Jan, 2022

鲁棒自然语言处理：最近进展、挑战与未来方向

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TL;DR本篇论文总结了近年来自然语言处理 (NLP) 的抗干扰性研究，并就技术、度量标准、嵌入、基准等维度深入探讨了该领域中存在的问题和待解决的方向。
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

  • 基于深度学习的自然语言处理的最新趋势

    本文综述了深度学习在自然语言处理中的应用，包括模型设计与方法演进，总结了深度学习在 NLP 任务中的过去、现在和未来发展。

    Aug, 2017

  • 自然语言处理模型的鲁棒性测量和提升研究综述

    本文系统调查了自然语言处理 (NLP) 中如何定义、衡量和改进模型的健壮性，提出了数据驱动、模型驱动和归纳先验为基础的缓解策略，并概述了未来研究的挑战和方向。

    Dec, 2021

  • 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

  • 自然语言处理中对抗性防御和鲁棒性的调查

    综述了最近几年针对 NLP 中深度神经网络面对对抗干扰的鲁棒性不足和易受攻击的挑战，提出了一种新的分类方法，介绍了不同的对抗防御方法和其在训练中作为正则化机制的应用，并指出了深度神经网络的脆弱性和对其进行防御面临的挑战。

    Mar, 2022

  • 为什么强大的自然语言理解很具挑战性

    本文提出了一个基于较大感兴趣区域的自然语言理解分类验证规范，并讨论了这一任务的挑战。我们观察到，虽然数据几乎可以线性分离，但验证器难以输出正面的结果，并解释了问题和影响。

    Jun, 2022

  • 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

  • 自然语言处理研究的探索之旅

    通过对 ACL Anthology 中的研究论文进行系统分类和分析，我们提供了自然语言处理领域的研究概况、学科分类，分析了最近的发展，并总结了我们的发现并强调了未来工作的方向。

    Jul, 2023

  • 自然语言处理系统的可靠性测试

    探讨 NLP 系统的公正性和健壮性，需要进行可靠性测试以制定和实施行业标准。

    May, 2021

  • 差分隐私自然语言模型：最新进展与未来方向

    该研究综述了近年来在自然语言处理（NLP）领域中，如何在保护敏感数据的隐私同时实现良好性能的关键挑战。为了保护数据隐私， 差分隐私（DP）成为了隐私数据分析的有效技术。本文着重探讨了在 DP 深度学习模型中的自然语言处理 (DP-NLP) 的最新研究进展，并阐述了一些挑战和未来方向。

    Jan, 2023