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

本文回顾了 NLP 领域中解决低资源语言问题的先前重要进展，并分析了未来研究方向中的潜在改进。

Jun, 2020

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

本论文介绍了一种估算全球语言技术的实用性的框架，并量化了 NLP 研究现状中存在的差异性，探讨了其相关的社会和学术因素，并为基于证据的政策制定提出了定制的建议，旨在促进更全球和公平的语言技术。

Oct, 2021

该论文旨在通过提出 20 多个研究方向，涵盖理论分析、新问题、学习范式和跨学科应用，来定义一个新的自然语言处理（NLP）研究领域。

Oct, 2023

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

该论文介绍了近年来自然语言处理在各种领域中得到广泛应用的四个阶段，包括其历史演变、现状和应用领域，以及当前的趋势和挑战。

Aug, 2017

本篇论文总结了近年来自然语言处理 (NLP) 的抗干扰性研究，并就技术、度量标准、嵌入、基准等维度深入探讨了该领域中存在的问题和待解决的方向。

Jan, 2022

近期大型语言模型的进展已经使得许多生成性 NLP 应用程序得以部署，同时也导致了一个误导性的公共话语，“所有问题都已经解决了”。同时，此也引起了许多 NLP 研究者，特别是初入行者，对于他们应该专注于哪个 NLP 研究领域产生了怀疑。本文档汇编了许多丰富的 NLP 研究方向，反映了学术研究实验室中不同博士生的观点。虽然我们确定了许多研究领域，但许多其他领域也存在。我们不涵盖那些当前由 LLMs 解决但在 LLMs 的性能落后的领域，以及那些专注于 LLM 的发展的领域。欢迎提出包含在内的其他研究方向：

May, 2023

本文总结了 NLP 与法律领域的现状并关注最近的技术和实质性发展。通过构建并分析过去十年发表的超过六百篇与 NLP & 法律相关的论文，我们发现了一些主要趋势，并且我们相信这些趋势对于该领域的未来发展具有积极意义，但是仍有许多问题需要解决。

Feb, 2023