EMNLPSep, 2020

N-LTP: 一个用于中文的开源神经语言技术平台

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TL;DR本文介绍了 exttt {N-LTP}，这是一个开源神经语言技术平台，支持六种基本的中文自然语言处理任务，采用多任务框架和知识蒸馏方法，提供易于使用的 API 和可视化工具，以便更方便地使用和查看处理结果。这是第一个支持六种中文 NLP 任务的工具包。
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发现论文，激发创造
  • 评估中文开源大型语言模型在信息抽取任务中的性能

    本文针对零样本情况下中文开源大型语言模型在信息抽取任务中的性能进行了综合调查和分析，同时通过少样本实验评估了这些模型的能力，并与 ChatGPT 等广泛认可的语言模型在信息抽取性能上进行了比较分析，旨在提供对现有中文开源大型语言模型在自然语言处理中信息抽取领域的优势、限制和潜在增强的洞察。

    Jun, 2024

  • NNVLP: 基于神经网络的越南语处理工具包

    本文介绍了神经网络基础工具集 NNVLP，主要用于越南语言处理任务，包括词性标注、分块、命名实体识别。该工具集使用双向长短期记忆网络，卷积神经网络，条件随机场，并使用预训练的词嵌入作为输入，取得了这三个任务的最新成果。我们提供了 API 和 Web 演示。

    Aug, 2017

  • 法务 GPT：一个中国法律知识增强型大型语言模型

    LawGPT 是第一个专门为中国法律应用设计的开源模型，通过在大规模中国法律文件上进行法律导向的预训练和法律指导下的精细调优，LawGPT 在下游法律任务的表现优于开源模型 LLaMA 7B。

    Jun, 2024

  • 面向低资源语言的更优中心化神经机器翻译

    本文介绍了一种在低资源语言环境下基于汉语的多语言机器翻译方法，并采用了单语词嵌入数据增强、双语课程学习、对比重排和一种新型的 Incomplete-Trust（In-trust）损失函数，实现了优于其他先进方法的性能。

    Apr, 2022

  • EasyNLP：一款全面且易于使用的自然语言处理工具包

    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

  • GrammarGPT: 使用监督微调探索开源 LLMs 用于中文母语者语法错误修正

    介绍了 GrammarGPT，一款开源的大型语言模型，通过使用混合数据集和引导方法，提高了中文语法纠错的性能，最终在 NLPCC2023 SharedTask1 中取得了第三名的成绩。

    Jul, 2023

  • 多任务和多语言模型用于词法分析

    该论文旨在研究和探索使用任务和语言之间的相关性来构建需要较少手动注释数据的自然语言处理模型，通过研究 60 种语言的多种 NLP 任务，该论文表明了联合多任务和多语言建模的潜力，并暗示从这些模型中可以获得语言学洞见。

    Sep, 2018

  • AllenNLP：一个深度语义自然语言处理平台

    AllenNLP 是一个基于 PyTorch 平台的自然语言理解深度学习相关的可扩展实验框架，具有智能批量处理和填充的灵活数据 API，高层次的文本操作抽象和模块化可扩展的实验框架。

    Mar, 2018

  • 关于中国文本纠错的大型语言模型的 (非) 有效性

    对 ChatGPT 进行中文文本纠错的评估，发现 ChatGPT 在中文文本纠错中表现出令人惊讶的性能，但也存在一些不令人满意的问题。

    Jul, 2023

  • 自然语言处理（近乎）从零开始

    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