首先感谢几位热心读者对《ACL 2010: List of Accepted Papers》的补充,这里做个总结,如有遗漏和错误之处,欢迎指正。以下是ACL 2010国内研究单位的录用情况:
  注:所列录用文章并没有区分full paper 和 short paper的录用情况,读者可参考ACL官方网站的录用文章公布清单:List of Accepted Papers,非常感谢neu-nlplab的提醒。
  
1、中科院计算所刘群老师自然语言处理研究组四篇:

BETTER FILTRATION AND AUGMENTATION FOR HIERARCHICAL PHRASE-BASED TRANSLATION RULES
Zhiyang Wang, Yajuan Lv and Qun Liu

CONSTITUENT-TO-DEPENDENCY TRANSLATION WITH FORESTS
Haitao Mi and Qun Liu

DEPENDENCY PARSING AND PROJECTION BASED ON WORD-PAIR CLASSIFICATION
Wenbin Jiang and Qun Liu

LEARNING LEXICALIZED REORDERING MODELS FROM REORDERING GRAPHS
Jinsong Su, Yang Liu, Yajuan Lv and Qun Liu

2、微软亚洲研究院周明老师自然语言计算组两篇:

A JOINT RULE SELECTION MODEL FOR HIERARCHICAL PHRASE-BASED TRANSLATION(微软亚洲研究院&哈工大)
Lei Cui, Dongdong Zhang, Mu Li, Ming Zhou and Tiejun Zhao

DISCRIMINATIVE PRUNING FOR DISCRIMINATIVE ITG ALIGNMENT
Shujie Liu(哈工大) and Chi-Ho Li(微软亚洲研究院)

3、哈工大两篇:4、中科院自动化所两篇:

ON JOINTLY RECOGNIZING AND ALIGNING BILINGUAL NAMED ENTITIES(中科院自动化所)
Yufeng Chen, Chengqing Zong and Keh-Yih Su

STRUCTURAL SEMANTIC RELATEDNESS: A KNOWLEDGE-BASED METHOD TO NAMED ENTITY DISAMBIGUATION(中科院自动化所)
Xianpei Han and Jun Zhao

5、苏州大学自然语言处理实验室两篇:

EMPLOYING PERSONAL/IMPERSONAL VIEWS IN SUPERVISED AND SEMI-SUPERVISED SENTIMENT CLASSIFICATION
Shoushan Li, Chu-Ren Huang, Guodong Zhou and Sophia Y. M.

JOINT SYNTACTIC AND SEMANTIC PARSING OF CHINESE(苏州大学)
Junhui Li, Guodong Zhou and Hwee Tou Ng

6、东北大学一篇

BOOSTING-BASED SYSTEM COMBINATION FOR MACHINE TRANSLATION(东北大学)
Tong Xiao, Jingbo Zhu, Muhua Zhu and Huizhen Wang

(注:谢谢neu-nlplab指正)

7、北京大学两篇

CROSS-LANGUAGE DOCUMENT SUMMARIZATION BASED ON MACHINE TRANSLATION QUALITY PREDICTION
Xiaojun Wan(北大)

A SEMI-SUPERVISED KEY PHRASE EXTRACTION APPROACH: LEARNING FROM TITLE PHRASES THROUGH A DOCUMENT SEMANTIC NETWORK
Decong Li, Sujian Li(北大)and Wenjie Li(香港理工大学)
(注:这篇文章似乎属于北大&香港理工大学的合作文章)

8、其他:
COMPARABLE ENTITY MINING FROM COMPARATIVE QUESTIONS
Shasha Li, Chin-Yew Lin, Young-In Song and Zhoujun Li
(国防科大&微软亚洲研究院&北航)

NEWS RECOMMENDATION IN FORUM-BASED SOCIAL MEDIA
Jia Wang, Qing Li, Yuanzhu Peter Chen and Zhangxi Lin
(西南财经大学)

注:转载请注明出处“我爱自然语言处理”:www.52nlp.cn

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作者 52nlp

《ACL 2010 Paper国内研究单位录用情况》有34条评论
  1. Jing Jiang不是国内的,她是zhai chengxiang的学生,目前在新加坡

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    52nlp 回复:

    谢谢,马上修改!

    [回复]

    ttttttt 回复:

    PCA大牛来布道了阿

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  2. 微软的第二篇也应该算是哈工大合作的,第一作者Shujie Liu是哈工大的博士生,但导师是微软的周明老师。哈工大Zhanyi Liu也应该算是与东芝合作的,也是哈工大的博士生,但人一直在东芝。

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    52nlp 回复:

    非常感谢,马上更新!

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  3. 西南财经大学一篇 (long paper):

    News Recommendation in Forum-Based Social Media

    第一作者是一个硕士研究生jia wang, 是由qing li 老师指导的。

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    52nlp 回复:

    已更新,非常感谢,这个厉害!

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  4. 1)东北大学自然语言处理实验室共发表一篇,所列的第二篇不是。

    2)建议区分full paper and short paper. ACL网站公布清单上有明确区别。

    供参考。

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    52nlp 回复:

    关于1),已修改,非常感谢!

    关于2),由于ACL官方网站最早公布时并没有明确区分,因此这里也没有区分清楚。谢谢提醒,我重新做了说明,全文已更新,再次感谢!

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  5. 博主,据说COLING 2010今天出结果了,能否请你看到后,也如此给我们大伙分析下?

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    52nlp 回复:

    谢谢提醒,发现水木NLP版已经在讨论今年的录用率了,加起来似乎太高了,估计不好这样分析了。

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    xwol 回复:

    额 怎么COLING一到中国,录取率就高了。。。 不过听说ORAL PRESENTATION今年才19%,几乎比历年ACL都底。那么博主还是可以主要分析一下ORAL的。

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    52nlp 回复:

    官方的还没出来,出来了看情况,谢谢了!

    Zhang 回复:

    oral的只有19%,但是poster收了很多,造成总录用率看起来比较高,poster这块有放水的嫌疑。。。

    [回复]

    Zhang 回复:

    至于为什么要放水,哥笑而不语,哈哈。。。

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    52nlp 回复:

    呵呵,大致的情况水木NLP版好像已经讨论的差不多了。

  6. 今年我们COLING灌了3篇oral和2篇poster,不过最喜欢灌的还是EMNLP,去年灌了4篇,今年正进行中。最不喜欢灌的是ACL,虽然历年来灌了不少,例如去年灌了1篇今年2篇,不过这10多年每年搞得过年也过不好,今年更是忙得大年初一初二忙通宵,惨得很!

    希望各位以后能灌些新花样:多灌灌Computational Linguistics!借此给CL作作广告,也不负担任CL编委之义务。

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    52nlp 回复:

    竟然是周老师,不胜荣幸!

    您也要为ACL“忙得大年初一初二忙通宵”,还真没想到!不过这也是为什么苏大自然语言处理实验室这么牛的原因之一了!

    灌完了ACL,COLING和EMNLP,国内的学者应该会灌CL了!

    [回复]

    Cherry 回复:

    我决定回国投奔周老板的lab

    [回复]

    52nlp 回复:

    周老师的广告立马奏效!

    gdzhouatsuda 回复:

    我正虚位以待。

    Brishen 回复:

    呵呵,严重支持周老师。

    [回复]

    52nlp 回复:

    好久不见,呵呵。

  7. 我觉得像周老师这种专家型的人,还是别太强调数量比较好,不然也太俗了:)

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    gdzhouatsuda 回复:

    以后一定注意,谢谢提醒。

    [回复]

  8. 自然语言真是百花齐放,ACL 收录的论文,就其源泉都是中国业界知名的专家的合作伙伴和弟子。我们这些小虾米只能看着眼谗了。不过,西南财经大学和国防科技大学的倒是有点意思。经济和军事也搞自然语言处理,不知道是那个实验室的?

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    52nlp 回复:

    国防科大计算机实力一流,搞自然语言处理也有着悠久的历史,这个不足为奇。
    西南财大是金融智能与金融工程重点实验室。

    [回复]

    ttttttt 回复:

    个人拙见,
    用旁人看起来不相干的资源(论坛,blog,新闻,twitter)来分析(有点马后炮)金融/经济/社会信息也是很有意思的

    而且有些结果看起来会让觉得出人意料的有趣(比如twitter预测股市涨跌的曲线和股市的真实曲线,看起来只是有个时间差)

    财经大学这个文章有空会好好看看的:)

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