本文介绍一份由 1970-2016 年间，超过 7,701 条英文国家声明组成的新数据集，证明了其可以通过文本分析方法来确定国家在不同政策维度上的立场，从而为国际政治研究做出贡献。

Jul, 2017

本文通过先进的 NLP 方法，联合比较分析了保加利亚、捷克、法国、斯洛文尼亚、西班牙和英国等 6 个国家在 2017-2020 年间的议会和立法辩论记录，探讨并评估不同国家议员的观点、情感以及性别、政治取向的识别，发现分析对象之间存在许多差异和共性。

Jul, 2022

自然语言处理作为一种计算机工具，可对政治活动中的文本进行解析，包括文本分类、主题建模、事件提取和文本标度等方法，并且这些方法可以用于数据收集、政策解释、政策沟通和政策影响调查等四大应用领域。但同时也需要注意潜在的局限性和伦理问题。

Feb, 2023

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

利用自然语言处理技术从职位描述中提取相关信息，包括解决训练数据的稀缺性、标注指南的缺乏以及从职位广告中提取有效信息的不足等挑战，最终通过引入抽取方法和多个数据集相辅相成的检索增强模型来提高整体性能，并将提取到的信息置于特定分类体系中。

Apr, 2024

提出了一种能够适用于多种自然语言处理任务（包括词性标注、Chunking、命名实体识别和语义角色标注）的统一神经网络架构和学习算法，该系统可以通过学习大量无标注训练数据的内部表示，避免任务特定的工程方法，并构建一个具有良好性能和最小计算要求的可用标记系统。

Mar, 2011

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

本文介绍了基于神经网络的自然语言理解 / 处理方法，并详细描述了机器学习和神经网络的基础知识，重点介绍了语言建模和机器翻译两个方面。

Nov, 2015

通过实施自然语言处理算法 (Geneism, Sumy, Luhn, LSA 和 KL 算法)，研究了高熵合金 (HEAs) 的知识概括目的，结果显示 Luhn 算法相对于其他算法具有最高的准确性得分。

Nov, 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