —
開催回数 (20%)
30
コミュニティの注目度 (10%)
8
公開情報の充実度 (15%)
35

使用した入力: 確認できる開催回数：2 · 過去 24 か月にこのページを開いた研究者：2 人

公開情報で不足しているもの: 過去の採択率 (+4.5) · 過去の開催回 (+3.0) · 最優秀論文の記録 (+2.3)
主催者は会議を認証申請したうえで、このページから直接追加できます。スコアは毎晩再計算されます。このスコアを上げるには

信頼度 45% — スコアのうち、中立の基準値ではなく実際に観測されたデータに基づく割合。 このスコアの算出方法 · ランキングを見る · アルゴリズム版 1.1 · 算出日 2026-09-19

論文募集

AINLP 2025 (International Conference on Artificial Intelligence and Natural Language Processing) is an academic conference held in Chengdu, China on 2025-09-26. The paper submission deadline is 2025-09-19.

We invite submissions of original research articles, case studies, and review papers on the topics related to Artificial Intelligence and Natural Language Processing for the International Conference on Artificial Intelligence and Natural Language Processing. The conference aims to bring together researchers, engineers, and practitioners from around the world to exchange ideas and present the latest research advancements in the field. Track1: Machine Learning for NLP Graph-based methods Knowledge-augmented methods Multi-task learning Self-supervised learning Contrastive learning Generation model Data augmentation Word embedding Structured prediction Transfer learning / domain adaptation Representation learning Generalization Model compression methods Parameter-efficient finetuning Few-shot learning Reinforcement learning Optimization methods Continual learning Adversarial training Meta learning Causality Graphical models Human-in-a-loop / Active learning Track 2: NLP Applications Educational applications, GEC, essay scoring Hate speech detection Multimodal applications Code generation and understanding Fact checking, rumour / misinformation detection Healthcare applications, clinical NLP Financial/business NLP Legal NLP Mathematical NLP Security/privacy Historical NLP Knowledge graph Track 3: Language Generation Human evaluation Automatic evaluation Multilingualism Efficient models Few-shot generation Analysis Domain adaptation Data-to-text generation Text-to-text generation Inference methods Model architectures Retrieval-augmented generation Interactive and collaborative generation Track 4: Machine Translation Automatic evaluation Biases Domain adaptation Efficient inference for MT Efficient MT training Few-/Zero-shot MT Human evaluation Interactive MT MT deployment and maintenance MT theory Modeling Multilingual MT Multimodality Online adaptation for MT Parallel decoding/non-autoregressive MT Pre-training for MT Scaling Speech translation Code-switching translation Vocabulary learning Track 5: Interpretability and Analysis of Models in NLP Adversarial attacks/examples/training Calibration/uncertainty Counterfactual/contrastive explanations Data influence Data shortcuts/artifacts Explanation faithfulness Feature attribution Free-text/natural language explanation Hardness of samples Hierarchical & concept explanations Human-subject application-grounded evaluations Knowledge tracing/discovering/inducing Probing Robustness Topic modeling All submitted papers will be reviewed by at least two independent reviewers for quality, originality, relevance, and clarity.
最終更新：Dou Sun（）

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