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首頁 SCI Acm Transactions On Asian And Low-resource Language Information Processing雜志 雜志問答

《Acm Transactions On Asian And Low-resource Language Information Processing》雜志是幾區?

來源:學術之家整理 2025-03-18 15:40:40

《Acm Transactions On Asian And Low-resource Language Information Processing》雜志在中科院分區中位于:4區。

中科院分區在SCI期刊中具有重要地位,主要體現在以下幾個方面:

投稿參考:中科院分區為科研人員選擇投稿期刊提供了重要依據。高分區期刊通常具有較高的學術聲譽和影響力,科研人員可以根據自己的研究領域和成果水平,選擇合適分區的期刊投稿,提高論文被接受和發表的機會。

學術評價:國內許多高校和科研機構在對科研人員進行績效考核、職稱評定、科研獎勵等方面,常常將中科院分區作為重要的評價指標之一。

學術影響力提升:進入中科院分區表是對期刊學術質量和影響力的一種認可,尤其是對于一些新興期刊或發展中的期刊來說,獲得較好的分區能夠吸引更多優秀的稿件和讀者,進一步提升期刊的學術影響力。

雜志簡介

《Acm Transactions On Asian And Low-resource Language Information Processing》是一本在計算機科學領域具有重要影響力的學術期刊,由出版社Association for Computing Machinery (ACM)出版,出版地區為:UNITED STATES。

一、基本信息

創刊時間:2015年
出版周期:4 issues/year
ISSN:2375-4699,E-ISSN:2375-4702

定位:

ACM 亞洲和低資源語言信息處理學報(TALLIP)發表有關亞洲語言,非洲、澳大利亞、大洋洲和美洲低資源語言以及相關學科的信息計算和處理領域的高質量原始檔案論文和技術說明。 TALLIP 涵蓋的主題領域包括但不限于:

-計算語言學:包括計算音系學、計算形態學、計算句法(例如解析)、計算語義學、計算語用學等。

-語言資源:包括計算詞典學、術語學、電子詞典、跨語言詞典、電子詞庫等。

-用于亞洲或低資源語言處理的硬件和軟件算法和工具,例如手寫字符識別。

-信息理解:包括文本理解、語音理解、字符識別、話語處理、對話系統等。

-涉及亞洲或低資源語言的機器翻譯。

-信息檢索:包括基于概念的索引的自然語言處理 (NLP)、自然語言查詢界面、語義相關性判斷等。

-信息提取和過濾:包括自動摘要、用戶分析等。

-語音處理:包括文本到語音合成和自動語音識別。

-多媒體亞洲信息處理:包括語音、圖像、視頻、圖像/文本翻譯等。

-涉及亞洲或低資源語言的跨語言信息處理。

-涉及上述主題的理論、系統設計、評估和應用的論文適合 TALLIP。重點將放在所報告研究的原創性和實際意義上。

二、內容特色

內容特色:文章風格兼顧專業性與可讀性,適合不同背景的讀者。

三、學科領域與覆蓋范圍

主要學科:計算機科學-計算機:人工智能。
覆蓋范圍:該刊發文范圍涵蓋COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE等領域。

四、學術影響力與評價

影響因子與分區:《Acm Transactions On Asian And Low-resource Language Information Processing》雜志的影響因子為1.8 ,JCR分區:Q3區,中科院分區:大類學科:計算機科學,分區:4區,小類學科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE計算機:人工智能,分區:4區。

發文量與Gold OA占比:年發文量:243,Gold OA文章占比:0.63%。

Acm Transactions On Asian And Low-resource Language Information Processing中科院分區

中科院分區2023年12月升級版

大類學科 分區 小類學科 分區 Top期刊 綜述期刊
計算機科學 4區 COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機:人工智能 4區

中科院分區:中科院分區是SCI期刊分區的一種,是由中國科學院國家科學圖書館制定出來的分區。主要有兩個版本,即基礎版和升級版。2019年中國科學院文獻情報中心期刊分區表推出了升級版,實現了基礎版和升級版的并存過渡;升級版是對基礎版的延續和改進,將期刊由基礎版的13個學科擴展至18個,科研評價將更加明確。

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