本文总结了 NLP 与法律领域的现状并关注最近的技术和实质性发展。通过构建并分析过去十年发表的超过六百篇与 NLP & 法律相关的论文，我们发现了一些主要趋势，并且我们相信这些趋势对于该领域的未来发展具有积极意义，但是仍有许多问题需要解决。

Feb, 2023

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

这篇论文介绍了 VNLP：第一个专门为土耳其语设计的完整、开源、文档齐全、轻量级、成熟的自然语言处理（NLP）工具包。该工具包包含了各种各样的工具，从最简单的任务如句子分割和文本规范化，到更高级的任务如文本和标记分类模型。VNLP 的标记分类模型基于一种称为 “Context Model” 的新型架构，既是编码器又是自回归模型。VNLP 解决的 NLP 任务包括但不限于情感分析、命名实体识别、形态分析和消歧和词性标注。此外，它还提供了预训练的词嵌入和相应的 SentencePiece Unigram 标记器。VNLP 具有开源的 GitHub 仓库、ReadtheDocs 文档、PyPi 包便于安装、Python 和命令行 API 以及一个演示页面来测试所有功能。因此，我们的主要贡献是一个完整、紧凑、易于安装和使用的土耳其语 NLP 工具包。

Mar, 2024

自然语言处理作为一种计算机工具，可对政治活动中的文本进行解析，包括文本分类、主题建模、事件提取和文本标度等方法，并且这些方法可以用于数据收集、政策解释、政策沟通和政策影响调查等四大应用领域。但同时也需要注意潜在的局限性和伦理问题。

Feb, 2023

应用自然语言处理方法，利用三种无监督模型 (Latent Dirichlet Allocation、Word2Vec 和 Transformer) 分析大规模特定主题科学文章的能源相关内容并实现文本的信息提取和知识发现，同时展示了能源材料研究中潜在的主题和概念，并开发了文档分类方法以加速能源研究和材料开发工作。

Feb, 2024

本文讨论自然语言处理技术在法律领域的应用，重点关注学术自由、法律伦理规范的多样性以及道德主义对这些技术的研究可能带来的威胁，并提出了一些具体建议。

May, 2021

这篇论文介绍了欧洲创新项目 Lynx 中正在开发的一个系统的技术组件，包括工作流程管理器，基于自然语言处理和内容管理服务的工作流程的灵活编排，以及包含语义信息和有意义的法律文件参考的多语言法律知识图。论文还描述了不同的使用案例以及我们正在实验和开发的原型解决方案。

Mar, 2020

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

教育资源理解对于在线学习平台至关重要，该研究旨在开发出一种统一、模块化、广泛应用的库（EduNLP），以实现有效且易于使用的自然语言处理工具，以促进人工智能教育相关研究和应用。

Jun, 2024

本文介绍了一种信息提取工具，可以自动处理大规模无结构文本数据，支持多语言文档的全文、元数据和实体的提取，重点支持三个主要因素以服务于跨国界新闻调查，最终实现了数据集的快速探索以及潜在故事的挖掘。

Sep, 2018