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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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介绍相关项目

awesome-machine-learning - 机器学习框架与资源汇总多语言开源项目集锦

Github开源项目数据分析机器学习深度学习自然语言处理计算机视觉

Awesome Machine Learning项目汇集了按编程语言分类的机器学习开源资源。涵盖计算机视觉、自然语言处理、深度学习等领域的框架、库和工具,涉及Python、Java、C++等多种语言。此外还收录相关书籍、课程和博客,为机器学习从业者提供全面参考。项目保持活跃更新,欢迎社区贡献优质资源。

llms_paper - 一个专注于顶会论文的记录与整理，涵盖多模态、PEFT等多个领域的高级学术资源库

GithubLLMsNLP多模态开源项目推荐系统搜索引擎

llms_paper是一个高级学术资源库，专注于顶会论文的记录与整理，涵盖多模态、PEFT、小样本QA问答等多个领域。该项目深入探讨了LLMs在医疗、法律等多个行业中智能问答系统的应用，并展示了LLMs在多模态交互及数据解析方面的有效性。为算法工程师和研究人员提供最新的研究成果与实用技术笔记，是深入LLMs领域的理想资源。

LLM-Reading-List - 大语言模型技术与优化方法的综合阅读列表

GithubLLMTransformer开源项目模型压缩深度学习自然语言处理

该项目收集了大语言模型(LLM)领域的重要论文,主要聚焦推理和模型压缩技术。涵盖Transformer架构、基础模型、位置编码等多个关键领域的研究成果。为LLM技术发展和优化方法的研究提供了全面的参考资料。

NLP-progress - 追踪自然语言处理领域进展的开源项目

GithubNLP任务SOTA多语言开源项目数据集自然语言处理

这是一个开源项目，旨在追踪自然语言处理领域的最新进展。该项目涵盖了从词性标注到阅读理解等多种NLP任务，提供基准数据集和顶尖模型性能对比。它包含多语言NLP任务进展，为研究人员提供了解行业现状的重要参考。项目持续更新，反映了NLP技术的快速发展。

papers - 研究论文的分类和评论平台，帮助理解最新学术进展

Computational PathologyDiffusion ModelsGithub人工智能开源项目模型解释生存分析

该平台包含对超过410篇研究论文的分类、注释和评论，涵盖不确定性估计、组合法、随机梯度MCMC和变分推断等多个领域。用户可以通过详细的评论和分类，快速了解关键领域的最新研究成果。平台还包括30篇特别有趣的论文列表，以及对重要文献的分析方法和统计数据。主要关键词包括研究论文分类、机器学习、深度学习、医疗健康、人脸识别和视觉跟踪等。每篇论文的评论旨在帮助用户深入理解复杂的研究问题，提升学术知识储备。

BayesianDeepLearning-Survey - 贝叶斯深度学习的不断更新综述

Github人工智能开源项目机器学习概率模型深度学习贝叶斯深度学习

本项目是贝叶斯深度学习(BDL)的持续更新综述,扩展自ACM Computing Surveys 2020年发表的论文。涵盖BDL在推荐系统、领域适应、医疗保健、自然语言处理、计算机视觉等领域的应用。通过定期更新,为研究人员提供BDL最新进展概述,展示这一框架在多个应用中的潜力。

Awesome-LLM - 全面汇总大型语言模型研究进展与资源

ChatGPTGithub人工智能大语言模型开源项目深度学习自然语言处理

Awesome-LLM项目汇集了大型语言模型(LLM)领域的核心资源,包括关键论文、开源模型、训练框架及应用案例。该项目系统梳理了从GPT到当前最新LLM的技术演进,为研究者和开发者提供全面的学习参考。项目内容涵盖LLM历史发展、前沿突破及实践应用,是了解和探索LLM技术的重要资料库。

Awesome-Story-Generation - 大语言模型推动故事生成技术进步与前沿研究

Github人工智能大型语言模型开源项目故事生成文本生成自然语言处理

该项目汇集了故事生成和讲故事领域的关键论文，聚焦大语言模型时代的最新研究。内容覆盖情节发展、写作风格、角色塑造等多个方面，按时间顺序呈现并附带引用计数。项目还包括文献综述和公共资源，为研究者和实践者提供全面参考。

awesome-pretrained-models-for-information-retrieval - 信息检索领域预训练模型研究综述与最新进展

Github信息检索开源项目搜索引擎深度学习神经网络预训练模型

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。

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