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自然语言处理经典与前沿论文推荐与解析

NLP-Paper 论文代码搜索工具阅读笔记 Github 开源项目

本项目提供自然语言处理领域经典与前沿论文的更新与精读笔记，涵盖大模型、聚类、向量召回和对话系统等多个主题。配备搜索工具，高效查找所需论文及笔记。同时提供文本相似度计算、对话系统构建和其他NLP工具代码仓库链接，提供技术支持与参考。

Chain-of-ThoughtsPapers - 大型语言模型推理能力研究与应用进展

Chain-of-ThoughtGithub人工智能开源项目推理能力提示工程语言模型

Chain-of-ThoughtsPapers项目收集了大型语言模型推理能力研究的关键论文。涵盖从基础到前沿的多个主题，如零样本推理、多模态推理和模型自我改进等。这些研究揭示了语言模型在复杂推理任务中的潜力，推动了自然语言处理领域的发展。项目持续更新，反映领域最新进展，为研究人员和开发者提供重要参考资料。

awesome-deep-learning-papers - 2012-2016年度最受引用的深度学习研究论文

Github卷积神经网络图像识别开源项目深度学习神经网络自然语言处理

'Awesome Deep Learning Papers' 提供的是一份经精心策划的文献列表，囊括了2012至2016年间在深度学习领域中引用率最高的研究论文。覆盖从图像处理到自然语言处理等众多研究领域，旨在为研究人员与技术爱好者提供启发思考与深入了解的必读材料。

OpenChatPaper - 智能对话式论文阅读助手开源实现文献解析

ChatGPTGithubOpenAI APIPDF解析对话式AI开源项目论文阅读助手

OpenChatPaper是一个开源的智能论文阅读助手，基于OpenAI ChatGPT API开发。该项目通过对话方式辅助用户快速理解和分析学术论文，具备PDF解析、动态上下文管理和多语言交互功能。OpenChatPaper提供在线演示，并提供详细的本地部署说明。项目采用贪婪动态上下文和上下文压缩等技术，优化对话体验和长文本处理。这一工具旨在提升学术研究效率，为研究人员提供便捷的论文阅读和分析方案。

awesome-recommend-system-pretraining-papers - 推荐系统预训练及大型语言模型论文资源

GithubRecommend System大语言模型开源项目数据集用户表示预训练预训练模型

ml4code.github.io - 机器学习在大规模代码和自然语言处理中的应用综述

Github大代码开源项目文献综述机器学习自然性

ml4code.github.io 是一个关于机器学习在大规模代码和自然语言处理研究领域的综合性资源网站。该项目提供最新研究综述，涵盖领域前沿发展。作为一个动态更新平台，它不仅提供静态研究回顾，还鼓励研究者通过创建 Markdown 文件贡献工作和分类法。这种开放协作模式使其成为该领域最新进展的实时反映。这个开源项目托管在GitHub上，旨在成为机器学习应用于代码分析和自然语言处理的权威参考资源。

NLPer-Arsenal - NLP竞赛策略、任务教程与学习资源

GithubNLPer-ArsenalNLP竞赛会议时间学习资料开源项目算力推荐

NLP人军火库收集了丰富的NLP竞赛策略、任务教程及经验帖，涵盖文本分类和生成等任务的详细基线。包括往期和当前重点赛事信息、自媒体推荐、算力资源、主要竞赛平台和会议时间记录等。如有帮助，请star支持，并在转载时注明项目github链接，感谢对开源环境的贡献。

causal-text-papers - 自然语言处理中的因果推断研究资源汇总

Github因果推断开源项目文本分析机器学习社会科学应用自然语言处理

该项目汇集了因果推断在自然语言处理领域的研究论文和代码资源。内容包括文本作为处理、中介、结果和混杂因素的应用,以及因果推断改进NLP任务的方法。此外还涵盖了语言学、营销等社会科学的具体案例。这一资源库为研究人员提供了深入了解因果推断在NLP中应用的机会。

RecSysPapers - 推荐系统研究进展与行业实践全面汇总

Github开源项目推荐系统深度学习点击率预测特征交互论文汇总

RecSysPapers项目收录827篇推荐系统相关论文，涉及召回、排序、多任务和多模态等领域。项目持续更新业界进展，提供分类和阅读指引，是推荐系统研究和实践的重要参考。收录论文包括阿里巴巴、谷歌、微软等知名公司的最新实践，对推荐系统技术的理解和应用具有参考价值。

KG-LLM-Papers - 集成知识图谱和大型语言模型的论文

Github大型语言模型开源项目知识图谱知识增强知识推理论文收集

KG-LLM-Papers收录了将知识图谱与大型语言模型结合的尖端研究论文，旨在推动这一创新交叉学科领域的进步。该项目提供多样化的研究方法、详尽的调查报告、实用的资源与基准测试，解析大型语言模型在知识图谱中的作用。我们欢迎社区成员通过发布问题或提交拉取请求来补充更多研究论文，共同推动学科发展。

RSPapers - 关于推荐系统的必读论文的精选清单

Github协同过滤开源项目推荐系统深度学习知识图谱隐私保护

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