Aug, 2023

XNLP: 通用结构化自然语言处理的交互式演示系统

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TL;DR提出了一种先进的 XNLP 演示平台，通过利用 LLM 实现通用 XNLP，具有高普适性的单模型，推动了通用 XNLP 建模、高性能、可解释性、可扩展性和互动性的多个方面，为社区中探索不同 XNLP 任务提供了统一的平台。
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发现论文，激发创造
  • 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

  • EduNLP: 教育资源的统一模块化库

    教育资源理解对于在线学习平台至关重要，该研究旨在开发出一种统一、模块化、广泛应用的库（EduNLP），以实现有效且易于使用的自然语言处理工具，以促进人工智能教育相关研究和应用。

    Jun, 2024

  • 深度 NLP 模型在文本分类中的统一理解

    本文提出一个可视化分析工具 DeepNLPVis，采用基于互信息的量化方法对深度自然语言处理模型进行统一理解，通过多层次的可视化（语料库级别、样本级别和单词级别）支持从整体到个别的分析，通过两个分类任务的案例研究和模型比较，证明了 DeepNLPVis 能够帮助用户识别潜在问题并做出知情决策。

    Jun, 2022

  • HugNLP: 一个统一全面的自然语言处理库

    通过 HuggingFace Transformers 设计的 HugNLP 统一和全面地涵盖了自然语言处理的库，包含模型、处理器和应用层次结构，支持在不同的 NLP 任务上预训练语言模型的学习过程， 并且还提供了一些特色的 NLP 应用程序，如知识增强的 PLMs、通用信息提取、低资源挖掘和代码理解和生成，等等。

    Feb, 2023

  • EasyNLP：一款全面且易于使用的自然语言处理工具包

    EasyNLP 是一个支持大规模预训练模型的统一框架，支持多种 NLP 算法，并在阿里巴巴集团的多个业务单元中得到了成功应用和集成。

    Apr, 2022

  • AllenNLP：一个深度语义自然语言处理平台

    AllenNLP 是一个基于 PyTorch 平台的自然语言理解深度学习相关的可扩展实验框架，具有智能批量处理和填充的灵活数据 API，高层次的文本操作抽象和模块化可扩展的实验框架。

    Mar, 2018

  • NLPExplorer：探索自然语言处理论文的宇宙

    本文提出 NLPExplorer，这是一个自动的门户网站，用于索引、搜索和可视化自然语言处理（NLP）研究文献，它展示了有关论文、作者、会议和主题的有趣见解。

    Oct, 2019

  • 可组合 NLP 工作流的数据中心框架

    本文介绍了一个能够支持自然语言处理工作流的开源框架，该框架包含了一个统一的数据表示方法和一个包含处理器、可视化和注释的大型处理库，提供了简单组装和互操作性，并能够轻松扩展以接入其他自然语言和深度学习库。

    Mar, 2021

  • XNLI 2.0：改进 XNLI 数据集和跨语言理解（XLU）性能

    本篇研究通过重新翻译 14 种不同语言的 MNLI 数据集，包括 XNLI 测试和开发集，以改进原始 XNLI 数据集，并通过在 15 种不同语言中训练模型并分析其在自然语言推断任务上的表现来实现跨语言理解和自然语言处理，同时通过在英语以外的语言中训练模型来探索在资源匮乏的语言（如斯瓦希里和乌尔都语）中提高性能的可能性。

    Jan, 2023

  • 交互式可视化在解释（大型）NLP 模型中的作用：从数据到推理

    探讨了交互式可视化在解释自然语言处理模型中的作用、与目标用户和 NLP 管道的关系，提供了几个使用 XNLP 可视化的具体示例，并指出了该领域的广泛研究机会。

    Jan, 2023