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自然语言处理和机器学习综述论文汇总与分析

NLPMLsurvey paperscategorizationstatisticsGithub开源项目

本文汇总了数百篇关于自然语言处理和机器学习的综述论文，并对其进行分类和数量统计，涵盖对话系统、信息检索、大型语言模型等热门主题。文章展示了1063篇论文的链接，并根据发表年份绘制了统计图表，同时生成了展示热门话题的词云。

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介绍相关项目
awesome-emotion-recognition-in-conversations - 对话情感识别的最新研究资源与进展综述
Github对话系统开源项目情感识别机器学习深度学习自然语言处理
本文整理了对话情感识别(ERC)领域的全面论文阅读列表,包括上下文情感分析、讽刺识别和对话行为分类等相关研究。列表涵盖ERC的概述文章、数据集、最新方法及相关任务,为研究人员提供了丰富的参考资源。内容持续更新,欢迎补充相关论文。
EventExtractionPapers - 事件抽取技术及其在自然语言处理中的经典研究与资源
Deep LearningEvent ExtractionGithubInformation ExtractionMachine LearningPattern Matching开源项目
本页面汇聚了与事件抽取相关的自然语言处理（NLP）领域的学术论文和资源，涵盖模式匹配、机器学习、深度学习、半监督学习、无监督学习、事件共指等多方面。从90年代开始的关键研究成果，包括自动构建领域特定词典、多层次自举、依赖树子树模型、模式获取算法等技术，展示了事件抽取技术的发展历程、核心方法及应用场景。这些资源对深入了解和研究事件抽取的学者和开发者具有重要参考价值。
Medical_NLP - 医疗行业自然语言处理资源汇总，包括评测、数据集和预训练模型
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本页面汇总了最新的医疗自然语言处理资源，涵盖基准评测、比赛信息、多语言数据集、开源预训练模型、学术论文和工具包等内容。为研究人员和开发者提供一站式资源支持，以提升医疗NLP领域的研究深度和应用效果。
NLP-Tutorials - 从搜索引擎到预训练模型的全面教程
GithubNLP开源项目机器学习深度学习神经网络自然语言处理
NLP教程全面介绍多种自然语言处理模型，涉及搜索引擎技术、词汇及句子理解，并深入探讨seq2seq、Transformer、BERT和GPT等先进模型，包括实用的代码示例和理论分析。
Awesome-LLM-Prompt-Optimization - 大型语言模型提示词优化技术与研究前沿总览
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本项目收录了大型语言模型(LLM)提示词优化领域的前沿研究论文。内容涵盖LLM优化、微调、编程、人类反馈、集成学习、强化学习、无梯度方法、上下文学习和贝叶斯优化等多个研究方向。项目旨在为研究人员提供全面的LLM提示词优化资源,助力推动该领域发展。
ArxivPaperAI - 基于人工智能的学术论文分析与交互平台
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ArxivPaperAI是一款集成先进自然语言处理技术的智能学术论文分析工具。它能快速总结研究论文，提供交互式问答功能，帮助用户深入理解复杂研究主题。支持论文上传和搜索，提供个性化在线论文库，显著提升研究效率。这个AI辅助研究平台适用于各领域研究人员和学者，为学术论文分析提供智能化支持。ArxivPaperAI提供免费基础服务和灵活的升级选项，满足不同用户需求。
acl-anthology - ACL Anthology 计算语言学开放获取论文库
ACL AnthologyGithub元数据学术论文库开源项目自然语言处理
ACL Anthology是计算语言学和自然语言处理领域的开放获取论文库。该项目收录ACL主办的会议和期刊论文,提供元数据、论文检索、在线阅读和引用生成等功能。ACL Anthology开源了网站代码和Python API,方便研究人员访问和利用数据。项目旨在促进计算语言学研究的开放获取和知识共享,是NLP领域的重要学术资源。
CS224n-Reading-Notes - 斯坦福CS224n课程学习笔记与NLP资源汇总
CS224nGithub开源项目斯坦福大学深度学习自然语言处理课程笔记
该项目整理了斯坦福大学CS224n自然语言处理课程的学习资料，包括视频、课件和笔记摘要。内容涵盖NLP深度学习核心知识，提供多种学习资源链接。项目还推荐了相关参考书籍和博客，为NLP学习者提供全面的学习指南。
Spectral-Graph-Survey - 谱图神经网络研究综述与发展趋势
Github图信号处理图神经网络开源项目空间域谱图卷积频谱域
该项目汇集了谱图神经网络领域的重要研究成果，包括里程碑论文、空间和谱域方法对比以及双胞胎论文等。内容涵盖2015年至2023年的关键进展，系统梳理了该领域的发展脉络。项目不仅总结现有工作，还探讨未来趋势，为谱图神经网络研究提供全面参考。
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