Mar, 2022

图书馆员参与的自然语言处理范式：检测学术文献中对研究数据的非正式提及

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TL;DR提出了一种基于自然语言处理（NLP）范例的方法，帮助识别研究数据集的非正式提及，该模型通过数据引文和人工注释训练，支持 ICPSR 图书馆员的数据工作。
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发现论文，激发创造
  • 检测学术文献中非正式数据引用的自然语言处理流程

    使用自然语言处理技术和 Named Entity Recognition 模型，我们建立了一个系统，对社会科学研究文献中的数据引用进行了探测，构建了一个社会科学文献和相关数据集的数据集，这将有助于未来的数据引用、数据引证网络和数据再利用领域的研究。

    May, 2022

  • 将语言学家参与是否提高 NLU 数据收集的效果？

    本研究以自然语言推理为测试案例，探究在众包数据收集过程中加入语言学家以动态地识别和解决数据中的漏洞和偏见是否有利于减轻偏见，提高数据的可靠性。对比了三种数据收集方案，发现加入语言学家对数据的挑战性的提高不会将数据的质量降低，并提出建议在数据收集期间整合专家的分析以解决数据中的偏见和系统漏洞。

    Apr, 2021

  • 我们所引证的人：“自然语言处理” 与其他学术领域之间的影响桥梁

    量化分析了 NLP 和其他 23 个学科领域（相互）之间的影响程度，结果显示 NLP 的学科交叉合作程度下降，自 1980 年的 0.58 降至 2022 年的 0.31（历史最低），同时 NLP 的学术引用越来越内向，主要引用计算机科学领域的论文，而对语言学、数学和心理学等领域的引用较少，这些研究结果凸显了 NLP 需要紧急反思与其他学科领域的合作交流。

    Oct, 2023

  • 将人类纳入自然语言处理环节：一项调查

    介绍了人与自然语言处理模型 (NLP) 的交互式 (HITL) 的短暂但激动人心的历史，总结了近期以任务、目标、人机交互和反馈学习方法为重点的各种 HITL NLP 框架，并讨论了将来在 NLP 开发中整合人类反馈的方向。

    Mar, 2021

  • 自然语言处理在社交媒体上作为因果分析和认知挖掘工具来推测精神健康

    聊天软件等社交媒体的人际互动对个人心理状况具有暗示作用，而计算智能技术、自然语言处理等方面的持续发展为探讨导致用户在线上状况的原因与心理效应提供了一种全新的视角和工具。本文旨在进一步探讨其中两大关键方向：寻找因果关系与推理发生在用户意识中影响的各种心理角度，在自然语言处理的范畴内通过最新的话语分析技术拓展思路空间，以发掘心理计算学问题的更多潜在解决方案。

    Jan, 2023

  • SciLit: 一种联合科学文献发现、摘要和引用生成平台

    SciLit 是一个自动推荐相关论文、提取摘要、 建议引文的流水线，可提供文学发现和科学写作的辅助工具。

    Jun, 2023

  • 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

  • BiblioDAP: 文献数据分析和处理第 1 次研讨会

    介绍了 BiblioDAP'21: 第一届 Bibliographic Data Analysis and Processing 工作坊，指出由于发表的论文数量的显著增加以及固有的挑战，自动处理引文数据在数字图书馆、数据科学和机器学习中变得非常重要，其包括自动从 PDF 文档中提取引用、构建精确的引文图和作者名称消歧等方面。

    Jun, 2021

  • 不改写，检测！用于语义解析的快速有效数据收集

    本文针对自然语言和逻辑形式之间的映射、基于众包的数据收集方式存在的问题进行了深入分析，提出了一种结合模型和众包技术的数据收集方法，以减轻众包方法带来的偏差，实验结果表明，该方法对于自然语言和逻辑形式解析的准确度相对更高。

    Aug, 2019

  • 一种用于科学领域行为分析的引文分类方法

    该研究通过分析近 2,000 份自然语言处理领域内的引用来研究作者引用的方式和读者跟随引用的方式，发现作者的引用方式受到话语结构和出版场所的影响，聚焦于前后文而非方法。还证明了如何引用相关工作能够预测一篇论文的引用次数，并且引用角色的变化表明 NLP 领域正在经历一次重大的共识增加。

    Sep, 2016