本文通过作者的教学经验，探讨了在没有相关课程生态系统的情况下，向不同背景的学生教授自然语言处理(NLP)的挑战，同时也指出了NLP研究者和工具开发者在该领域需要面对的几个挑战领域。
May, 2021
为了拓宽学生和大众跨学科进行NLP研究的方式，我们开发了一种名为NLP4All的基于Web的工具，以协助老师提供易于使用的界面，从而使非编程人员和新手程序员可以通过NLP-literacy来互动地学习NLP的概念。
本书提供了基础模型的研究和应用的综述，介绍了预训练语言模型BERT、GPT和序列到序列变换，并讨论了改进这些模型的不同方法，以及20个应用领域中表现最佳的模型。
Feb, 2023
研究自然语言生成（NLG）中的知识蒸馏技术优化模型并生成具体的文本任务，提出伪目标（PT）数据增强方法并应用于双方产生的多个PT的词级KD，从而有效地压缩模型。
May, 2023
本文综述了数字学习环境在K-12教育中教授自然语言处理（NLP）的应用情况，探讨了现有的数字学习工具如何支持特定的NLP任务与流程，并研究了它们在教育背景下的可解释性和评估结果。通过检验这些工具的优点和限制，本文研究揭示了K-12教育中自然语言处理学习工具的现状，旨在指导未来的研究努力改善现有工具，开发新工具，并探索更有效和包容的NLP整合策略。
Oct, 2023
自计算机发明以来，通过自然语言进行沟通一直是一项梦想技术，但是自然语言非常难以进行数学表达，使得在不考虑程序设计的情况下很难将其实现为算法。然而，近年来深度学习在当代人工智能技术中发挥了核心作用，尤其是在自然语言处理领域，取得了前所未有的成果。本报告提供了前沿的自然语言处理技术如何实现“熟能生巧”的技术解释，并提供了其在商业应用中的示例。
自然语言处理（NLP）旨在通过计算机科学领域的技术来分析文本，适用于医疗、商业和教育领域的应用。本文回顾了近期在教育领域解决问题方面的NLP的最新进展，介绍相关背景，提出NLP在教育领域的分类体系，并基于该体系讨论任务定义、挑战以及相应技术。随后展示了该领域中的一些现有演示，并给出未来方向的结论。
Jan, 2024
研究表明，目前的大型语言模型（LLMs），特别是GPT-4，能够有效地执行用自然语言描述的程序，只要不涉及繁重的数值计算。
Feb, 2024
比较介绍了澳大利亚和印度两门自然语言处理（NLP）课程，并研究了Transformer和早期神经算法在课程的讲座计划和评估中的平衡。观察到早期神经算法对学生学习有益，帮助他们建立对NLP问题、潜在解决方案甚至基于Transformer的模型的直观理解。尽管早期神经算法不是最先进的技术，但本文支持将其纳入当今的NLP课程。
May, 2024
本研究解决了大型语言模型（LLM）在性能优化和资源消耗方面的挑战。通过系统文献综述，提出了多种方法来加快LLM的训练和推理，同时保持准确性。研究表明，可以在不损失性能的情况下，显著降低计算和内存成本，推动LLM的广泛应用。
Sep, 2024