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自然语言处理和机器学习综述论文汇总与分析

NLP ML survey papers categorization statistics Github 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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文档

介绍相关项目

LLM-Planning-Papers - 大型语言模型规划能力研究论文精选

Embodied AgentsGithubLLM开源项目规划计划能力非监督学习

本文档收录了关于大型语言模型（LLMs）规划能力的多篇研究论文，涵盖零样本规划、复杂推理、多模态程序规划和交互规划等领域。读者可以获得每篇论文的详细摘要、代码链接及其会议信息，如ICML、ICLR、AAAI和NeurIPS。这是研究和应用LLMs任务规划的必备资源，帮助学者和开发者了解最新进展和应用案例。

NCISurvey - 神经代码智能研究综述与资源汇总

Github人工智能代码语言模型开源项目神经代码智能论文调研软件开发

NCISurvey项目提供了神经代码智能领域的全面综述。该项目涵盖代码语言模型、评估基准、代码修复等多个研究方向,汇总了相关论文和教程资源。作为多家顶尖研究机构合作的成果,NCISurvey为代码智能研究提供了重要参考。

summarizepaper - AI arXiv论文摘要生成及辅助问答系统

AIGithubNatural Language ProcessingPaper SummarizationVirtual AssistantarXiv开源项目

这是一款网页应用，利用先进的自然语言处理技术为arXiv学术论文生成摘要，并提供基于论文内容的虚拟助理解答功能。界面友好、支持多语言，并且安装和使用简单，适用于Python 3.6及以上版本。

ML-Papers-Explained - 机器学习论文关键概念解析与发展历程

GPTGithubTransformer开源项目深度学习自然语言处理语言模型

ML-Papers-Explained项目提供机器学习领域重要论文的详细解释。涵盖Transformer到GPT-4等多个里程碑语言模型，剖析论文核心思想、创新点和应用。项目帮助理解技术概念，展示机器学习发展历程，是跟踪AI进展的重要资源。

Awesome-LLM4IE-Papers - 大型语言模型驱动的信息抽取研究进展综述

GithubLLM事件抽取信息抽取关系抽取命名实体识别开源项目

Awesome-LLM4IE-Papers项目收录了大型语言模型在信息抽取领域的前沿论文。涵盖命名实体识别、关系抽取和事件抽取等任务，以及监督微调、少样本和零样本学习等技术。项目还包括特定领域应用、评估分析和相关工具。通过持续更新，为研究人员提供LLM驱动的信息抽取最新进展，促进该领域的学术交流与技术创新。

Paper-Reading-ConvAI - 对话系统与自然语言生成研究的全面综述

Conversational AIDeep LearningDialogue SystemsGithubNatural Language GenerationTransformer开源项目

项目提供了对话系统和自然语言生成领域的最新研究文献，覆盖深度学习、多模态对话、个性化对话、情感对话、任务导向对话和开放域对话等主题。同时，详细总结了自然语言生成的理论与技术、可控生成、文本规划及解码策略，旨在协助研究人员高效掌握相关技术和方法。

AwesomeNLP - 从基础到前沿的NLP实战教程与学习资源

GithubNLP信息抽取大模型开源项目知识图谱自然语言处理

这个开源项目提供了全面的NLP学习资源，涵盖文本分类、信息抽取、知识图谱、机器翻译等多个领域的理论和实战教程。项目为NLP初学者设计了详细的学习路径，同时也包含了大模型应用等前沿内容。资源丰富且实用，适合希望深入学习自然语言处理的人员参考。

Awesome-LLM-Tabular - 大型语言模型与表格数据处理研究进展

GithubLLM人工智能开源项目机器学习自然语言处理表格数据

Awesome-LLM-Tabular汇集了大型语言模型在表格数据处理领域的研究论文，涵盖数据表示、问答和推理等方面。项目提供论文详细信息、相关工作坊和博客文章，为研究人员提供全面的参考资源，助力快速了解该领域的最新进展。

LLM_MultiAgents_Survey_Papers - 解析LLM多智能体系统的架构与应用研究

EfficiencyFrameworkGithubLLM-basedMulti-AgentsProblem Solving开源项目

本文综述了基于大型语言模型（LLM）的多智能体系统的最新研究成果，涉及智能体框架、编排与效率、问题解决、世界模拟及数据集与基准等五个主要领域。通过分类总结和实际案例分析，为学术研究者和行业从业者提供详尽指导。

awesome-speech-recognition-speech-synthesis-papers - 语音识别与合成技术研究关键论文集锦

Github开源项目深度学习神经网络自动语音识别语音合成语音识别

本项目汇聚了语音识别与语音合成领域的重要研究论文，涵盖多个子领域，包括自动语音识别（ASR）、说话人验证、声音转换和语音合成（TTS）等。提供广泛的研究成果和方法论参考，这些资源可以帮助研究人员和开发人员探索从文本到音频的转换技术和相关音乐建模应用。该资源适用于学术研究和实际开发中的技术革新和行业推动。

相关项目

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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