征稿主题

专题一：机器学习

基础理论：监督学习、无监督学习及半监督学习

深度学习：神经网络架构、注意力机制以及图神经网络

学习范式：强化学习、迁移学习及多任务学习

可信人工智能：可解释 AI、鲁棒性、公平性以及隐私保护机器学习

优化算法：大规模优化算法与演化计算

边缘与分布式机器学习：联邦学习与设备端机器学习

专题二：自然语言处理（NLP）

大语言模型：预训练、微调、提示工程及对齐技术

语言分析：句法分析、语义分析及语用推理

核心NLP任务：命名实体识别、情感分析及文本摘要

对话与交互系统： 聊天机器人、多轮对话管理及人机交互

机器翻译：神经机器翻译与多语言处理

信息检索：问答系统、文档排序及知识图谱构建

专题三：网络安全与隐私保护（新兴趋势）

多模态学习：视觉、音频与文本的融合

认知计算：受人类认知启发的语言理解研究

AI 赋能科学：机器学习与自然语言处理在医疗保健、金融及社会科学中的应用

效率与可持续性：绿色AI、模型压缩及高效推理技术

创造性 AI：可控文本生成与AI 辅助内容创作

伦理与社会：AI生成内容检测（如深度伪造文本检测）与偏见消除

(更多会议主题: https://www.mlnlp2026.net/topic.html)