- 远场语音识别的神经盲分离和发言者划分
本文提出了一种神经方法，用于远程语音识别（DSR），它能够在没有隔离信号的监督情况下，同时分离和解麦克风混合的语音，并没有未知数量的活跃说话者。
- COMBHelper：减少图组合问题搜索空间的神经方法
设计了一种名为 COMBHelper 的神经方法，借助图神经网络（GNN）识别有前景的节点，压缩搜索空间并提高传统组合优化算法的效率；包括知识蒸馏模块和问题特定增强模块以进一步提升效果，实验证明传统算法利用 COMBHelper 至少快于原 - 神经机场地面处理
本文使用神经方法和强化学习解决了机场地勤服务的多航班车辆路径问题，实验证明我们的方法相对于传统的启发式和一些特殊的方法更加高效。
- ACL使用掩码语言模型进行多语言时态词语归一化
提出了一种基于遮蔽语言模型的新型神经网络方法用于归一化时间表达式，其在多语言情况下优于传统的基于规则的系统，并在低资源语言方面取得了高达 33 F1 的表现提升。
- NeuMIP：多分辨率神经材料
提出了一种名为 NeuMIP 的神经方法，用于在不同尺度下表示和渲染各种材料外观，通过神经贴图金字塔与完全连接的网络相结合，实现了对传统贴图金字塔的扩展，同时引入了神经偏移，该方法无需任何镶嵌的监督训练即可呈现具有精细视差效果的材料。
- AAAI一个大规模的争论质量排名数据集：建立与分析
本研究探索了论证质量排序的挑战性任务，构建了一个被精心注释的语料库来解决这个问题，并进行了综合评估，最后提出了一种神经方法来解决此问题。
- 从表格实体对中利用二跳远程监督的关系抽取
本文提出了一种新的关系抽取策略 ——2-hop DS，结合多层感知器和整合 1-hop DS 和 2-hop DS 提高了远程监督下的关系抽取效果。
- ACL通过分子结构信息提高从文本中提取药物相互作用的效果
本文提出一种新颖的神经方法，利用外部药物分子结构信息从文本中提取药物间相互作用（DDIs）。我们使用卷积神经网络对文本药物对进行编码，并使用图形卷积网络（GCNs）对它们的分子对进行编码，然后连接这两个网络的输出。在实验中，我们表明 GCN - ACL增强因素的对抗网络在领域自适应中的应用
使用神经方法进行迁移学习，将几个关键词编码为表示句子相关性的方式来区分源和目标分类任务或方面，并通过共享分类器在编码文档和标签上训练来实现转移。
- COLING基于路径和分布信息的词汇语义关系识别
本文介绍了一种综合神经方法以识别多个语义关系和判断上位词检测，结果表明基于路径的信息源对分类的贡献不可或缺且常常与分布式信息互补。