《Computational Linguistics》雜志的收稿范圍和要求是什么？
來源：優(yōu)發(fā)表網(wǎng)整理 2024-09-18 10:52:22 382人看過
《Computational Linguistics》雜志收稿范圍涵蓋計算機科學全領域，此刊是該細分領域中屬于非常不錯的SCI期刊，在行業(yè)細分領域中學術影響力較大，專業(yè)度認可很高，所以對原創(chuàng)文章要求創(chuàng)新性較高，如果您的文章質量很高，可以嘗試。
平均審稿速度 12周，或約稿 ，影響因子指數(shù)3.7。
該期刊近期沒有被列入國際期刊預警名單，廣大學者值得一試。
具體收稿要求需聯(lián)系雜志社或者咨詢本站客服，在線客服團隊會及時為您答疑解惑，提供針對性的建議和解決方案。
出版商聯(lián)系方式：ONE ROGERS ST, CAMBRIDGE, USA, MA, 02142-1209
其他數(shù)據(jù)
| 是否OA開放訪問： | h-index： | 年文章數(shù)： |
| 開放 | 82 | 23 |
| Gold OA文章占比： | 2021-2022最新影響因子（數(shù)據(jù)來源于搜索引擎）: | 開源占比（OA被引用占比）： |
| 98.80% | 3.7 | 0.97... |
| 研究類文章占比：文章 ÷（文章 + 綜述） | 期刊收錄： | 中科院《國際期刊預警名單（試行）》名單： |
| 100.00% | SCIE、SSCI | 否 |
歷年IF值(影響因子)：
歷年引文指標和發(fā)文量：
歷年中科院JCR大類分區(qū)數(shù)據(jù)：
歷年自引數(shù)據(jù)：
發(fā)文統(tǒng)計
2023-2024國家/地區(qū)發(fā)文量統(tǒng)計：
| 國家/地區(qū) | 數(shù)量 |
| USA | 28 |
| GERMANY (FED REP GER) | 11 |
| England | 8 |
| Scotland | 8 |
| CHINA MAINLAND | 7 |
| France | 6 |
| Italy | 6 |
| Netherlands | 6 |
| Spain | 6 |
| Denmark | 4 |
2023-2024機構發(fā)文量統(tǒng)計：
| 機構 | 數(shù)量 |
| UNIVERSITY OF EDINBURGH | 6 |
| CENTRE NATIONAL DE LA RECHERCHE ... | 5 |
| UNIVERSITY OF ROCHESTER | 5 |
| MASSACHUSETTS INSTITUTE OF TECHN... | 4 |
| UNIVERSITY OF PADUA | 4 |
| HARVARD UNIVERSITY | 3 |
| IMPERIAL COLLEGE LONDON | 3 |
| MICROSOFT | 3 |
| NANYANG TECHNOLOGICAL UNIVERSITY... | 3 |
| STANFORD UNIVERSITY | 3 |
近年引用統(tǒng)計：
| 期刊名稱 | 數(shù)量 |
| COMPUT LINGUIST | 53 |
| J MACH LEARN RES | 13 |
| NAT LANG ENG | 13 |
| ARTIF INTELL | 9 |
| J ARTIF INTELL RES | 9 |
| PLOS ONE | 9 |
| NEURAL COMPUT | 8 |
| COMMUN ACM | 7 |
| COMPUT SPEECH LANG | 7 |
| LANG RESOUR EVAL | 7 |
近年被引用統(tǒng)計：
| 期刊名稱 | 數(shù)量 |
| IEEE ACCESS | 104 |
| COMPUT LINGUIST | 53 |
| NAT LANG ENG | 49 |
| INFORM PROCESS MANAG | 37 |
| ACM T ASIAN LOW-RESO | 34 |
| ARTIF INTELL REV | 33 |
| COMPUT SPEECH LANG | 31 |
| EXPERT SYST APPL | 26 |
| LANG RESOUR EVAL | 25 |
| J ARTIF INTELL RES | 18 |
近年文章引用統(tǒng)計：
| 文章名稱 | 數(shù)量 |
| Sarcasm Analysis Using Conversat... | 12 |
| Argument Mining: A Survey | 8 |
| Neural Models of Text Normalizat... | 5 |
| Modeling Language Variation and ... | 5 |
| A Sequential Matching Framework ... | 5 |
| Interactional Stancetaking in On... | 4 |
| A Structured Review of the Valid... | 4 |
| Automatic Inference of Sound Cor... | 3 |
| Combining Deep Learning and Argu... | 3 |
| We Usually Don't Like Going to t... | 3 |
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