为解决机器学习软件开发复杂性和多学科团队间的沟通问题，本文介绍了基于领域专用语言的机器学习软件开发流程模型框架，该框架通过标准化任务编排、促进沟通、培养协作环境等方式减轻挑战。

Apr, 2024

本文研究了通过自然语言描述进行搜索的问题，结果发现人们命名部分概念存在信息理论抉择，偏向能够简明描述每个对象，同时最小化词汇量。

May, 2022

介绍 DPCL，一种基于 Hohfeld 法律框架的特定领域语言（DSL），用于规定高级政策（包括规范，合同等），旨在明确用于规范规范的语言应具备的一般要求。

Jan, 2022

本文介绍了大型语言模型如何贡献于设计话语，并自动化其中创造性与推理的部分，例如模拟、实验、拓扑优化等过程，从而构建一套可操作的、以话语为中心的设计框架。

Jun, 2023

该论文提出了一种利用自然语言处理技术从无结构自然语言文本中自动生成系统图的方法，其目的是为系统工程师提供更加标准、全面和自动化的起点，并在六个案例中进行了验证。

Aug, 2022

利用大型语言模型（LLM）支持设计结构矩阵（DSM）生成，提高生产力，此工作开发了一个原型并应用于柴油发动机 DSM 的生成，77.3% 的 DSM 条目可被重现，为未来研究提供无代码版本的原型在线支持。

Dec, 2023

该论文提出了一种具有社会关注的领域特定语言来描述机器学习数据集的结构以及数据出处的新方法，这将促进任何机器学习倡议来利用和从机器学习的数据中获益。

Jul, 2022

使用一个可用于不同领域的综合数据集生成框架，模拟参数化流程并提供一致的流程数据，将出色的嵌入方法与知识图形进行比较，验证合成数据集的整体特征与真实数据集的可比性。

Aug, 2023

研究表明话语处理需要满足话语计划系统的两个代表性需求：充分地表达产生的话语的意图结构，以便使计算话语代理能够有效地响应交际失败，并且表达话语的信息结构。除了这些代表性的需求，我们认为话语计划者应当可在完备性和严密性方面形式化定义。

Jun, 1994

本论文研究利用自然语言处理和机器学习技术进行概念生成，比较生成方案和众包解决方案的异同，结论表明，利用 LLM 技术生成的方案平均可行性和实用性更高，而众包解决方案更具新颖性。

May, 2023