本研究论文探讨 NLP 应用在社区分析中的高潜力，提出了新的自动 UPV 分类任务，研究了包含一个详细语料库分析和一些基线神经模型的数据集，实验结果表明这个问题具有挑战性，同时也提出了未来在 NLP 和 SD 交叉领域的研究方向。

Apr, 2020

运用道德哲学和全球优先事项研究的理论，我们旨在促进自然语言处理技术的社会价值，并通过提出 NLP 任务的直接和间接实际影响的评估框架和优先原因的方法论，为 NLP 技术的社会价值奠定基础，提出了未来 NLP 研究的实际指南。

Jun, 2021

本文通过探讨 NLP 中的各种任务，分析了现有神经网络模型中的 CL 问题，并对现有的 CL 评估方法和数据集进行了批判性评论，最后展望了未来的研究方向。

Dec, 2020

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

NLP 领域正在经历一系列颠覆性的变化，该研究旨在通过深入了解过去来塑造我们的未来。通过对 26 位 NLP 研究人员进行长篇采访，我们研究了影响 NLP 领域的因素，包括文化、激励和基础设施。我们的访谈对象发现该领域存在循环模式，同时也出现了历史上没有先例的新变化，包括基准文化和软件基础设施的变化。通过对 ACL 文集中的引用、作者和语言使用进行定量分析，我们进一步支持了这一讨论。最后，我们讨论了 NLP 领域未来的共同愿景、关切和希望。我们希望这项对过去和现在的研究能够引发对我们社区内隐含规范的明确讨论，并更加有意识地塑造未来。

Oct, 2023

通过采访 17 位在澳大利亚从事或支持土著和 / 或托雷斯海峡岛民社区语言技术项目的研究人员，本文探讨了在为土著语言构建 NLP 技术时的伦理考虑，并建议 NLP 研究人员应关注与土著社区的互动过程，而不仅仅关注去语境的产物。

Feb, 2024

在线社交网络的出现导致了关于在线社交群体及其与个体个性关系的丰富文献的发展。通过对广泛的社交互动进行推断，可以得到社交结构，这些互动形成了复杂的、有时是多层次的网络，对其中的高阶结构进行了社群检测算法的提取。然而，关于社群检测算法在与其分类的个体文化生产之间的关系，却很少受到质疑。在这项工作中，我们假设社交网络及其文化生产是纠缠在一起的，并提出了一种基于文化的在线社交群体的定义，即将在线产出归类为社群相关的个体集合。我们利用这种似乎自指的在线社交群体描述，结合社区检测算法和自然语言处理分类算法的混合方法。该分析的一个关键结果是可以使用自然语言处理分类算法的准确度来评价社群检测算法的得分。另一个结果是我们可以以超过 85% 的准确率分配随机用户的意见。

Jun, 2024

该论文介绍了 NLP4SGPAPERS 数据集及其三项关联任务，即识别解决社会问题的论文、映射至联合国可持续发展目标、识别解决任务和使用方法，并使用最先进的 NLP 模型分别处理这些任务，帮助研究人员全面了解 NLP4SG 领域。

May, 2023

本文介绍了 NLP 社区元调查的结果，涉及人工智能、道德伦理等多方面的问题，结果表明，对于人工智能的重要性、语言模型对语言的理解、语言结构以及归纳偏差对于解决 NLP 问题的必要性等问题，调查结果分歧较大，同时发现社区对于基准的有用性和扩展能力以及解决实际问题的潜力的看法高估，而低估了语言结构、归纳偏差和跨学科科学的重要性。

Aug, 2022

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