本论文介绍了我们参加多语言首字母缩略词提取共享任务 SDU@AAAI-22 的发现。我们采用双向长短时记忆网络链条件随机场（BiLSTM-CRF）和多语言 XLM-RoBERTa 嵌入来处理多语言首字母缩略词提取。我们预训练了 XLM-RoBERTa 模型，以进一步适应共享任务的领域。我们的系统（团队：SMR-NLP）在所有语言的首字母缩略词提取方面都取得了竞争性的性能表现。

Jun, 2022

该研究论文主要研究了缩写词的提取及其在自然语言处理应用中的重要性，进一步提出了一种用于多语言和多领域缩写提取的新数据集，并通过实验证明不同语言和不同学习设置下的缩写提取存在独特的挑战和必要的进一步研究。

Feb, 2022

本文提出了一种基于提示的序列生成方法，用于缩写词提取任务，可以有效地使用预训练语言模型，提高在低资源设置下越南语和波斯语缩写词提取的性能。

Nov, 2021

该研究介绍了新的缩略语识别和消歧方法，并提出了辅助数据集，为科学文档理解的进一步发展做出了贡献。

Dec, 2020

本文在多语言跨领域设置中，提出了基于 Transformers 预训练语言模型的术语抽取的预测能力的比较研究。实验结果表明，除了荷兰语和法语之外，在所有语言中应用单语言模型的策略优于利用多语言模型的最先进方法。此外，将两个最佳模型的输出组合起来，可以取得显著的改进。

Dec, 2022

为了加速严重运动障碍者在辅助和替代交流中的文本输入，我们提出了一种方法，该方法通过将短语缩写为主要的单词首字母来拓展缩写，利用预先训练的大型语言模型（LLMs）来利用会话上下文。通过在四个公共会话数据集上进行零样本、少样本和微调实验，我们展示 LLM 能够精确地扩展高达 70% 的缩写短语，包括具有长达 10 个单词的缩写短语。这种方法有效地节省了高达约 77% 的击键率。添加一个简短的会话回合的上下文比没有上下文的精确率高出一倍以上，这种效应在较长的短语中更为显著。此外，模型对于打字错误的鲁棒性可以通过在嘈杂的数据上进行微调来增强。

May, 2022

本文提出了一种可通用的缩写歧义消除系统，使用来自 Wikipedia 和 AcronymsFinder.com 的方法获取缩写的所有可能扩展，并使用 Doc2Vec 技术对这些扩展进行打分，最终在一个数据集上取得了 90.9％的准确率。

Nov, 2017

本研究旨在识别新闻文章中的缩写词，以及通过对实体和其变体的识别对新闻进行自动分析，并在语言之间进行链接以及评估研究结果。我们在此基础上描述了不同短文表述方式的合并和频率分布。

Sep, 2013

本研究提出一种 Hierarchical Dual-path BERT 方法，该方法利用 RoBERTa 和 SciBERT 预训练模型来分别编码通用精细和高级具体表示，用于缩写消歧。实验结果表明，该方法在各种评估指标上均优于现有技术，特别是其宏 F1 达到了 93.73％。

Jul, 2021

提出了一种少样本学习方法，使用神经主题 - 注意力模型来改进具有主题信息的上下文化句子表示，以在短量非平衡训练数据集上显著提高医学术语缩略语消歧的性能，尤其是针对罕见意义，已有的稀缺注释数据集不准确和缺失，需要进行修正和补充。

Oct, 2019