KDDJan, 2022

超越建模：高效环境政策分析的 NLP 管道

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TL;DR本文提出一种基于自然语言处理技术的知识管理框架，用于政策分析领域，旨在自动化重复任务，将政策分析过程从几周缩短至几分钟。该框架平台、语言和政策无关，可用于生态系统恢复、激励机制等领域的分析。
发现论文，激发创造
  • 面向政策制定的自然语言处理

    自然语言处理作为一种计算机工具，可对政治活动中的文本进行解析，包括文本分类、主题建模、事件提取和文本标度等方法，并且这些方法可以用于数据收集、政策解释、政策沟通和政策影响调查等四大应用领域。但同时也需要注意潜在的局限性和伦理问题。

    Feb, 2023

  • 文本挖掘政策：神经信息检索分类森林和景观恢复政策议程

    本研究旨在评估机器学习技术在恢复政策议程识别中的潜力，引入一种无监督的神经信息检索架构，利用转移学习和词嵌入技术创建段落的高维度表示。通过将政策议程标签重新构建为信息检索查询，采用余弦相似度阈值分类政策，本研究在马拉维、肯尼亚和卢旺达的 31 个政策文件的 14 个政策议程中取得了 0.83 的 F1 分数，证明了自动文本挖掘可以提供可靠、可推广、高效的恢复政策分析。

    Aug, 2019

  • 气候政策追踪器：自动分析公共气候政策的通道

    本研究使用基于潜在狄利克雷分配的自动摘要和分析管道，对欧盟 27 个成员国在 2021 年至 2030 年期间制定的 10 年期国家能源和气候计划（NECPs）进行分析，旨在分析政策框架以便实现更好的公民治理和气候政策参与。

    Nov, 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

  • 规范和自然语言处理：驯服大型语言模型

    自然语言处理和人工智能方面的科学创新正在以前所未有的速度发展。当前关于其发展、应用和使用的利益和风险的辩论主要由 AI 安全和 AI 伦理运动主导，而在 NLP 研究中，对风险和危害监管的讨论越来越多，但缺乏系统的方法论和与相关领域的深入联系。为了加强与监管研究的关联，我们提倡开展一个针对风险和 NLP 的多学科研究空间（RegNLP），以系统的方法将科学知识与监管流程相结合。

    Oct, 2023

  • 自然语言处理的高效方法：一项调查

    本文介绍了在资源有限的情况下，如何在自然语言处理中提高处理效率的方法和研究方向。

    Aug, 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

  • 自然语言处理中 Transformer 的效率综述

    该论文通过对 NLP 的演变及其应用的准确性和效率的评论，以及提出和硬件考虑下对基于 transformer 模型的效率进行改进的研究贡献的调查，旨在确定当前 NLP 技术对可持续社会的贡献，并为未来研究奠定基础。

    May, 2024

  • 可组合 NLP 工作流的数据中心框架

    本文介绍了一个能够支持自然语言处理工作流的开源框架，该框架包含了一个统一的数据表示方法和一个包含处理器、可视化和注释的大型处理库，提供了简单组装和互操作性，并能够轻松扩展以接入其他自然语言和深度学习库。

    Mar, 2021

  • 神经语言处理中的分析方法：一项调查

    本综述论文介绍了自然语言处理领域中使用神经网络模型替代传统系统的进展情况及其分析方法，并根据主要研究趋势进行分类，指出现有限制，并提出未来工作的潜在方向。

    Dec, 2018