摘要：本次报告将以讲者个人的科研经历和经验出发，对于科研入门的基础方面进行介绍。将主要涉及到如何选择研究方向、如何开始早期的科研训练、如何打好科研基础、如何进行学术表达与交流、如何进行科研写作等内容。本次报告的受众预期为刚刚进入科研学习的同学，将以报告和互动提问相结合，用以提高和扩展大家对于科研学习的认识。

简介：赵鑫，现为中国人民大学高瓴人工智能学院长聘教授。2014年7月于北京大学获得博士学位，随后进入中国人民大学工作至今。研究领域为信息检索与自然语言处理，共计发表论文80余篇。荣获2020年吴文俊人工智能优秀青年奖、ECIR 2021时间检验奖（Test of Time Award）等，入选中国科协青年人才托举工程、北京智源青年科学家、CCF-IEEE CS青年科学家。

摘要：在日常的科研工作中，我们可能会突然蹦出一个觉得还不错的idea。但同时，通常也会存在以下重要问题：这个idea是否可行？如何设计方法解决idea中的相关问题？该如何完善相关的方法？以及需要设计哪些实验来验证方法的有效性？本次报告，将结合自身研究经历，就如何完善科研工作中提出的方法，以及如何设计对应的实验来验证方法的有效性分享一下相关心得。

简介：梁斌，哈尔滨工业大学（深圳）计算机科学与技术学院2018级博士研究生，研究兴趣为文本情感分析、多模态情感分析、文本论辩挖掘等，相关工作发表在ACL、EMNLP、WWW、SIGIR、TOIS等会议和期刊中，并担任相关会议的审稿人。

摘要：在自然语言处理和机器学习的科研工作中，实验往往是最重要的一环之一，优秀、严谨的实验设计能够准确且全面地验证提出方法的有效性。本次报告将综合性地在NLP科研中的实验设计，主要内容集中在以下的几个方面。（一）基本实验准则：详细阐述那些在机器学习中容易被忽略但需要遵守的严谨实验准则；（二）主实验和辅助实验设计：阐述在优秀的自然语言处理科研中，实验应该如何设计；（三）实验过程：阐述公平性比较、调参、模型筛选等实验过程中的方法和细节；（四）开源工作：阐述如何将自己的代码规范、清晰、优雅地开源到自然语言处理社区中。（五）工具搭建：阐述从实验到工具搭建的转变，以及优秀工具的设计理念和开发流程。

简介：丁宁，清华大学计算机科学与技术系四年级直博生，研究兴趣为语言模型的高效驱动，相关工作发表在ACL、ICLR、EMNLP、AAAI、TKDE等会议和期刊中，并开发OpenPrompt、OpenDelta等开源工具。曾获百度奖学金，清华大学博士生国家奖学金，清华大学“清峰”奖学金等荣誉。

摘要：在自然语言处理的科研工作中，完成论文从零到一的突破往往比从一到多要难得多，绝大部分同学都有过投稿多次被拒的经历，尽早熬过这个不断被打击、不断怀疑自我的阶段至关重要。本次报告的内容将聚焦于以下几个问题：如何尽早完成第一次的投稿？如何和导师与合作者进行有效的沟通？如何调整投稿的心态？如何主动创造正反馈？如何本次报告，将结合自身研究经历，就如何如何度过没有正向反馈的科研阶段分享一下相关心得。

简介：陈伟，复旦大学大数据学院2018级博士生，研究兴趣为对话系统、预训练和医疗信息处理，相关工作发表在ACL、BIBM、Bioinformatics等会议和期刊中，并担任相关会议的审稿人。

简介：李晨亮，武汉大学国家网络安全学院博士生导师、教授。研究兴趣包括信息检索、自然语言处理、机器学习和社交媒体分析。在相关领域国际会议和期刊如SIGIR、ACL、AAAI、IJCAI、WWW、TKDE、TOIS等发表论文70余篇，担任多个信息检索国际权威学术期刊ACM TOIS、ACM TALLIP、JASIST和IPM的编委；担任中国中文信息学会青年工作委员会副主任、社交媒体专委会委员、信息检索专委会委员、情感计算专委会执行委员。曾获SIGIR2016最佳学生论文候选、曾入选湖北省青年拔尖人才计划与武汉市黄鹤英才计划。

简介：杨亮，大连理工大学计算机科学与技术学院博士、助理教授、硕士生导师。研究方向为自然语言处理、情感计算、数据挖掘等。主持国家自然科学基金1项、国家重点研发计划子课题项目2项，博士后基金1项。在自然语言处理领域顶级会议，如ACL、EMNLP、WWW、IJCAI等发表多篇论文，发表SCI论文20余篇。中国中文信息学会情感计算专委会执委，社会媒体处理专委会委员，中国计算机学会中文信息技术专业委员会委员，中国人工智能学会离散智能专委会委员，语言与智能专委会委员。