Kürzlich gewannen Google AI-Chef Jeff Dean und OpenAI-Chefwissenschaftler den NeurIPS „Time Test Award“ für ihr Word2vec-Papier, was heftige Diskussionen auslöste. Dieses bahnbrechende Papier von vor zehn Jahren wurde von der damaligen ICLR-Konferenz einstimmig abgelehnt. Dies verdeutlicht die Schwierigkeit, die zukünftige Wirkung einer Arbeit abzuschätzen, sowie die manchmal mangelnde wissenschaftliche Beurteilung innovativer Forschung. In diesem Artikel werden die Erfahrungen mit dem Word2vec-Papier und die daraus resultierenden Gedanken zum akademischen Bewertungsmechanismus untersucht.
Google AI-Chef Jeff Dean und OpenAI-Chefwissenschaftler haben kürzlich den NeurIPS „Time Test Award“ für ihr vor 10 Jahren vorgeschlagenes bahnbrechendes Word2vec-Papier zur Wortvektortechnologie gewonnen. Tomas Mikolov, einer der Autoren des Papiers, gab jedoch bekannt, dass das Papier beim ersten ICLR-Treffen im Jahr 2013 einstimmig abgelehnt wurde. Tatsächlich wurden viele Aufsätze und Arbeiten, die später weitreichende Auswirkungen haben sollten, bei ihrer ersten Einreichung von Spitzenkonferenzen abgelehnt, was zeigt, dass es sehr schwierig ist, den zukünftigen Einfluss von Aufsätzen einzuschätzen. Forscher sollten sich nach einer Ablehnung nicht entmutigen lassen, sondern Vorschläge zur Verbesserung der Arbeit annehmen und diese dann bei anderen hochrangigen Arbeiten einreichen.Die Erfahrung des Word2vec-Papiers liefert wertvolle Erfahrungen für wissenschaftliche Forscher und erinnert uns erneut daran, dass eine akademische Bewertung nicht über Nacht erreicht wird und Zeit und praktische Tests erfordert. Beharrlichkeit und kontinuierliche Verbesserung werden schließlich zur Anerkennung führen. Wie wir wissenschaftliche Forschungsergebnisse in Zukunft effektiver bewerten können, ist eine eingehende Überlegung wert.