EasyNLP 是一个支持大规模预训练模型的统一框架，支持多种 NLP 算法，并在阿里巴巴集团的多个业务单元中得到了成功应用和集成。

Apr, 2022

该研究综述了深度学习方法和模型在自然语言处理方面的应用和进展，分析和比较了不同方法和先进模型对语义分析和 NLP 任务领域的促进作用。

Mar, 2020

该研究提出了 AllenNLP Interpret，一种灵活的框架，用于解释 NLP 模型，并提供了各种内置的解释方法和前端可视化组件，以展示其灵活性和实用性。

Sep, 2019

TweetNLP 是一个支持社交媒体中自然语言处理任务（包括情感分析、实体识别、表情预测和辱骂识别）的综合平台，其采用基于 Transformer 的语言模型，专门用于处理社交媒体文本，提供 Python 库、在线演示和教程等多种支持。

Jun, 2022

本文综述了深度学习在自然语言处理中的应用，包括模型设计与方法演进，总结了深度学习在 NLP 任务中的过去、现在和未来发展。

Aug, 2017

为了拓宽学生和大众跨学科进行 NLP 研究的方式，我们开发了一种名为 NLP4All 的基于 Web 的工具，以协助老师提供易于使用的界面，从而使非编程人员和新手程序员可以通过 NLP-literacy 来互动地学习 NLP 的概念。

May, 2021

Spark NLP 是一种基于 Apache Spark ML 的自然语言处理库，提供了简单的，高效的和准确的 NLP 注释，支持在分布式环境中轻松扩展，目前被 54％的医疗保健组织作为世界上使用最广泛的 NLP 库。

Jan, 2021

提出了一种能够适用于多种自然语言处理任务（包括词性标注、Chunking、命名实体识别和语义角色标注）的统一神经网络架构和学习算法，该系统可以通过学习大量无标注训练数据的内部表示，避免任务特定的工程方法，并构建一个具有良好性能和最小计算要求的可用标记系统。

Mar, 2011

通过 HuggingFace Transformers 设计的 HugNLP 统一和全面地涵盖了自然语言处理的库，包含模型、处理器和应用层次结构，支持在不同的 NLP 任务上预训练语言模型的学习过程， 并且还提供了一些特色的 NLP 应用程序，如知识增强的 PLMs、通用信息提取、低资源挖掘和代码理解和生成，等等。

Feb, 2023

自计算机发明以来，通过自然语言进行沟通一直是一项梦想技术，但是自然语言非常难以进行数学表达，使得在不考虑程序设计的情况下很难将其实现为算法。然而，近年来深度学习在当代人工智能技术中发挥了核心作用，尤其是在自然语言处理领域，取得了前所未有的成果。本报告提供了前沿的自然语言处理技术如何实现 “熟能生巧” 的技术解释，并提供了其在商业应用中的示例。

Oct, 2023