학회 정보

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

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AINLP
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투고 마감일:
2025-09-19
통보일:
개최일:
2025-09-26
개최지:
Chengdu, China
개최 횟수:
2
조회: 4309   팔로우: 0   참가: 0

회반 지수 (CP-I)

39.5 / 100
전체 5,682개 중 5,251위 · 상위 93%

자연어 처리·음성 분야 85개 중 82위 인공지능·기계학습 분야 739개 중 672위

학술적 인정 (35%) 데이터 없음 — 중립 기준값 50점으로 계산 —
투고 선별성 (20%) 데이터 없음 — 중립 기준값 50점으로 계산 —
개최 횟수 (20%)
30
커뮤니티 관심도 (10%)
8
공개 자료 충실도 (15%)
35

사용한 입력: 확인되는 개최 횟수: 2 · 지난 24개월 동안 이 페이지를 연 연구자: 2명

공개 자료에서 빠진 항목: 역대 게재율 (+4.5) · 역대 회차 (+3.0) · 최우수 논문 기록 (+2.3)
주최자는 학회를 인증 신청한 뒤 이 페이지에서 바로 추가할 수 있습니다. 점수는 매일 밤 다시 계산됩니다. 이 점수를 올리는 방법

신뢰도 45% — 점수 중 중립 기준값이 아니라 실제 관측된 데이터에 근거한 비율. 이 점수는 어떻게 계산되나 · 전체 순위 보기 · 알고리즘 버전 1.1 · 산출일 2026-09-19

논문 모집

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.
최종 수정: Dou Sun ()

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