自然语言处理（NLP）旨在通过计算机科学领域的技术来分析文本，适用于医疗、商业和教育领域的应用。本文回顾了近期在教育领域解决问题方面的 NLP 的最新进展，介绍相关背景，提出 NLP 在教育领域的分类体系，并基于该体系讨论任务定义、挑战以及相应技术。随后展示了该领域中的一些现有演示，并给出未来方向的结论。

Jan, 2024

本文综述了数字学习环境在 K-12 教育中教授自然语言处理（NLP）的应用情况，探讨了现有的数字学习工具如何支持特定的 NLP 任务与流程，并研究了它们在教育背景下的可解释性和评估结果。通过检验这些工具的优点和限制，本文研究揭示了 K-12 教育中自然语言处理学习工具的现状，旨在指导未来的研究努力改善现有工具，开发新工具，并探索更有效和包容的 NLP 整合策略。

Oct, 2023

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

本文综述了情感分析在教育领域的四个级别及其在教学决策制定以及对教学质量的提升的作用，描述了使用 AI 方法和情感标注技术对学生反馈进行分析的过程和工具，并讨论了情感分析领域中的挑战和未来趋势。

Feb, 2023

通过系统性研究，本文提出了一种利用人工智能评估与医疗有关文本情感的方法，重点关注自然语言处理和深度学习技术的整合。我们细致研究了许多利用人工智能增强情感分析、情绪分类和基于临床叙述、患者药物反馈和在线健康讨论的文本信息预测患者结果的研究。该综述表明算法在情感分类和神经退行性疾病的预测能力方面取得了显著进展，并创造了能够支持临床决策的以人工智能为动力的系统。人工智能应用的利用使个人化疗法计划的提高成为可能，整合了患者情感并有助于早期识别心理健康障碍。然而，AI 的应用面临着确保道德应用、保护患者机密和解决算法程序中潜在偏见等挑战。尽管如此，人工智能改变医疗实践的潜力是无可否认的，提供了一个使医疗变得更加知识化、高效化、富有同理心、以患者需求为中心的未来。本研究强调了人工智能对医疗的转变影响，提供了对人工智能在检查医疗文本情感内容和强调朝向更具同情心的患者护理方法的全面理解。研究结果倡导人工智能分析能力与医疗人文方面的和谐结合。

Mar, 2024

通过对教育文本的深度洞察，本文探讨了计算机辅助文本分析在提高教学质量方面的转变潜力，结合 Richard Elmore 的教学核心框架，研究了人工智能和机器学习方法特别是自然语言处理在分析教育内容、教师论述和学生反馈方面的作用，从教师指导、学生支持和内容开发等关键领域发现了 AI/ML 集成的重要优势，并揭示了 AI/ML 的模式，不仅可以简化行政任务，还可以为个性化学习引入新的途径，为教育工作者提供可操作的反馈，为教学动态提供更深入的理解。本文强调将 AI/ML 技术与教学目标相一致，实现其在教育环境中的充分潜力，提倡平衡的方法，包括考虑道德考虑、数据质量和融合人类专业知识。

Mar, 2024

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

研究自然语言处理的 NLP 和人工智能领域对实体理解的影响，提出了基于实体概念的方法，并介绍了如何在实体链接任务中使用这种方法。通过核指代文簇难题进行了实验研究，分析了知识库实体集成到文本中的方法并从时间视角分析了实体的演变。

Apr, 2023

利用最新的人工智能和自然语言处理技术，本文介绍了自动化反馈的前沿领域，分析了其伦理问题，并提出了一个框架，以帮助学者负责地开发这样的系统。

Aug, 2023

通过预训练的 BERT 模型实现传递学习来增加情感分类的准确性，虽然结果完全正确，但仍需要进一步研究来验证模型的泛化能力。

Nov, 2023