面向所有人的 NLP 可复现性：初学者的经验理解
计算与语言
2023-06-06 v3 人工智能
摘要
随着自然语言处理（NLP）近期经历了前所未有的关注热潮，越来越多的人渴望进入该领域，目前的研究可复现性工作是否足以让这群初学者应用最新进展尚不清楚。为理解他们的需求，我们在一门入门级 NLP 课程中对 93 名学生开展了研究，让学生复现近期 NLP 论文的结果。令人惊讶的是，我们发现他们的编程技能与对研究论文的理解对其完成练习所花费的精力影响有限。相反，我们发现研究作者的可访问性工作是成功的关键，包括完整的文档、更好的编码实践以及更容易获取数据文件。展望未来，我们建议 NLP 研究者密切关注开源工作中这些简单的方面，并利用初学者的反馈洞察，提供关于如何更好支持他们的可操作建议。
引用
@article{arxiv.2305.16579,
title = {NLP Reproducibility For All: Understanding Experiences of Beginners},
author = {Shane Storks and Keunwoo Peter Yu and Ziqiao Ma and Joyce Chai},
journal= {arXiv preprint arXiv:2305.16579},
year = {2023}
}
备注
ACL 2023 Theme Track