本文提出了一种基于神经网络的、端到端的异构数据（视频到文本）对齐方法，采用长短时记忆（LSTM）模块栈移动数据进行对齐操作，避免了已有方法中的局限性和缺陷，并在半合成和实际数据上取得了领先于现有技术的表现。

Feb, 2018

本研究旨在通过建立多样化跨不同领域和时间段的 8 个任务套件，量化时间错位对 NLP 模型性能的影响。我们发现时间错位对任务性能的影响比先前报告的要大，结论表明仍需继续研究以提高 NLP 模型的时间强度。

Nov, 2021

该研究提出一种基于循环语言建模的神经模型，通过考虑作者和时间向量状态来捕捉作者社区的语言扩散趋势，从而超越了多个基于时间和非时间的语言基线，并学习了随时间变化的有意义的作者表示。

Sep, 2019

提出了一种以文本对齐为基础的轻量级模型，用于广泛的文本蕴含、相似性、问答、事实一致性等关键任务，并通过轻量级调优方法，在具有较少参数的情况下达到相媲美或超过传统模型的性能，在评估文本生成的事实一致性和问答任务中表现优异。

Jul, 2023

该研究在 Wikidata 数据集上，评估了 11 个预训练的蒙面语言模型对时间概念漂移的影响，以确保其能够适应不断更新的现实世界的事实更新，并提供了一个综合框架来构建不同时间粒度的事实数据集，并通过多个评估角度来评估模型是否过时。

Feb, 2023

本论文探讨了跨语言多领域的时间表达抽取方法，并通过对抗训练来将嵌入空间对齐到一个公共空间，从而创建了一个单一的跨语言模型，我们在跨语言迁移实验中取得了最新的成果。

May, 2020

本文重点研究语言使用的时空变化对 NLP 系统的影响，尤其是在社交媒体、自然灾害和人为灾害等危机事件中，短时间内词的使用频率和含义可能会发生快速变化，为此，作者提出了一种基于领域自适应的时态适应方法，通过实验证明了该方法的有效性和适用性，同时也指出目前研究方法存在的局限性。

Apr, 2021

该论文提出了一种自动检测语言变化的方法，通过一个按年度训练的神经语言模型来训练 Google Books Ngram 语料库，识别出 “cell” 和 “gay” 等单词在 1900 年至 2009 年间发生了显著变化并同时识别出这些单词发生变化的具体年份。

May, 2014

本文探讨了一种半监督的方法，通过添加双向语言模型的预训练上下文嵌入到 NLP 系统中用于序列标注任务，相比其他转移学习或添加标记数据和任务特定词典的方法，在命名实体识别和块分割等任务上实现了最先进的结果。

Apr, 2017

提出了一种新的序列级训练算法，使自然语言处理应用程序使用的语言模型在生成文本时更加强大和高效。这种方法能够直接优化在测试期间使用的指标，并且在三个不同的任务中，我们的方法优于其他几种基准方法。同时，在其他基准方法使用波束搜索时，我们的方法也具有竞争力，而且速度快几倍。

Nov, 2015