ACLMay, 2021

自然语言处理全民学 (NLP4All): 一款新的在线教学平台，用于教授和学习 NLP 概念

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TL;DR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。
发现论文，激发创造
  • 深度学习基于自然语言处理的进展：一项调查

    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

  • K-12 教育中自然语言处理教学的数字学习环境综述

    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

  • 自然语言处理技术的演进：不仅仅是语言处理，朝着通用人工智能发展

    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。

    Oct, 2023

  • 编程自然语言处理调查

    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

  • 自然语言处理：现状、趋势和挑战

    该论文介绍了近年来自然语言处理在各种领域中得到广泛应用的四个阶段，包括其历史演变、现状和应用领域，以及当前的趋势和挑战。

    Aug, 2017

  • 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

  • 全球语言技术表现中的系统性不平等

    本论文介绍了一种估算全球语言技术的实用性的框架，并量化了 NLP 研究现状中存在的差异性，探讨了其相关的社会和学术因素，并为基于证据的政策制定提出了定制的建议，旨在促进更全球和公平的语言技术。

    Oct, 2021

  • 教育自然语言处理综述：分类、系统回顾与未来趋势

    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

  • 跨学科教授自然语言处理：挑战与机遇

    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

  • 交互式自然语言处理

    该论文对 iNLP 的定义、分类、评估方法、应用和未来研究方向进行了综合性调查，旨在为研究人员提供广泛的视野和工具，以促进与人类、知识库、模型和环境的交互、交流和合作。

    May, 2023