现代自然语言处理的突破包括能够在 100 多种语言中执行任务的大型多语种模型。最先进的语言模型从简单的独热编码词表示开始，能够执行自然语言理解、常识推理或问答等任务，从而捕捉文本的语法和语义。同时，语言模型正在超越我们所知的语言界限，甚至在资源非常有限的濒危语言的方言中获得有竞争力的表现。然而，仍然存在一些问题，需要解决，以确保通过统一的建模空间在语言和说话者之间获得公正的文本表示。在本调研中，我们阐述了多语种文本表示的迭代进展，并讨论了最终导致当前最先进技术的推动因素。随后，我们讨论了如何实现语言民主化的全部潜力，突破所知的限制，并探讨在该领域的改进范围。

Sep, 2023

本文综述了句子表示学习的各种方法，包括传统的和基于深度学习的技术，并对该领域的主要贡献和挑战进行了系统梳理，结论强调了句子表示学习在自然语言处理中的重要性和面临的挑战，并提出了未来研究方向和改进句子表示质量和效率的潜在途径。

May, 2023

本文通过归纳总结相关研究成果并构建基于谱系和分类学的文本内容表达方法来帮助人工智能研究人员更好地理解和应用自然语言处理技术。

Nov, 2022

本文通过对现有单词嵌入方法的特点和分类任务的分析，将单词嵌入方法划分为传统方法和基于神经网络的方法，揭示基于神经网络的单词表示方法相比于传统方法更能捕捉语言的语义和句法规律。实验验证了不同方法的性能差异。

Mar, 2023

此研究综述了分布式语义表示的理论背景，介绍了从单词级别向更精细的词义级别转化的方法，并提供了对两种主要分支进行的广泛技术概述；最终，对其重要方面进行了分析与评估。

May, 2018

本文介绍了一种新型的深层上下文词表示方法，既能够建模单词用法的复杂特征 (如句法和语义)，又能够建模这些用法在语言上下文中的变化 (即建模多义性)，这些表示可以轻松地添加到现有模型中，并且可以显著提高 NLP 问题的性能。

Feb, 2018

这篇论文介绍了自然语言处理领域的一个分支 —— 词向量，它们的产生、作用、历史发展以及现今面对的挑战，同时讨论了最新的研究成果 —— 上下文词向量。

Feb, 2019

这篇研究论文总结了大型语言模型（LLMs）不同子类的最新发展，包括基于任务的金融 LLMs、多语言 LLMs、生物医学和临床 LLMs，以及视觉语言 LLMs 和代码语言模型。它还强调了聊天机器人和虚拟助手开发领域中的未解决问题，如增强自然语言处理、提升聊天机器人智能性以及解决道德和法律困境，旨在为对基于 LLMs 的聊天机器人和虚拟智能助手技术感兴趣的读者、开发者、学者和用户提供有用的信息和未来方向。

Jul, 2023

本文概论了基于大型语言模型的推荐系统，提出了两种主要类型（分别为判别型 LLM 推荐 DLLM4Rec 和生成型 LLM 推荐 GLLM4Rec），分别从方法、技术和性能等方面对现有的 LLM 推荐系统进行了系统的分类和评估，并指出了主要挑战和有价值的发现。

May, 2023

综述着重探究语言模型的历史背景、发展过程、因素、原理、现有工作的局限以及未来发展方向，为广大读者提供一个可理解的综合概述。

Feb, 2024