acl期刊网址

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ACL不是期刊，ACL有两个意思，分别指的是：

1、ACL指的是访问控制列表：

访问控制列表(ACL)是一种基于包过滤的访问控制技术，它可以根据设定的条件对接口上的数据包进行过滤，允许其通过或丢弃。访问控制列表被广泛地应用于路由器和三层交换机，借助于访问控制列表，可以有效地控制用户对网络的访问，从而最大程度地保障网络安全。

2、ACL指的是国际计算语言学学会：

国际计算语言学学会简称为ACL，1962年成立是世界上影响力最大、最具活力的国际学术组织，其会员遍布世界各地。1982年和1999年，ACL分别成立了欧洲分会和北美分会两个区域性分会。2018年7月，国际计算语言学学会亚太地区分会成立 。

访问控制列表的工作原理：

当ACL处理数据包时，一旦数据包与某条ACL语句匹配，则会跳过列表中剩余的其他语句，根据该条匹配的语句内容决定允许或者拒绝该数据包。如果数据包内容与ACL语句不匹配，那么将依次使用ACL列表中的下一条语句测试数据包。

该匹配过程会一直继续，直到抵达列表末尾。最后一条隐含的语句适用于不满足之前任何条件的所有数据包。这条最后的测试条件与这些数据包匹配，通常会隐含拒绝一切数据包的指令。

此时路由器不会让这些数据进入或送出接口，而是直接丢弃。最后这条语句通常称为隐式的“deny any”语句。由于该语句的存在，所以在ACL中应该至少包含一条permit语句，否则，默认情况下，ACL将阻止所有流量。

以上内容参考 百度百科—ACL、百度百科—ACL

acl期刊几区

没有几区，ACL是会议。
ACL会议（AnnualMeetingoftheAssociationforComputationalLinguistics）是自然语言处理与计算语言学领域最高级别的学术会议，由计算语言学协会主办，每年一届。涉及对话(Dialogue)、篇章(Discourse)、评测(Eval)、信息抽取(IE)、信息检索(IR)、语言生成(LanguageGen)、语言资源(LanguageRes)、机器翻译(MT)、多模态(Multimodal)、音韵学/形态学(Phon/Morph)、自动问答(QA)、语义(Semantics)、情感(Sentiment)、语音(Speech)、统计机器学习(StatML)、文摘(Summarisation)、句法(Syntax)
等多个方面。

程序员如何能快速的成长跟学习？

我记得刚刚跨入大三的时候，当时对于NLP、IR、ML等知识，真的了解很少，那个时候做项目特别的痛苦，不知道从哪儿入手，很多时候为了解决一些问题，就开始花时间去做调研，开始学会在ACL等顶级的期刊上面去找论文，在Google文献里面去找论文来读，那个时候真的是每一天保持抽时间读至少一篇论文，读完就开始总结；最后发现读了六七十篇论文，才刚刚开始入门NLP这个领域，才知道有那么多人在研究那么多有意思的问题。

那段时间特别的充实，但是进步真的很快，从一个小白慢慢的编程了一个入门者，最起码别人跟我讲朴素贝叶斯还有逻辑回归等我开始懂了，我开始制定如何去训练一个模型，如何去选择特征，如果去抽取特征；而这些都是来至于读的那六七十篇paper，这六七十篇paper有的很经典，有的很垃圾，但是他们就像一张网一样，在扩展我的知识面。

那段时间特别的充实，但是进步真的很快，从一个小白慢慢的编程了一个入门者，最起码别人跟我讲朴素贝叶斯还有逻辑回归等我开始懂了，我开始制定如何去训练一个模型，如何去选择特征，如果去抽取特征；而这些都是来至于读的那六七十篇paper，这六七十篇paper有的很经典，有的很垃圾，但是他们就像一张网一样，在扩展我的知识面。

可以参考：

可以参考：

古人云“以铜为镜，可以正衣冠”，比如当时在做输入法，开始研究马尔科夫模型，就去读别人写的代码，比如去读svm源码，最大熵源码，我觉得读别人的代码的收获不仅仅是知道这个东西是如何实现，还能看到有一些很NB的语法，有一些很经典的算法。

古人云“以铜为镜，可以正衣冠”，比如当时在做输入法，开始研究马尔科夫模型，就去读别人写的代码，比如去读svm源码，最大熵源码，我觉得读别人的代码的收获不仅仅是知道这个东西是如何实现，还能看到有一些很NB的语法，有一些很经典的算法。

3、

多做不一样的项目

多做项目，各种项目，大学的时候就去参与做输入法，此处顺便给WI输入法小插一个广告，11年11月分的时候我们开始立项搞智能手机安卓输入法，当时安卓手机刚刚开始兴起，12年开始动工，基本上都是手机开发文盲，在没有指点的情况下，开始研究安卓源码，开始研究输入法的字音转换，拼音切分，拼音纠错等等算法，如果没有耐得住寂寞的心，根本做不出来，当时没日没夜的在实验室研究，不断的测试，最后终于发版。

多做项目，各种项目，大学的时候就去参与做输入法，此处顺便给WI输入法小插一个广告，11年11月分的时候我们开始立项搞智能手机安卓输入法，当时安卓手机刚刚开始兴起，12年开始动工，基本上都是手机开发文盲，在没有指点的情况下，开始研究安卓源码，开始研究输入法的字音转换，拼音切分，拼音纠错等等算法，如果没有耐得住寂寞的心，根本做不出来，当时没日没夜的在实验室研究，不断的测试，最后终于发版。

4、多和同行交流

不懂就要问，多和行业的牛人去交流；其实很多人都很愿意和你交流，多问问别人是怎么做的，那些技术问题有没有什么新的方法去解决等等，把你的问题准备好，可以请人家吃个饭，边吃边聊，或者直接向人家请教；请教完了做自己的总结，该补充知识的时候就要学会去找资料，慢慢的一步一步的进步，成长。不要想着一步登天，更别想着“速成”

请问泰国acl银行官方网站地址是什么？在哪儿能找到该银行的年报？

网址是 “参考资料”中写的。

年报可进入网站后点： investor relations 可以找到不同时期的年报/季报

自然语言处理怎么最快入门

作者：刘知远
链接：
来源：知乎
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。

昨天实验室一位刚进组的同学发邮件来问我如何查找学术论文，这让我想起自己刚读研究生时茫然四顾的情形：看着学长们高谈阔论领域动态，却不知如何入门。经过研究生几年的耳濡目染，现在终于能自信地知道去哪儿了解最新科研动态了。我想这可能是初学者们共通的困惑，与其只告诉一个人知道，不如将这些Folk Knowledge写下来，来减少更多人的麻烦吧。当然，这个总结不过是一家之谈，只盼有人能从中获得一点点益处，受个人认知所限，难免挂一漏万，还望大家海涵指正。

1. 国际学术组织、学术会议与学术论文
自然语言处理（natural language processing，NLP）在很大程度上与计算语言学（computational linguistics，CL）重合。与其他计算机学科类似，NLP/CL有一个属于自己的最权威的国际专业学会，叫做The Association for Computational Linguistics（ACL，URL：ACL Home Page），这个协会主办了NLP/CL领域最权威的国际会议，即ACL年会，ACL学会还会在北美和欧洲召开分年会，分别称为NAACL和EACL。除此之外，ACL学会下设多个特殊兴趣小组（special interest groups，SIGs），聚集了NLP/CL不同子领域的学者，性质类似一个大学校园的兴趣社团。其中比较有名的诸如SIGDAT（Linguistic data and corpus-based approaches to NLP）、SIGNLL（Natural Language Learning）等。这些SIGs也会召开一些国际学术会议，其中比较有名的就是SIGDAT组织的EMNLP（Conference on Empirical Methods on Natural Language Processing）和SIGNLL组织的CoNLL（Conference on Natural Language Learning）。此外还有一个International Committee on Computational Linguistics的老牌NLP/CL学术组织，它每两年组织一个称为International Conference on Computational Linguistics (COLING)的国际会议，也是NLP/CL的重要学术会议。NLP/CL的主要学术论文就分布在这些会议上。
作为NLP/CL领域的学者最大的幸福在于，ACL学会网站建立了称作ACL Anthology的页面（URL：ACL Anthology），支持该领域绝大部分国际学术会议论文的免费下载，甚至包含了其他组织主办的学术会议，例如COLING、IJCNLP等，并支持基于Google的全文检索功能，可谓一站在手，NLP论文我有。由于这个论文集合非常庞大，并且可以开放获取，很多学者也基于它开展研究，提供了更丰富的检索支持，具体入口可以参考ACL Anthology页面上方搜索框右侧的不同检索按钮。
与大部分计算机学科类似，由于技术发展迅速，NLP/CL领域更重视发表学术会议论文，原因是发表周期短，并可以通过会议进行交流。当然NLP/CL也有自己的旗舰学术期刊，发表过很多经典学术论文，那就是Computational Linguistics（URL：MIT Press Journals）。该期刊每期只有几篇文章，平均质量高于会议论文，时间允许的话值得及时追踪。此外，ACL学会为了提高学术影响力，也刚刚创办了Transactions of ACL（TACL，URL：Transactions of the Association for Computational Linguistics (ISSN: 2307-387X)），值得关注。值得一提的是这两份期刊也都是开放获取的。此外也有一些与NLP/CL有关的期刊，如ACM Transactions on Speech and Language Processing，ACM Transactions on Asian Language Information Processing，Journal of Quantitative Linguistics等等。
根据Google Scholar Metrics 2013年对NLP/CL学术期刊和会议的评价，ACL、EMNLP、NAACL、COLING、LREC、Computational Linguistics位于前5位，基本反映了本领域学者的关注程度。
NLP/CL作为交叉学科，其相关领域也值得关注。主要包括以下几个方面：（1）信息检索和数据挖掘领域。相关学术会议主要由美国计算机学会（ACM）主办，包括SIGIR、WWW、WSDM等；（2）人工智能领域。相关学术会议主要包括AAAI和IJCAI等，相关学术期刊主要包括Artificial Intelligence和Journal of AI Research；（3）机器学习领域，相关学术会议主要包括ICML，NIPS，AISTATS，UAI等，相关学术期刊主要包括Journal of Machine Learning Research（JMLR）和Machine Learning（ML）等。例如最近兴起的knowledge graph研究论文，就有相当一部分发表在人工智能和信息检索领域的会议和期刊上。实际上国内计算机学会（CCF）制定了“中国计算机学会推荐国际学术会议和期刊目录”（CCF推荐排名），通过这个列表，可以迅速了解每个领域的主要期刊与学术会议。
最后，值得一提的是，美国Hal Daumé III维护了一个natural language processing的博客（natural language processing blog），经常评论最新学术动态，值得关注。我经常看他关于ACL、NAACL等学术会议的参会感想和对论文的点评，很有启发。另外，ACL学会维护了一个Wiki页面（ACL Wiki），包含了大量NLP/CL的相关信息，如著名研究机构、历届会议录用率，等等，都是居家必备之良品，值得深挖。

2. 国内学术组织、学术会议与学术论文
与国际上相似，国内也有一个与NLP/CL相关的学会，叫做中国中文信息学会（URL：中国中文信息学会）。通过学会的理事名单（中国中文信息学会）基本可以了解国内从事NLP/CL的主要单位和学者。学会每年组织很多学术会议，例如全国计算语言学学术会议（CCL）、全国青年计算语言学研讨会（YCCL）、全国信息检索学术会议（CCIR）、全国机器翻译研讨会（CWMT），等等，是国内NLP/CL学者进行学术交流的重要平台。尤其值得一提的是，全国青年计算语言学研讨会是专门面向国内NLP/CL研究生的学术会议，从组织到审稿都由该领域研究生担任，非常有特色，也是NLP/CL同学们学术交流、快速成长的好去处。值得一提的是，2010年在北京召开的COLING以及2015年即将在北京召开的ACL，学会都是主要承办者，这也一定程度上反映了学会在国内NLP/CL领域的重要地位。此外，计算机学会中文信息技术专委会组织的自然语言处理与中文计算会议（NLP&CC）也是最近崛起的重要学术会议。中文信息学会主编了一份历史悠久的《中文信息学报》，是国内该领域的重要学术期刊，发表过很多篇重量级论文。此外，国内著名的《计算机学报》、《软件学报》等期刊上也经常有NLP/CL论文发表，值得关注。
过去几年，在水木社区BBS上开设的AI、NLP版面曾经是国内NLP/CL领域在线交流讨论的重要平台。这几年随着社会媒体的发展，越来越多学者转战新浪微博，有浓厚的交流氛围。如何找到这些学者呢，一个简单的方法就是在新浪微博搜索的“找人”功能中检索“自然语言处理”、 “计算语言学”、“信息检索”、“机器学习”等字样，马上就能跟过去只在论文中看到名字的老师同学们近距离交流了。还有一种办法，清华大学梁斌开发的“微博寻人”系统（清华大学信息检索组）可以检索每个领域的有影响力人士，因此也可以用来寻找NLP/CL领域的重要学者。值得一提的是，很多在国外任教的老师和求学的同学也活跃在新浪微博上，例如王威廉（Sina Visitor System）、李沐（Sina Visitor System）等，经常爆料业内新闻，值得关注。还有，国内NLP/CL的著名博客是52nlp（我爱自然语言处理），影响力比较大。总之，学术研究既需要苦练内功，也需要与人交流。所谓言者无意、听者有心，也许其他人的一句话就能点醒你苦思良久的问题。无疑，博客微博等提供了很好的交流平台，当然也注意不要沉迷哦。

3. 如何快速了解某个领域研究进展
最后简单说一下快速了解某领域研究进展的经验。你会发现，搜索引擎是查阅文献的重要工具，尤其是谷歌提供的Google Scholar，由于其庞大的索引量，将是我们披荆斩棘的利器。
当需要了解某个领域，如果能找到一篇该领域的最新研究综述，就省劲多了。最方便的方法还是在Google Scholar中搜索“领域名称 + survey / review / tutorial / 综述”来查找。也有一些出版社专门出版各领域的综述文章，例如NOW Publisher出版的Foundations and Trends系列，Morgan & Claypool Publisher出版的Synthesis Lectures on Human Language Technologies系列等。它们发表了很多热门方向的综述，如文档摘要、情感分析和意见挖掘、学习排序、语言模型等。
如果方向太新还没有相关综述，一般还可以查找该方向发表的最新论文，阅读它们的“相关工作”章节，顺着列出的参考文献，就基本能够了解相关研究脉络了。当然，还有很多其他办法，例如去上看著名学者在各大学术会议或暑期学校上做的tutorial报告，去直接咨询这个领域的研究者，等等。