2026第十届自然语言处理与信息检索国际会议(NLPIR 2026)
发布时间:2026/09/07
征稿主题:
主题1:核心NLP与数据科学
1. 语言处理基础
数据/文本挖掘、语料库语言学与心理语言学建模
基础NLP流水线:分词、词性标注、词形还原、依存句法分析与语义角色标注
低资源语言工程与跨语言适应
2. 语言分析与理解
句法、语义、语篇分析与语用学
多模态语音识别/合成(ASR/TTS)与对话式AI
历时语料库、时序推理与演化语言模型
3. 知识系统与语义学
自动化知识获取、本体构建/对齐与语义网技术
神经符号融合:结合基于逻辑的推理与神经网络
4. 内容分析与信息检索(IR)
主题建模、事件/异常检测与情感/情绪分析
文档摘要、抄袭检测与作者归属判定
动态/个性化信息检索、对抗性检索与跨语言系统
5. 社交与多媒体分析
社交媒体中的人格/情绪检测与虚假信息追踪
多模态信息检索(文本、图像、视频)与内容传播预测
主题2:AI驱动的方法与创新
1. 大语言模型(LLMs)与Transformer架构
用于自然语言理解(NLU)、文本生成与少样本学习的架构(如BERT、GPT、T5、LLaMA)
特定领域大语言模型(如BioGPT、Codex)及ChatGPT、DeepSeek、Claude等工具
伦理挑战:偏见消弭、幻觉控制与AI生成内容检测
2. 生成式AI与自动化
抽象式摘要、合成数据生成与对话代理
用于视觉-语言任务的多模态大语言模型(如GPT-4V)
3. 图与深度学习
用于共现图、知识图谱补全与动态网络的图神经网络(GNNs)
结合Transformer架构的群体智能
4. 效率与可扩展性
模型压缩(剪枝、量化)、联邦学习与边缘NLP
针对万亿级参数模型的分布式训练框架
主题3:跨领域主题
1. 以人为本的NLP
交互式AI:聊天机器人、动态查询解析与个性化推荐系统
可解释性AI(XAI)与注意力机制的可视化
2. 机器翻译与多语言处理
零样本翻译、大语言模型驱动的低资源翻译——适应性与后编辑工作流
3. 去中心化与协作系统
利用区块链构建去中心化知识图谱、实现联邦式搜索及隐私保护型自然语言处理(NLP)
4. 伦理与治理
AI 安全、公平性审计及法规合规(例如:欧盟《人工智能法案》)
在社交及内容平台上打击虚假信息与“深度伪造”(Deepfakes)
主题4:前沿领域
AI for Science(科学探索中的AI):大型语言模型(LLMs)在生物医学NLP、气候文本分析及法律文档处理领域的应用
具身智能(Embodied AI):将语言模型与机器人技术及现实世界交互相融合
自监督学习:超越 Transformer 架构的预训练范式
论文出版:
被接受的论文将出版到NLPIR 2026 Springer book series: Lecture Notes in Networks and Systems,并被 Ei Compendex、Scopus 等检索。
NLPIR 2018-2025 会议论文均已出版,并已被 Ei Compendex 和 Scopus 检索。
NLPIR 2025 Springer: Lecture Notes in Networks and Systems (LNNS, volume 1904)
NLPIR 2024 ACM (ISBN: 979-8-4007-1738-3)
NLPIR 2023 ACM (ISBN: 979-8-4007-0922-7)
NLPIR 2022 ACM (ISBN: 978-1-4503-9762-9)
NLPIR 2021 ACM (ISBN: 978-1-4503-8735-4)
NLPIR 2020 ACM (ISBN: 978-1-4503-7760-7)
NLPIR 2019 ACM (ISBN: 978-1-4503-6279-5)
NLPIR 2018 ACM (ISBN: 978-1-4503-6551-2)
关于投稿:
1. 提交的论文要求用全英文撰写。
2. 提交的论文应按照论文模板准备,至少为10 页(单栏)
您将在大约 2 个工作日后收到来自会议秘书的提交确认邮件。如果您没有收到,请尽快与我们联系。
主题1:核心NLP与数据科学
1. 语言处理基础
数据/文本挖掘、语料库语言学与心理语言学建模
基础NLP流水线:分词、词性标注、词形还原、依存句法分析与语义角色标注
低资源语言工程与跨语言适应
2. 语言分析与理解
句法、语义、语篇分析与语用学
多模态语音识别/合成(ASR/TTS)与对话式AI
历时语料库、时序推理与演化语言模型
3. 知识系统与语义学
自动化知识获取、本体构建/对齐与语义网技术
神经符号融合:结合基于逻辑的推理与神经网络
4. 内容分析与信息检索(IR)
主题建模、事件/异常检测与情感/情绪分析
文档摘要、抄袭检测与作者归属判定
动态/个性化信息检索、对抗性检索与跨语言系统
5. 社交与多媒体分析
社交媒体中的人格/情绪检测与虚假信息追踪
多模态信息检索(文本、图像、视频)与内容传播预测
主题2:AI驱动的方法与创新
1. 大语言模型(LLMs)与Transformer架构
用于自然语言理解(NLU)、文本生成与少样本学习的架构(如BERT、GPT、T5、LLaMA)
特定领域大语言模型(如BioGPT、Codex)及ChatGPT、DeepSeek、Claude等工具
伦理挑战:偏见消弭、幻觉控制与AI生成内容检测
2. 生成式AI与自动化
抽象式摘要、合成数据生成与对话代理
用于视觉-语言任务的多模态大语言模型(如GPT-4V)
3. 图与深度学习
用于共现图、知识图谱补全与动态网络的图神经网络(GNNs)
结合Transformer架构的群体智能
4. 效率与可扩展性
模型压缩(剪枝、量化)、联邦学习与边缘NLP
针对万亿级参数模型的分布式训练框架
主题3:跨领域主题
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交互式AI:聊天机器人、动态查询解析与个性化推荐系统
可解释性AI(XAI)与注意力机制的可视化
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零样本翻译、大语言模型驱动的低资源翻译——适应性与后编辑工作流
3. 去中心化与协作系统
利用区块链构建去中心化知识图谱、实现联邦式搜索及隐私保护型自然语言处理(NLP)
4. 伦理与治理
AI 安全、公平性审计及法规合规(例如:欧盟《人工智能法案》)
在社交及内容平台上打击虚假信息与“深度伪造”(Deepfakes)
主题4:前沿领域
AI for Science(科学探索中的AI):大型语言模型(LLMs)在生物医学NLP、气候文本分析及法律文档处理领域的应用
具身智能(Embodied AI):将语言模型与机器人技术及现实世界交互相融合
自监督学习:超越 Transformer 架构的预训练范式
论文出版:
被接受的论文将出版到NLPIR 2026 Springer book series: Lecture Notes in Networks and Systems,并被 Ei Compendex、Scopus 等检索。
NLPIR 2018-2025 会议论文均已出版,并已被 Ei Compendex 和 Scopus 检索。
NLPIR 2025 Springer: Lecture Notes in Networks and Systems (LNNS, volume 1904)
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NLPIR 2023 ACM (ISBN: 979-8-4007-0922-7)
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NLPIR 2019 ACM (ISBN: 978-1-4503-6279-5)
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2. 提交的论文应按照论文模板准备,至少为10 页(单栏)
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联系方式:
陈老师
电子邮件:nlpir@asr.org
电子邮件:nlpir@asr.org
来源/发布:https://www.nlpir.net/
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