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引用健忘症：关于NLP和其他学术领域的新兴偏见
本研究研究了在43年（1980- 2023年）中引用在20个研究领域的较旧工作的趋势。我们将NLP在这20个领域的背景下引用了较旧的工作，以分析NLP是否随着时间的推移显示与它们相似的时间引用模式，或者是否可以观察到差异。我们的分析基于约2.4亿篇论文的数据集，揭示了更广泛的科学趋势：引用较旧的作品（例如，心理学，计算机科学）时，许多领域的趋势明显下降。NLP和ML研究中的趋势最强（引用年龄为-12.8％和-5.5％）。我们的结果表明，即使在控制论文数量的增加时，即使在正式科学中，人文学科的近期作品并不是出版率增长的直接驱动（跨领域为-3.4％；人文科学的-5.2％；在正规科学中-5.5％）。我们的发现提出了有关科学界与过去文学的参与，特别是对于NLP的疑问，以及忽略较旧但相关的研究的潜在后果。数据和展示我们的结果的演示已公开可用。1
基于 NLP 的私有 5G 网络意图网络管理
摘要 意图驱动网络有望通过允许运营商使用声明性而非命令性接口来简化网络操作。然而，这项技术在 5G 及更高版本网络中的应用仍处于起步阶段，所需的架构、平台、接口和算法仍在讨论中。在本文中，我们介绍了一种由自然语言处理 (NLP) 接口驱动的新型意图驱动平台的设计和实现，该平台适用于私有 5G 网络。我们展示了我们的平台如何在三个相关的私有网络用例中简化网络操作，包括：i) 基于意图的切片配置用例、ii) 基于意图的定位用例和 iii) 基于意图的服务部署用例。最后，所有用例都根据意图配置时间进行了基准测试。
NLP 如何造福法律体系：法律人工智能综述
法律人工智能（LegalAI）专注于应用人工智能技术，特别是自然语言处理技术，为法律领域的任务提供帮助。近年来，LegalAI 迅速引起了人工智能研究人员和法律专业人士的关注，因为 LegalAI 有利于法律体系，将法律专业人士从文书工作的迷宫中解放出来。法律专业人士经常思考如何从基于规则和基于符号的方法中解决任务，而 NLP 研究人员则更多地专注于数据驱动和嵌入方法。在本文中，我们描述了 LegalAI 研究的历史、现状和未来方向。我们从法律专业人士和 NLP 研究人员的角度说明了这些任务，并展示了 LegalAI 中的几个代表性应用。我们进行实验，深入分析现有工作的优缺点，探索未来可能的方向。您可以从 https://github 找到我们工作的实现。com/thunlp/CLAIM 。
NLP和大型语言模型在胃肠病学和肝病学中的新兴应用：系统评价
为了确保对所纳入研究的全面评估，我们使用了三种工具，每种工具都针对我们的评论中的特定研究设计量身定制。在干预措施（Robins-i）工具的非随机研究中偏见的风险已用于评估NLP在管理，处方指导和临床查询反应等应用中的NLP（13）。用于将NLP模型与医生进行比较或用于诊断和检测的参考标准的诊断研究，使用了诊断准确性研究2（Quadas-2）工具的质量评估（14）。最后，将偏差评估工具（Probast）工具的预测模型风险用于其余研究，该研究涉及NLP模型预测，而无需直接比较参考标准（15）。这种多功能方法使我们能够适当地解决审查研究中提出的多种方法和应用。
恢复自然语言处理（NLP）
从远古时代到今天，人类已经进行了许多研究，以使他们的生活更轻松。由于这些研究，他们旨在发现新事物。随着工业革命，开始生产石化材料。这些材料经历了各种化学阶段的事实已成为对人类健康的威胁。此外，石油衍生的材料在本质上仍然存在数百年而没有降解，而环境问题的平行增加使人类无法寻找不同的资源。在这项工作中，提供了有关从纤维素获得的衍生物类型的一般信息，这在本质上是最常见的。©2023 DPU保留所有权利。关键字：纤维素；纤维素衍生物；纤维素乙醚衍生物；纤维素酯衍生物
案例报告：在 COVID-19 大流行期间利用 AI 和 NLP 协助医疗保健和康复
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神经语言任务学：哪些 NLP 任务最能预测 fMRI 大脑活动？
已经发现几种流行的基于 Transformer 的语言模型可成功用于文本驱动的大脑编码。然而，现有文献仅利用预训练的文本 Transformer 模型，尚未探索针对特定任务学习到的 Transformer 表示的有效性。在这项工作中，我们探索从十种流行的自然语言处理任务（两种句法和八个语义）学习到的表示中进行迁移学习，以预测来自两个不同数据集的大脑反应：Pereira（阅读段落中句子的受试者）和 Narratives（听口述故事的受试者）。基于任务特征的编码模型用于预测整个大脑不同区域的活动。共指消解、NER 和浅层语法分析的特征可以解释阅读活动的更大差异。另一方面，对于听力活动，诸如释义生成、总结和自然语言推理等任务表现出更好的编码性能。针对所有 10 个任务表征的实验提供了以下认知见解：（i）语言左半球比语言右半球具有更高的预测大脑活动，（ii）后内侧皮质、颞顶枕交界处、背额叶比早期听觉和听觉联想皮质具有更高的相关性，（iii）句法和语义任务在阅读和听力刺激方面分别显示出跨大脑区域的良好预测性能。
生成的AI大语言模型（LLM）与自然语言过程（NLP）之间的战斗。
早期的NLP系统是基于规则的，依靠手工编码的规则来解释语言。但是，该领域已经发展。现代NLP使用统计和机器学习技术，允许机器从广泛的数据集中学习语言模式。此学习使NLP系统能够执行情感分析，语言翻译以及语音识别和文本识别等任务。
人工智能（AI）和自然语言处理（NLP ...
- 基于带有die FPGA硬件的飞行预先嵌入的多核CPU； - 功能架构优化了HSDR-X的高速数据接口； - 支持执行计算密集的任务，例如图像处理和ML信息提取； - 软件定义的功能由新的运行时系统（RTS）部署环境