Oct, 2021

全球语言技术表现中的系统性不平等

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TL;DR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。
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发现论文，激发创造
  • 自然语言处理之中语言多样性与包容的现状和前景

    本文通过考察各种语言在 NLP 会议上的代表情况以及它们之间的资源差异等多方面，旨在呼吁 ACL 社区关注当前语言技术和应用中存在的不平等现象，提高关注和支持那些缺乏资源的语言，推动语言技术和多语言交流的发展。

    Apr, 2020

  • 一些语言比其他语言更重要：深入探究 NLP 世界中的语言差异

    该论文通过对 NLP 领域不同语言间存在的差异进行综合分析，基于现有的说话人口和活力等方面的语言分类，研究数据资源、NLP/CL 研究、多语言网络平台和预训练多语言模型的分布情况，发现许多语言并未被覆盖，同时明显存在差异，对此提出了一些原因和建议。

    Oct, 2022

  • 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

  • 重视过程，以更好地为原住民社区提供语言技术服务

    通过采访 17 位在澳大利亚从事或支持土著和 / 或托雷斯海峡岛民社区语言技术项目的研究人员，本文探讨了在为土著语言构建 NLP 技术时的伦理考虑，并建议 NLP 研究人员应关注与土著社区的互动过程，而不仅仅关注去语境的产物。

    Feb, 2024

  • 一个国家，700 + 种语言：印度尼西亚少数语言与方言的 NLP 挑战

    该研究提供了关于印度尼西亚 700 多种语言的 NLP 研究现状的概述，突出了印尼 NLP 面临的挑战以及这些挑战如何影响当前 NLP 系统的性能。最后，我们提供一些推荐来发展印尼和其他语言的 NLP 技术。

    Mar, 2022

  • 语言 (技术) 即权力：自然语言处理中 “偏见” 的关键调查

    对 146 篇分析自然语言处理系统中 “偏见” 的论文进行调查，发现大部分这些论文的动机模糊、不一致且缺少规范性推理，同时发现这些论文提出的量化技术与动机不符，并未接触自然语言以外的相关文献。基于这些发现，为分析自然语言处理系统中的 “偏见” 工作提出了三个建议。这些建议包括更加认识语言与社会等级之间的关系，鼓励研究人员和实践者表达对 “偏见” 的概念化，即什么样的系统行为对谁有害，以及为什么，同时也要关注受自然语言处理系统影响的社区成员的生活经验，质疑和重新构想技术人员与这样的社区之间的权力关系。

    May, 2020

  • GlobalBench：自然语言处理全球进展基准测试

    本文介绍了一个名为 GlobalBench 的多语言测试集，主要用于跟踪和激励全球对于不平衡的 NLP 系统表现以及对于被较少关注的语言技术的开发。GlobalBench 关注的不仅是准确度，同时还监测其涵盖的各种语言的效用和平等性，识别最需要开发的语言，并奖励相关研究。至今，GlobalBench 覆盖了 190 种语言的 966 个数据集，并有 1128 个系统提交，跨越 62 种语言。

    May, 2023

  • 某一语言方言的自然语言处理：一项调查

    该论文调查了自然语言处理中方言的重要性，描述了不同方言数据集和方法，对方言的研究超过了仅仅方言分类的工作，对构建具有公平性的语言技术有重要意义。

    Jan, 2024

  • 评估自然语言处理技术的包容性、公平性和可访问性：以印度语言为例的案例研究

    本文提出了一种评估范式，评估自然语言处理技术在多语言、公正性和包容性三个维度上的性能，并通过基尼系数评估了当前自然语言处理技术对印度语言的性能。同时，本文提出了一种优化资源分配的方法来改善性能，并呼吁使用多维度评估为构建语言多样且公平的技术做出贡献。

    May, 2022