本文简要介绍了自然语言处理领域和深度学习架构和方法，并从最近的研究中总结了大量相关贡献，对核心语言处理问题和计算语言学的多个应用进行了分析，并提供了当前技术水平的讨论和未来研究的建议。

Jul, 2018

本文综述了自然语言处理在编程方面的研究，并从推理模型到最新竞争级模型全面调查了现有的相关工作，具有技术类别的完整性，方便查找和比较未来的工作。

Dec, 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

该论文介绍了神经网络模型在自然语言处理中的应用及其相关技术，包括自然语言编码、前馈网络、卷积网络、循环网络和递归网络，以及自动梯度计算的计算图抽象。

Oct, 2015

通过对 ACL Anthology 中的研究论文进行系统分类和分析，我们提供了自然语言处理领域的研究概况、学科分类，分析了最近的发展，并总结了我们的发现并强调了未来工作的方向。

Jul, 2023

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

本文调查了低资源自然语言处理的相关方法，其中包括数据增强、遥感监视和迁移学习等技术以帮助在需要训练数据较少的情况下提高神经模型的性能，并通过说明这些方法的差异帮助选择适合特定低资源设置的技术。

Oct, 2020

本文介绍了在资源有限的情况下，如何在自然语言处理中提高处理效率的方法和研究方向。

Aug, 2022

本文探讨了使用诊断分类器和表征相似性分析两种分析技术来衡量神经网络模型中语音学的表现，并研究了两个因素对分析结果的影响，最终得出全局范围方法往往提供更一致的结果且应作为本地范围方法的补充。

Apr, 2020

本文介绍了一些最流行的自然语言处理的深度学习可视化技术，并强调其可解释性和可解释性。

Apr, 2022