本研究提出了一个语法依存树库，用于儿童自然语言的注释和研究，分析了写作和口语之间的语言特征并探讨了儿童语言发展与句法分析器性能的关系。

Sep, 2022

本研究旨在探索预训练语言模型对领域转移能力的预测，并证明基于特征归因的因子对于预测模型领域转移能力具有一定的作用。

Oct, 2022

本文提出了一种基于自动编码器和生成对抗网络生成伪 OOD 样本来提高 NLU 中 OOD 检测性能的新模型，同时也演示了未标注数据可以进一步提高这些伪 OOD 数据的有效性。

Sep, 2019

本研究旨在解决无法获取 in-domain 数据标签的情况下，从语言模型和表示学习的角度，通过无监督的聚类和对比学习的结合，对 OOD 检测进行更好的数据表示学习，实验证明该方法的性能显著优于基于概率的方法，并且可以与基于标签信息的监督方法竞争。

Mar, 2022

本研究介绍了一种稳健的语义框架解析系统，使用循环神经网络来解析口语理解情景下的复杂长文本，此系统可处理分布外模式和分布外词汇，并显示比当前最先进的基准 SLU 模型更好的结果。

Dec, 2022

本综述论文比较了对神经自然语言处理模型的三种研究途径：对抗鲁棒性、领域泛化和数据集偏差，并总结了每条研究路径的数据生成过程和评估协议，并强调未来工作的挑战和机遇。

Jun, 2023

本研究通过引入泰语通用依存树库（TUD）解决了自动依存解析泰语句子的问题，并通过将预训练的 transformer 作为编码器来训练泰语依存解析模型，在评估结果中表明大多数模型能够胜过前期研究中的其他模型，为泰语依存解析器的最佳组件选择提供了见解，并将实验中的新树库和每个模型的完整预测结果在 GitHub 上进行了共享。

May, 2024

本文提供第一个公开的 Odia 语言树库，并使用机器学习技术对其进行了形态分析。该树库将丰富 Odia 语言资源，有助于建立跨语言学习和分类研究的语言技术工具。本文还构建了一个初步的 Odia 语言分析器，并对 Odia 的 UD 树库进行了简要的语言分析。

May, 2022

本文重新审视了自然语言处理领域中关于评估 out-of-distribution 鲁棒性的相关研究，并提出了一个基准套件（BOSS），通过其中包含的 5 项任务和 20 个数据集来评估 pre-trained large language models 和 5 种经典方法在分布转移时的性能，结果发现在 ID 示例中，微调特定领域模型的性能明显优于 LLMs，在 OOD 示例中，优先考虑具有上下文学习的 LLMs 结果更好，但大规模的微调和大型 LLMs 都面临着有效解决下游任务的挑战。

Jun, 2023

本文介绍了用 Universal Dependencies 分析 Tweets 的问题，提出了扩展 UD 指南来覆盖 Tweets 中的特殊结构以及使用新的 Tweet Treebank v2 来解决标注中的歧义，并构建了一个可以将原始 Tweets 解析为 UD 的流水线系统。此外，作者还提出了一种新的方法来精简基于转换的解析器的集合，并在真实情况下验证了该方法的有效性。

Apr, 2018