NLP | ACL·EMNLP·NAACL·COLING 완전 비교

🎓 네 학회 한눈에 보기

스코프·강점 비교

• ACL
  가장 폭넓은 스펙트럼. 이론(학습/일반화/해석), 모델(LLM·프롬프팅·지식주입), 응용(NLU/NLG/대화·추론·멀티모달), 사회적 영향·공정성·프라이버시까지. “책임 있는 NLP” 섹션이 탄탄할수록 유리.

• EMNLP
  이름 그대로 경험적(실증) 관점이 강함. 대규모 실험, 견고한 어블레이션, 리더보드·벤치마크 설계/분석, 에러타이핑이 핵심. 새로운 데이터셋/평가 프로토콜·모델링 개선의 정량적 증거가 설득력.

• NAACL
  ACL과 스코프가 유사하지만 지역 커뮤니티(북미) 연결성이 높고, 교육/사회적 영향/저자원·다언어·사용자 연구 등 현장 맥락을 강조하는 경향. 협업·실사용 사례가 가산점.

• COLING
  전통 있는 Computational Linguistics 학회. 형태론·구문론·담화/대화 분석, 언어자원 구축, 언어학적 근거/분석의 깊이를 중시. 저자원·다언어·언어학적 편향/오류 유형분석 논문이 강함.

리뷰·제출 문화 (ARR / 블라인드 / 체크리스트)

• 이중 블라인드: 공통적으로 저자/소속 비식별.

• ARR(ACL Rolling Review): ACL 패밀리(ACL·NAACL·EMNLP 등)에서 광범위하게 사용. 제출→리뷰→커밋(특정 학회로 라우팅) 방식이 많지만 디테일은 해마다 다름.

• 평가 포인트(공통)

  • 재현성: 데이터 출처·면허, 전처리, 분할/시드, 하이퍼파라미터, 학습/추론 비용, 코드/모델 공개 계획

  • 윤리: 편향/공정성, 프라이버시, 안전/오남용, 환경 비용(컴퓨팅), 인간 피험자·어노테이터 보호(동의/보상/지침)

  • 분석: 에러 유형·경계 조건, 통계 검정(유의성/효과크기), 반례·한계 서술

어디에 제출할까?

워크숍·튜토리얼·데모 활용 팁

• 워크숍: 메인 제출 전 문제정의·평가 설계·에러분석을 빠르게 검증하는 최적 무대. 저자원/공정성/멀티모달/에이전트 등 주제 특화 워크숍 적극 활용.

• 튜토리얼: 새 태스크/평가 프로토콜 확산, 데이터 거버넌스·윤리 모범사례 공유에 효과적.

• 데모/시스템 트랙: 실제 사용 흐름, 안전장치, 실패 사례를 투명하게 공개(접근통제·로깅·가드레일 명시).

준비 로드맵 (주제 선정 → 실험 → 공개)

1. 연구질문·가설 고정(16–12주 전)

   • 1문장 문제정의 + 핵심 기여 2–3개, 관련연구 강·약점 맵 작성.

   • 잠재적 사회적 리스크(편향/오남용)와 완화 전략 초안.

2. 파일럿·데이터 거버넌스(12–10주)

   • 소규모 실험으로 효과 존재 확인.

   • Data Card 초안: 출처·면허·전처리·분할·프롬프트 템플릿·어노테이션 지침/보상.

3. 평가 프로토콜 고정(10–7주)

   • 베이스라인, 하이퍼파라미터, 시드, 복수 평가셋(도메인 쉬프트/다언어), 인간 평가(필요시) 설계.

   • 윤리/IRB 확인(어노테이션·사용자 연구가 있다면).

4. 본실험·어블레이션·에러분석(7–4주)

   • 메인 테이블 완성 → 오류 유형화(Hallucination/명시성/편향 등)와 반례 제시.

   • 자원 비용(학습/추론/탄소발자국) 보고.

5. 집필 스프린트(4–2주)

   • 그림 1(핵심 파이프라인/아이디어) → 본문(문제–아이디어–증거–한계) → 부록(추가표/세부설정).

   • Responsible NLP·Data/Model Card 동시 완성.

6. 리뷰·리버틀 대비(2–0주)

   • 예상 질문 Q&A, 추가 실험 슬롯 준비.

   • 코드/모델 공개 레포(README, env.yml, run 스크립트, 체크포인트, 라이선스).

체크리스트

1. 올해 CFP/Author Kit/ARR 규정 확인(페이지·부록·체크리스트·윤리/데이터 정책).

2. 재현성: 데이터 출처/면허, 전처리, 분할/시드, 하이퍼, 하드웨어/시간/비용, 코드 공개.

3. 윤리: 편향·프라이버시·안전성·오남용, 어노테이터/사용자 보호(동의/보상/지침), 환경 비용.

4. Data/Model Card: 의도·제약·한계·적합/부적합 사용 사례.

5. 평가 프로토콜: 공정 비교(동일 자원·시드), 통계 검정(유의성·효과크기), 에러 유형화·반례.

6. 문서 품질: 그림1의 설명력, 요약/키워드, 부록의 상세 설정·추가 표.