自然语言处理毕业论文

title: 自然语言处理综述 date: 2021-11-18 11:03:11 自然语言是指人类日常使用的语言，比如：中文、英语、日语等。自然语言灵活多变，是人类社会的重要组成部分，但它却不能被计算机很好地理解。为了实现用自然语言在人与计算机之间进行沟通，自然语言处理诞生了。自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)是一个融合了语言学、计算机科学、数学等学科的领域，它不仅研究语言学，更研究如何让计算机处理这些语言。它主要分为两大方向：自然语言理解(Natural language Understanding, NLU)和自然语言生成(Natural language Generation, NLG)，前者是听读，后者是说写。本文将从自然语言处理的历史与发展讲起，进而分析目前深度学习在自然语言处理领域的研究进展，最后讨论自然语言处理的未来发展方向。 1950年，计算机科学之父图灵提出了“图灵测试”，标志着人工智能领域的开端。而此时，正值苏美冷战，美国政府为了更方便地破译苏联相关文件，大力投入机器翻译的研究，自然语言处理从此兴起。从这之后的一段时期内，自然语言处理主要采用基于规则的方法，这种方法依赖于语言学，它通过分析词法、语法等信息，总结这些信息之间的规则，从而达到翻译的效果。这种类似于专家系统的方法，泛化性差、不便于优化，最终进展缓慢，未能达到预期效果。到了20世纪80、90年代，互联网飞速发展，计算机硬件也有了显著提升。同时，自然语言处理引入了统计机器学习算法，基于规则的方法逐渐被基于统计的方法所取代。在这一阶段，自然语言处理取得了实质性突破，并走向了实际应用。而从2008年左右开始，随着深度学习神经网络在图像处理、语音识别等领域取得了显著的成果，它也开始被应用到自然语言处理领域。从最开始的词嵌入、word2vec，到RNN、GRU、LSTM等神经网络模型，再到最近的注意力机制、预训练语言模型等等。伴随着深度学习的加持，自然语言处理也迎来了突飞猛进。接下来，我将介绍自然语言处理与深度学习结合后的相关进展。在自然语言中，词是最基本的单元。为了让计算机理解并处理自然语言，我们首先就要对词进行编码。由于自然语言中词的数量是有限的，那就可以对每个词指定一个唯一序号，比如：英文单词word的序号可以是1156。而为了方便计算，通常会将序号转换成统一的向量。简单做法是对单词序号进行one-hot编码，每个单词都对应一个长度为N（单词总数）的向量（一维数组），向量中只有该单词序号对应位置的元素值为1，其它都为0。虽然使用one-hot编码构造词向量十分容易，但并不是一个较好的方法。主要原因是无法很好地表示词的语义，比如苹果和橘子是相似单词（都是水果），但one-hot向量就无法体现这种相似关系。为了解决上述问题，Google的Mikolov等人于2013年发表了两篇与word2vec相关的原始论文[1][2]。word2vec将词表示成一个定长的向量，并通过上下文学习词的语义信息，使得这些向量能表达词特征、词之间关系等语义信息。word2vec包含两个模型：跳字模型（Skip-gram）[1] 和连续词袋模型（continuous bag of words，CBOW）[2]，它们的作用分别是：通过某个中心词预测上下文、通过上下文预测某个中心词。比如，有一句话"I drink apple juice"，Skip-gram模型是用apple预测其它词，CBOW模型则是用其它词预测出apple。首先介绍CBOW模型，它是一个三层神经网络，通过上下文预测中心词。以某个训练数据"I drink apple juice"为例，可以把apple作为标签值先剔除，将"I drink juice"作为输入，apple作为待预测的中心词。 Skip-gram模型与CBOW类似，也是一个三层神经网络模型。不同在于，它是通过中心词预测上下文，即通过"apple"预测出"I drink juice"。接下来简单介绍Skip-gram模型中各层：两种模型训练结束后，会取作为词向量矩阵，第i行就代表词库中第i个词的词向量。词向量可用来计算词之间的相似度（词向量点乘）。比如，输入 I drink _ juice 上下文，预测出中心词为apple、orange的概率可能都很高，原因就是在中apple和orange对应的词向量十分相似，即相似度高。词向量还可以用于机器翻译、命名实体识别、关系抽取等等。其实这两种模型的原型在2003年就已出现[3]，而Mikolov在13年的论文中主要是简化了模型，且提出了负采样与层序softmax方法，使得训练更加高效。词向量提出的同时，深度学习RNN框架也被应用到NLP中，并结合词向量取得了巨大成效。但是，RNN网络也存在一些问题，比如：难以并行化、难以建立长距离和层级化的依赖关系。而这些问题都在2017年发表的论文《Attention Is All You Need》[4]中得到有效解决。正是在这篇论文中，提出了Transformer模型。Transformer中抛弃了传统的复杂的CNN和RNN，整个网络结构完全由注意力机制组成。 Transformer最核心的内容是自注意力机制(Self-Attention)，它是注意力机制(Attention)的变体。注意力的作用是从大量信息中筛选出少量重要信息，并聚焦在这些信息上，比如：人在看一幅图像时，会重点关注较为吸引的部分，而忽略其它信息，这就是注意力的体现。但注意力机制会关注全局信息，即关注输入数据与输出数据以及中间产物的相关性。而自注意力机制则减少了对外部其它数据的关注，只关注输入数据本身，更擅长捕捉数据内部的相关性。自注意力机制的算法过程如下：自注意力机制不仅建立了输入数据中词与词之间的关系，还能并行地高效地计算出每个词的输出。 Transformer的总体架构如下：它分为两部分：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）。编码器的输入是词向量加上位置编码（表明这个词是在哪个位置），再通过多头自注意力操作（Multi-Head Attention）、全连接网络（Feed Forward）两部分得到输出。其中，多头自注意力就是输入的每个词对应多组q、k、v，每组之间互不影响，最终每个词产生多个输出b值，组成一个向量。编码器是transformer的核心，它通常会有多层，前一层的输出会作为下一层的输入，最后一层的输出会作为解码器的一部分输入。解码器包含两个不同的多头自注意力操作（Masked Multi-Head Attention和Multi-Head Attention）、全连接网络（Feed Forward）三部分。解码器会运行多次，每次只输出一个单词，直到输出完整的目标文本。已输出的部分会组合起来，作为下一次解码器的输入。其中，Masked Multi-Head Attention是将输入中未得到的部分遮掩起来，再进行多头自注意力操作。比如原有5个输入，但某次只有2个输入，那么q1和q2只会与k1、k2相乘，。如果深度学习的应用，让NLP有了第一次飞跃。那预训练模型的出现，让NLP有了第二次的飞跃。预训练通过自监督学习（不需要标注）从大规模语料数据中学习出一个强大的语言模型，再通过微调迁移到具体任务，最终达成显著效果。预训练模型的优势如下：预训练模型的关键技术有三个：关于预训练模型的架构，以Bert为例：输入是词的one-hot编码向量，乘上词向量矩阵后，再经过多层transformer中的Encoder模块，最终得到输出。本文介绍了NLP领域的流行研究进展，其中transformer和预训练模型的出现，具有划时代的意义。但随着预训练模型越来越庞大，也将触及硬件瓶颈。另外，NLP在一些阅读理解、文本推理等任务上的表示，也差强人意。总而言之，NLP领域依旧存在着巨大的前景与挑战，仍然需要大家的长期努力。 [1]Mikolov, T., Sutskever, I., Chen, K., Corrado, G. S., & Dean, J. (2013). Distributed representations of words and phrases and their compositionality. In Advances in neural information processing systems (pp. 3111-3119). [2]Mikolov, T., Chen, K., Corrado, G., & Dean, J. (2013). Efficient estimation of word representations in vector space. arXiv preprint arXiv:. [3]Yoshua Bengio, R´ejean Ducharme, Pascal Vincent, and Christian Janvin. A neural probabilistic language model. The Journal of Machine Learning Research, 3:1137–1155, 2003. [4]Vaswani A, Shazeer N, Parmar N, et al. Attention is all you need[C]//Advances in neural information processing systems. 2017: 5998-6008. [5]Peters M E, Neumann M, Iyyer M, et al. Deep contextualized word representations[J]. arXiv preprint arXiv:, 2018. [6]Radford A, Narasimhan K, Salimans T, et al. Improving language understanding by generative pre-training[J]. 2018. [7]Devlin J, Chang M W, Lee K, et al. Bert: Pre-training of deep bidirectional transformers for language understanding[J]. arXiv preprint arXiv:, 2018. [8]Houlsby N, Giurgiu A, Jastrzebski S, et al. Parameter-efficient transfer learning for NLP[C]//International Conference on Machine Learning. PMLR, 2019: 2790-2799.

你好，目前人工智能，自然语言处理是比较前沿的，很多领域都在使用这些方法，如果你想更好发表论文的话，据我了解信息提取、图像识别和知识图谱这些都比较好发文章，如果你选择的导师有和一些其他领域合作那就是最好的，因为最容易发的就是你将这种方法应用到一些其他领域，然后在其他领域的期刊发文章，就我周围的话有应用在地理学和生态学中，希望我的回答对你有所帮助。

数据科学专业的表示NLP需要的训练集太大了，也不好找。只能拿预训练模型针对特殊应用做二次开发，而且对硬件要求很高。图像/视频较NLP来说开放的训练集也好找，而且主题也很多，而且你自己编一个好实现又很实际的商用需求就比较好结题。

哎血泪教训一定要根据课题组现有基础和可以提供的平台决定，比如你师兄师姐在做什么，组里是否有GPU硬件和数据支持等。如果组里有传承是最好不过了，师兄师姐做过或在做的东西你选择的肯定不会错的，毕竟有人带头和指导～如果组里这两个方向都有人在做的话，建议和他们当面聊哈哈哈，利弊你自然就知道啦

自然语言处理论文范文

人工智能比较好

最近出于兴趣和需要，重新回顾中文分词技术，期间有些心得，以及一些关于自然语言处理的浅薄之见，这里简单分享一下。首先，中文分词_百度百科里面简单介绍了其中主要的分词算法以及相应的优缺点，包括字符匹配法、统计法以及理解法，其中字符匹配法和统计法比较流行且可以取到相对不错的效果，而理解法则相对比较复杂高级，但是我认为这才是真正解决中文分词任务的根本算法。如今用于中文分词的算法和模型虽算不上比比皆是，但也算是唾手可得，开源的如jieba、ltp、Hanlp等等，提供中文分词服务的如腾讯云、百度大脑、讯飞AI平台等，以及其他如Jiagu等。其实这些平台算法的差距并不算太大，分词准确率基本上都是在80%以上，然而在98%以下（这里胡诌个数），在一些不太严格的应用场景下基本已经够用了，只要挑一个在自己的业务场景下表现最好的即可。在我看来，对于中文分词这项任务而言，最关键最核心的其实并不是算法模型，这些都不是所谓的瓶颈，最重要的其实是高质量、大规模的词典。对于字符匹配法而言，词典是基础，没有词典自然连分都分不出来；对于统计学习法而言，其效果一方面取决于算法和模型的选择，一方面取决于其训练数据的数量与质量，需要堆人力物力，比如找专门的标注公司标注数据等。但是就算是人标的数据，也难免有所错误遗漏，所以在有错误的训练数据下，模型也不可能学的太好，同时训练数据再大，也难以覆盖全部语料，总会出现OOV，总有些句子会训练不到，此时还强求模型可以做到“举一反三”有些不切实际。词条中还提到了关于中文分词的技术难点：歧义识别与新词识别，关于歧义识别，上面并没有提具体的解决思路，对于新词识别而言，这又是自然语言处理领域很基础并且很重要的点，可以参见一下我之前的文章：《NLP基础任务之新词发现探索之路》 | lightsmile's Blog ，也有另一个思路，比如说爬取网上一些网站的相关条目，比如百度百科等。简单看了一下 jieba 、 ansj_seg 、 Jiagu 的分词词典，发现其中jieba的词典质量最差，其中不少词性都是错误的，Jiagu的词典还算不错，就是一些新词不全，ansi_seg的没有细看。尽管这些工具在一些评测数据的结果可以达到90以上的成绩，但是在我看来，还是不够的，我觉得中文分词这个基础而又艰巨的任务还是要到99%以上才可以，否则分词都分不对，那些在分词基础之上的任务更是不行，毕竟词是基本的语义单元。然而在现在深度学习盛行的潮流下，许多任务如文本分类、命名实体识别等并不一定需要依赖于分词，直接基于字符（char）的Embedding也可以取得不错的效果，并且也可以规避OOV（out of vocabulary words，未登录词）的问题。但是深度学习，尤其是监督学习的很关键之处是得有大规模的高质量训练数据，不然巧妇难为无米之炊，再好的模型也难以从垃圾中学到有用的知识。话说回来，虽然自然语言处理是计算机科学与其他领域的交叉学科，深度学习、机器学习算是人工智能的一部分，然而许多时候往往十分依赖人工，而所谓的智能其实也不智能。无论是计算机视觉领域里的图像分类还是自然语言处理领域的文本分类，其任务都是学习一个从输入映射到输出或者说标签的函数，具体来说就是将表征为多维向量，将表征为多维向量，然后让进入一个模型进行一系列的运算后得到一个，通过不断地比较和的值并调整模型的参数使模型的运算结果更为准确即更加贴近（过程有点类似于 “猜数字”游戏），从而最终得到一个近似函数，我们就可以用来代替未知的用于预测未来的样本，得到它对应的。我们可以发现，以上学习算法确实可以得到能够解决问题的模型，然而局限之处在于它也只能做这个任务，即对输入预测，别的啥也干不了。同时在基于深度学习的自然语言处理模型中，基本套路都是Embedding+Encoder+Decoder，其中Embedding是基于字还是基于词，是使用预训练词向量还是随机初始化，这些选择所导致的效果的差异都随着训练轮数的增加而最终减小。然而，由于梯度下降以及解空间的特点，基于bert的效果确实是要比Word2Vec的要好，那些词向量确实比Word2Vec的嵌入了（或者说学到了）更多的语言知识。关于模型的选择和取舍，工业界和学术界的标准其实差别很大。学术界里有的论文是开创性的，而许多论文其实都是在原来基础上小修小改，将最近的较新的思想和算法一堆，实验结果比原来指标高一点又是一篇文章，程序运行占用多大内存、跑了多长时间这些都不是主要因素，也就是一切向指标看齐。而工业界则更加看重的是性价比，不同的公司、不同的部门、不同的阶段其主要矛盾不同。比如说Facebook之前出的fastText，尽管模型很简单，最终效果可能比不上一些其他复杂的模型，但是其训练速度超快、基于CPU就可以，并且可以很方便地对模型进行压缩。许多时候，一些指标高低差几个点并没有那么关键，模型大小、训练时间、预测时间在很多时候是比较关键的因素，除非由于甲方或客户不满意，或者家大业大，有的是资源，那么这时候效果和指标又成为主要矛盾，这时的优化可能要以一定的时间和空间为代价。原来的自然语言处理各任务基本上都构建在分词的基础之上，粗略来说有一个语法、语义到语用的递进的过程。这一层一层的任务虽然耦合的很好，但是这种Pipline将会导致下层的错误都将会被积累到上层，其直接影响就是越到上层其准确率越低，甚至低到惨不忍睹的程度。然而在表示学习，尤其是深度学习崛起以后，其强大的特征学习能力，使得现在的模型多为end-to-end模型，其结果是一方面可以使得相关人员摆脱繁琐的特征工程，可以将特征提取与组合设计的工作交给神经网络模型去隐形完成，大大解放了生产力；令一方面可以将模型视为整体的一部分，即它的输入直接对应原始输入，它的输出直接是我们想要的结果，有点直达病灶的意思，摆脱了原来Pipline错误累积的困境。不过我个人看来成也end-to-end，败也end-to-end，虽然简化了任务，但是有点太过开门见山，得到的模型一个个都是彼此孤立的，各做各的事情，然而从整体论的角度来看它们都是整个自然语言处理系统的一部分，一些特征本来是可以共享，一些结果是彼此相互依赖的。这也又涉及到参数共享、多任务学习等概念，不细表。由于神经网络的可解释性较差，这使得模型更加像一个黑盒，训练调参的过程更像是在炼丹，因为谁也不知道具体能炼出个什么玩意儿。如下图很形象地诠释了这一现状：下面就深度学习下的自然语言处理四大任务进行简单对比（都是个人浅薄之见，难免有不足之处，还望海涵）。自然语言处理四大任务分别是：序列标注、文本分类、句子关系、文本生成。序列标注任务的原始语料是一连串的句子，经过标注后的语料格式大概如下（以命名实体识别为例）：我们可以发现，每一行的格式都是一个字符以及它所对应的类别，如 B_{type} 、 O ，那么对于每一个字符模型需要预测的类别数量总计为 2*len(types) + 1 ，其中2是指 BI 这种标注规范， len(types) 指类型种类的数量（如人名、地名、机构名共三种），1是指 O 。可以发现模型需要拟合的函数的值域还是很小的，即 O(len(types)) 。文本分类任务的标注语料格式大概如下（以情感极性分析为例）：每一行的格式都包含原始文本以及它所对应的类别（或者说标签），我们可以发现模型需要预测的类别数量总计为 len(types) ，即类型种类的数量（以新闻语料分类，如娱乐、军事、科技、体育等），可以发现模型需要拟合的函数的值域也是较小的，即 O(len(types)) 。句子关系任务的标注语料格式大致如下（以语句相似度为例）：每一行都是两个句子以及它们的关系（ 1 代表语义相同， 0 代表语义不同），我们可以发现模型需要预测的类别数量总计为 len(relations) ，即关系种类的数量，可以发现模型需要拟合的函数的值域也是较小的，即 O(len(relations)) 。文本生成任务的标注语料格式大致如下(以机器翻译为例）：我们可以发现每一行都是源语言句子以及目标语言的对应翻译。虽然此时模型和序列标注模型一样都需要对于单个样本预测多次，但是序列标注模型需要预测的次数直接等于字符的数量，是确定的，但是文本生成任务模型需要预测的次数是不确定的，并且每次预测的值域都是目标语言所有word（或者character）所组成的整体集合，即 O(len(words)) ，其规模可能是十万级或百万级的。因此我们很容易发现文本生成任务的难度和复杂程度是要远远高于其他任务的。对话任务如生成式闲聊机器人更是如此。可能是之前的AlphaGo过于吸引广大群众的眼球，做相关业务的公司吹的太厉害，以及“人工智能”、“深度学习”这几个词听起来逼格满满，导致许多外行人认为现在的人工智能已经发展到很厉害的层次，并且可以做各种各样的事情，似乎无所不能。但是内行人心里却明白：“什么人工智能，人工智障吧”、“所谓人工智能，多是智能不够，人工来凑”。外行人看不到深度模型算法的局限性，如许多模型的精度并不能达到那么高；也看不到深度模型算法的前提条件，如高质量、大规模的数据集，他们以为模型大约聪明到随便喂点数据便成为终结者般的存在。这也就导致了他们刚开始预期很高，然而在投资或找到外包后发现效果远远不能达到预期，大失所望而潦草结束或撤资离场的局面。如下一张图大概有点这个意思：统观学术界与工业界，和计算机视觉领域相比，自然语言处理这种更深层次的、涉及到认知智能的领域的进展虽悠久但缓慢，并且许多任务目前为止距离真正商用还有很大的距离。然而正是科学史上如阿基米德、牛顿等伟大人物与其他相对无名之辈默默耕耘，前赴后继，才使得如今之人类齐享先辈之成果，即所谓“前人栽树后人乘凉”也。我辈也无需悲观，须戒骄戒躁，搞算法的就多己见、少盲从，少水论文；搞工程的就多积累经验，提升实践能力，多做高质量的项目。功夫不负有心人。

我可能会倾向于人工智能，因为未来的市场人工智能占比还是较大的，这样你写论文的范围很广，比较容易

英文sci论文自然语言处理模板

SCI论文写作格式如下：

·一般性格式要求

字体：一般选用Arial格式或者Times New Roman格式

字号：不同期刊有不同要求，一般为小四号字体或者10号字体。

字数：很多期刊对文章字数没有要求，但也有期刊会对字数有限制要求，有的要求不超过4500字或5000字。

不同层级的标题表示：注意是否加粗，字体是否有要求，标题的大小写。

斜体：个别的统计相关的字符或者拉丁学名要用斜体表示。

其他：注意期刊的要求，具体每个期刊对格式的要求都有区别，首先登录期刊投稿页面，找到For authors,information for authors,quide forauthor等选择菜单栏，找到目标期刊的投稿须知，认真阅读，然后根据要求一条条修正。

建议下载2-3篇目标期刊同类型的近期发表的期刊做模板，参考着修改格式。

Tip:如果遇到目标期刊已发表的期刊的格式与投稿须知的格式有冲突时，优先选择按照投稿须知的格式进行修改。

·关键词(Keywords)1. 形式要求：

·标题、摘要和全文内容中选择。

·反映全文的中心内容。

·根据期刊要求，关键词之间用逗号，分号或者空格隔开。

2. 字数要求：3-8个词或词组。

·引言(Introduction)1. 形式要求：

论述研究主题的现状，历史背景，目前的研究现状与动态，强调本研究的意义与重要性，概述本研究的主要方法。2. 字数要求：一般为200-500字，约占全文的1/8-1/10。

·材料与方法(Materials and Methods)

1. 形式要求：一般分三大部分。

实验对象，包括数据来源，纳入排除标准，实验分组，数据预处理情况，伦理声明。

Tip:有的期刊要求伦理声明放在文章末尾部分。

2. 字数要求：每一小部分在50-100字之间，总体一般500-1200字之间，约占全文的1/4-1/5。

·结果(Results)

1. 形式要求：

以小标题进行分段，按所得到的结果进行有顺序有逻辑的解释说明，可以分段，分节。注意结果的客观性描述，不可加入作者的主观评价，分析、推理或者个人感情色彩强烈的描述等。

2. 字数要求：一般500-2000字之间，约占全文的1/4-1/5。

·讨论(Discussion)

1. 形式要求：

核心内容是对实验观察中的各种现象和数据进行合理的分析与解释，提出本课题的理论意义与实际应用。

2. 字数要求：一般100-2500字之间，约占全文的1/4-1/5。

·结论(Conclusions)

1. 形式要求：一段文字概括文章的核心结果以及对未来研究的意义。

2. 字数要求：一般30-120字之间。

图例说明(Figure legend)

1. 形式要求：一段文字概括文章的核心结果结论。

2. 字数要求：一般每个大图对应20-100字之间。

·参考文献(References)

1. 形式要求：不同期刊有不同的对参考文献的格式要求。一般在目标期刊的投稿格式部分或者 Endnote官网的output styles部分(...) 下载目标期刊的参考文献格式，并把格式导入Endnote并应用。

2. 字数要求：一般习惯上有20-50条参考文献，30条左右为常见。有的期刊限制参考文献在50条以下。

sci论文格式模板

每个期刊的guidelines 都各有不同，有些要求非常详尽，但有些却相对简单，在这种情况下，作者也许会产生疑问和困惑，在没有提及要求的部分，论文格式该如何修改呢?以下表格是关于论文格式修改的通用apa模式。这是许多期刊的通用格式，尤其在某些期刊要求不明晰的'情况下，可参考以下格式对论文进行修改，以确保论文在格式上的统一，以便期刊进行审阅。

纸张大小标准的英寸x11英寸纸张大小

页边距上下左右页边距都为1寸英

字体12号字体大小。times roman. 但是图片使用无衬线字体，如arial

行距两倍行距

对齐方式左对齐(右边距不相等)

段落缩进5 - 7个空格

句末句号后一个空格

页码标题页开始，除图片页外每一页的右上角，离顶部英寸处标上页码，右对齐。

标题页标题页通常是第一页。在页码下一行，副标题左对齐，副标题要全部大写。

在副标题下，使用大写和小写表示以下内容，居中对齐。

文章标题你的名字你所属的机构信息段落标题一级标题使用大小写字母，并且居中。

二级标题使用大小写字母，左对齐。

表和插图除非期刊有特别要求，除此之外，表和插图放在文章的最后。一表一页，在页码下方第一行，使用标题如table 1 (等)，左对齐。两倍行距，标题左对齐(使用大写和小写字母的斜体)。

图片说明应该是有文章页码的最后一页。图标签使用figure 1 (等)，斜体，而说明本身不用斜体。标题用正规的句子大小写。图片跟随在后，一图一页段落主要顺序以下每一个部分(如果存在的话)都是从新的一页开始:标题页、摘要(一般在150-250单词之间) 、文章主体、参考文献、图说明、表格、图片。

缩写在摘要和正文第一次提及时均须先写出完整名称。

利益冲突/金融免责声明作者必须说明所有支持文章发表的资金来源。这个要求包括任何公司或机构的资金来源。通过提交中心提交稿件时，应提及资金来源和任何其有关利益冲突(coi)的解释。在文章中也应提及利益冲突，某些期刊要求放在标题页，有些期刊要求放在文章末参考文献前。

伦理声明对人类进行的研究必须遵循国际和国家的法规。当使用实验动物进行研究时，在动物福利上，必须遵循国际公认的准则，以及地方和国家法规。在提交文章时，作者应该有一个声明

资金声明资金组织的名称和相关的授权号码应写全。一般来说，这可以写在致谢中。但不同的期刊也有不同的要求。

句子结构——短句是准则用清楚的英语书写的文章更容易被发表，这一点需要牢记。据统计，1600年，平均每个英文句子有 40到60个单词；1900年，平均每个英文句子有 21个单词；1970年，平均每个句子有 17个单词；而现在，平均每个英语句子只有 12到 17个单词。由此可见，现代英语的发展趋势是由繁至简的。中文写作惯用长句，而英语，特别是科技英语，通常使用非常精炼的句子。短句是准则，使用简短而表意清楚的句子并不显得幼稚。专业的英语作者使用短句。No. 2可数名词和不可数（物质）名词Posted十二月 10th, 2007 by admin单数可数名词（可以计数的事物）通常用冠词修饰；复数可数名词有时用冠词修饰。不可数名词（难以计数的事物；也称物质名词）没有复数形式；不可数名词有时也用冠词修饰。首先要确定该名词是可数名词还是不可数名词，然后考虑如何对这个名词计数。No. 3逗号的正确使用方法逗号是最难掌握的标点符号类型，逗号使用不当会改变句子的意思。在表示重要的和非重要的信息时，请多留意逗号的用法。推荐用法：The equipment that we used was madeby the XX Company.可行用法：The equipment which we used was made by the XX Company.错误用法：The equipment, which we used, wasmade by the XX Company.正确用法：The equipment, which was made in Shanghai, was very expensive.当你校对标点符号的使用时，要特别注意以下单词：that、which和 who；此时应再次确认，此信息是重要信息还是是可以省略的多余信息。如果此信息是重要的，切勿使用逗号。如果此信息是附加的、不重要的，必须使用逗号。No. 4动词时态一般过去时用于表示你所做过的事：In this study, a number of functional and structuralproperties of sodium were compared to determine the underlying reason for theobserved functional changes.过去时通常用于描述研究的结果：Assessment of size using standarddenaturing gel conditions showed multiple bands whose size was consistent withdiscrete oligomeric forms of A.一般现在时用于陈述事实：Alzheimer's disease is a fatalprogressive dementia.一般现在时用于指代图表内容：The amino acid sequence of the synthetic Vpu (1-40) peptidesused in this study is shown in Figure 1A.现在完成时用于指代持续有效的已经进行过的研究或过去开始的现正正在进行的动作：The current state of GPCR researchhas evolved in large measure from observations made in two et al have shown that …检查文章是否使用了正确的动词时态：介绍性的语言的时态应该主要使用现在时和现在完成时。描述材料和方法的语言的时态应该主要使用一般过去时。对于结果和讨论的描述，结果应该主要使用过去时；而对于其他研究的观察一般使用现在时或现在完成时。No. 5冠词使用规则定冠词“the”指代当前情况：We began the experiment；the ”指代常识：The situation in Iraq isdeteriorating；the”指代之前提到的名词：We tested a new measuring device anda new mixer. The new mixer worked well.不定冠词“A/an”指代在前面没有提到的名词：We planned anew fluidwas separated with a centrifuge.冠词的使用取决于冠词出现的上下文以及冠词之后名词的类型。什么时候使用“a/an”或者“the”（所有例句选自最近的 ACS Chemical Biology）：The emergence of antibioticresistance poses a major threat to human health, prompting interest in theexploration of new antibiotic is the second most abundant “trace”element in the body. This metal ion is vitalfor normal cellular function as acofactor in numerous enzymes, in transcription factors, in the immune system,and in the reproductive data provided solid evidence that theobserved IgG antibody response is T-cell dependenNo. 6词首字母大小写问题关于地名和地理学术语如何正确大写的问题。因为中文不牵涉大写问题，所以中文母语的作者可能会有点迷惑。其实大写问题对于英语母语的作者而言也不太容易理顺。大写问题虽然棘手，但是下面的小贴士会对您有所帮助。一般而言定义明确的地区的首写字母要大写，以下是 The Economist Style Guide的建议：“Use upper case for definitegeographical places, regions, areas and countries, and for vague but recognisedpolitical or geographical areas…lower case for east, west, north, south exceptwhen part of a name.”（大写用于明确的地理学位置、地区、区域、国家以及模糊但是被认可的行政或地理区域 east, west, north, south等用小写，但当他们是名称一部分的时候除外。）这条通用法则也适用于地球表面的地带，如 North Temperate Zone, the Equator等。No. 7常见易混单词英语中有许多对单词很容易混淆。此贴士主要讨论拼写相近而意义不同单词，或者充当不同词性的单词。优..助服务

SCI论文格式，主要分成3个主要部分，即前置部分、主题部分和附录部分。SCI论文格式前置部分包括：①题目（title）；②作者（单位及/或个人姓名）；③内容摘要（Summary）；④关键词（key words）。SCI论文格式主题部分包括：①前言（introduction）；②材料与方法（materi-als and methods）；③结果（results）；④讨论（disscussion）；⑤结论（conclusion）；⑥致谢（thanks）、参考文献（references）、完成论文或投稿日期、外文摘要。附录部分包括图（chart）、表（table）、照片（photoshop）等。SCI论文格式并非一成不变，作者应根据文稿的内容、体裁及篇幅的长短撰写，切记不要硬套格式。SCI论文格式相关知识，可关注【华笙医学编译】高质量的SCI论文发表网。【华笙医学编译】汇聚了来自全球着名100多所顶尖高等教育学府的600多名各专业博士团队的雄厚学术力量，主要为非英语国家科研工作者提供SCI论文写作发表﹑医学论文润色编辑和各类科研设计相关服务。无误请采纳！

关于自然语言处理的论文文献

推荐下NLP领域内最重要的8篇论文吧（依据学术范标准评价体系得出的8篇名单）：一、Deep contextualized word representations 摘要：We introduce a new type of deep contextualized word representation that models both (1) complex characteristics of word use (., syntax and semantics), and (2) how these uses vary across linguistic contexts (., to model polysemy). Our word vectors are learned functions of the internal states of a deep bidirectional language model (biLM), which is pre-trained on a large text corpus. We show that these representations can be easily added to existing models and significantly improve the state of the art across six challenging NLP problems, including question answering, textual entailment and sentiment analysis. We also present an analysis showing that exposing the deep internals of the pre-trained network is crucial, allowing downstream models to mix different types of semi-supervision signals. 全文链接： Deep contextualized word representations——学术范二、Glove: Global Vectors for Word Representation 摘要：Recent methods for learning vector space representations of words have succeeded in capturing fine-grained semantic and syntactic regularities using vector arithmetic, but the origin of these regularities has remained opaque. We analyze and make explicit the model properties needed for such regularities to emerge in word vectors. The result is a new global logbilinear regression model that combines the advantages of the two major model families in the literature: global matrix factorization and local context window methods. Our model efficiently leverages statistical information by training only on the nonzero elements in a word-word cooccurrence matrix, rather than on the entire sparse matrix or on individual context windows in a large corpus. The model produces a vector space with meaningful substructure, as evidenced by its performance of 75% on a recent word analogy task. It also outperforms related models on similarity tasks and named entity recognition. 全文链接： Glove: Global Vectors for Word Representation——学术范三、SQuAD: 100,000+ Questions for Machine Comprehension of Text 摘要：We present the Stanford Question Answering Dataset (SQuAD), a new reading comprehension dataset consisting of 100,000+ questions posed by crowdworkers on a set of Wikipedia articles, where the answer to each question is a segment of text from the corresponding reading passage. We analyze the dataset to understand the types of reasoning required to answer the questions, leaning heavily on dependency and constituency trees. We build a strong logistic regression model, which achieves an F1 score of , a significant improvement over a simple baseline (20%). However, human performance () is much higher, indicating that the dataset presents a good challenge problem for future research. The dataset is freely available at this https URL 全文链接： SQuAD: 100,000+ Questions for Machine Comprehension of Text——学术范四、GloVe: Global Vectors for Word Representation 摘要：Recent methods for learning vector space representations of words have succeeded in capturing fine-grained semantic and syntactic regularities using vector arithmetic, but the origin of these regularities has remained opaque. We analyze and make explicit the model properties needed for such regularities to emerge in word vectors. The result is a new global logbilinear regression model that combines the advantages of the two major model families in the literature: global matrix factorization and local context window methods. Our model efficiently leverages statistical information by training only on the nonzero elements in a word-word cooccurrence matrix, rather than on the entire sparse matrix or on individual context windows in a large corpus. The model produces a vector space with meaningful substructure, as evidenced by its performance of 75% on a recent word analogy task. It also outperforms related models on similarity tasks and named entity recognition. 全文链接： GloVe: Global Vectors for Word Representation——学术范五、Sequence to Sequence Learning with Neural Networks 摘要：Deep Neural Networks (DNNs) are powerful models that have achieved excellent performance on difficult learning tasks. Although DNNs work well whenever large labeled training sets are available, they cannot be used to map sequences to sequences. In this paper, we present a general end-to-end approach to sequence learning that makes minimal assumptions on the sequence structure. Our method uses a multilayered Long Short-Term Memory (LSTM) to map the input sequence to a vector of a fixed dimensionality, and then another deep LSTM to decode the target sequence from the vector. Our main result is that on an English to French translation task from the WMT-14 dataset, the translations produced by the LSTM achieve a BLEU score of on the entire test set, where the LSTM's BLEU score was penalized on out-of-vocabulary words. Additionally, the LSTM did not have difficulty on long sentences. For comparison, a phrase-based SMT system achieves a BLEU score of on the same dataset. When we used the LSTM to rerank the 1000 hypotheses produced by the aforementioned SMT system, its BLEU score increases to , which is close to the previous state of the art. The LSTM also learned sensible phrase and sentence representations that are sensitive to word order and are relatively invariant to the active and the passive voice. Finally, we found that reversing the order of the words in all source sentences (but not target sentences) improved the LSTM's performance markedly, because doing so introduced many short term dependencies between the source and the target sentence which made the optimization problem easier. 全文链接： Sequence to Sequence Learning with Neural Networks——学术范六、The Stanford CoreNLP Natural Language Processing Toolkit 摘要：We describe the design and use of the Stanford CoreNLP toolkit, an extensible pipeline that provides core natural language analysis. This toolkit is quite widely used, both in the research NLP community and also among commercial and government users of open source NLP technology. We suggest that this follows from a simple, approachable design, straightforward interfaces, the inclusion of robust and good quality analysis components, and not requiring use of a large amount of associated baggage. 全文链接： The Stanford CoreNLP Natural Language Processing Toolkit——学术范七、Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality 摘要：The recently introduced continuous Skip-gram model is an efficient method for learning high-quality distributed vector representations that capture a large number of precise syntactic and semantic word relationships. In this paper we present several extensions that improve both the quality of the vectors and the training speed. By subsampling of the frequent words we obtain significant speedup and also learn more regular word representations. We also describe a simple alternative to the hierarchical softmax called negative sampling. An inherent limitation of word representations is their indifference to word order and their inability to represent idiomatic phrases. For example, the meanings of "Canada" and "Air" cannot be easily combined to obtain "Air Canada". Motivated by this example, we present a simple method for finding phrases in text, and show that learning good vector representations for millions of phrases is possible. 全文链接： Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality——学术范八、Recursive Deep Models for Semantic Compositionality Over a Sentiment Treebank 摘要：Semantic word spaces have been very useful but cannot express the meaning of longer phrases in a principled way. Further progress towards understanding compositionality in tasks such as sentiment detection requires richer supervised training and evaluation resources and more powerful models of composition. To remedy this, we introduce a Sentiment Treebank. It includes fine grained sentiment labels for 215,154 phrases in the parse trees of 11,855 sentences and presents new challenges for sentiment compositionality. To address them, we introduce the Recursive Neural Tensor Network. When trained on the new treebank, this model outperforms all previous methods on several metrics. It pushes the state of the art in single sentence positive/negative classification from 80% up to . The accuracy of predicting fine-grained sentiment labels for all phrases reaches , an improvement of over bag of features baselines. Lastly, it is the only model that can accurately capture the effects of negation and its scope at various tree levels for both positive and negative phrases. 全文链接： Recursive Deep Models for Semantic Compositionality Over a Sentiment Treebank——学术范希望可以对大家有帮助，学术范是一个新上线的一站式学术讨论社区，在这里，有海量的计算机外文文献资源与研究领域最新信息、好用的文献阅读及管理工具，更有无数志同道合的同学以及学术科研工作者与你一起，展开热烈且高质量的学术讨论！快来加入我们吧！

沈雨娇写的论文有撵炉胶，春夜喜雨等论文。沈雨娇的很多偏关于社会学的论文，发表在人才杂志上，引起很大反向。

1.《基于深度学习的自然语言处理技术研究》2.《基于深度学习的计算机视觉技术研究》3.《基于深度学习的语音识别技术研究》4.《基于深度学习的机器翻译技术研究》5.《基于深度学习的自动驾驶技术研究》6.《基于深度学习的智能家居技术研究》7.《基于深度学习的智能机器人技术研究》8.《基于深度学习的智能推荐系统技术研究》9.《基于深度学习的自然语言理解技术研究》10.《基于深度学习的智能安全技术研究》

沈雨娇为我院2012级英语专业本科学生，2017年考上上海外国语大学英语语言文学专业研究生，研究方向为跨文化交际，师从上外跨文化中心主任顾力行教授（Steve J. Kulich）和复旦大学人类社会学博士张晓佳老师。2021年1月获得日本早稻田大学的博士录取通知书，6月获得国家留学基金委员会公派奖学金，将于2022年4月赴日进行为期三年的博士学习，专业为国际文化与交流，研究方向为视觉文化，师从早稻田大学国际文化与交流学院主任吉本光弘教授。

自然语言处理与机器翻译论文研究

自然语言处理（概念）简介自然语言（略缩为NL)指的是任何自然而然为人类所使用的语言，而非任何人造的或合成的语言，例如程序设计语言。自然语言处理（略缩为NLP),是所有试图用电脑处理自然语言的适合描述。[1]自然语言处理包括：语音合成：虽然这乍看起来不是很高端（的科技），但其实合成听起来自然的语音需要很复杂的技术并在一定程度上‘理解’在说的话，这样才能确保比如说，正确的语调。语音识别：基本上就是将持续不断的声波转换成独立的词语。自然语言理解：在这里将独立的词语（书面文件或者从语音识别得来的资料）进行处理并赋予意思。这可能会涉及完全模型系统或者‘前端’，以自然语言命令带动其他程序。自然语言生成：针对不可预测的输入问题生成恰当的的自然语言回答。补充：在自然语言处理中使用数字计算机的想法已经算旧（概念）了，这可能是因为二战时期军用解码就是计算机的应用之一。有些计算机专家甚至曾认为（其他语言）例如俄文，不过是换了一组代码的英文而已。这样想的话，因为代码可以被解开，那么俄文也可以（被翻译）。这个想法假设不论这些自然语言表面如何变化，他们都有一个共同的‘语义基’。（对此）语言学家有压倒性的共识，那就是这根本是不正确的。在程序编制器和编程语言通译器的形式下，由早期开始，‘人工语言处理’是就数字计算机的成功中不可或缺的重要部分。此成就无疑鼓励了人们进入自然语言处理的研究（领域），并同时提倡积极乐观的研究态度。

认为自然语言现在最大的热点以及难点就是embedding method (distributed representation) . 因为关于discrete representation，大家已经做了至少50年了，可以认为大体比较成熟了。（transducer, ccg, lambda-DCS, pcfg, crf, hmm, etc.）Embedding也曾经以一个helper的身份出现过（LSA），但还没有像这次一样以主角的身份登场。所以虽说embedding是热点，，但在很多问题上embedding+neural network的组合表现相当好，而且明显能感觉出来研究的还很不到位。我很喜欢White pillow的答案，但关注点不同吧，我更感兴趣底层的技术。在问题不变的情况下，现在底层技术正在向embedding转变。所有的问题，大家现在都在尝试用embedding解决，我认为这只是个开始，具体怎样就要看几年后领域的研究成果了。

自然语言处理主要研究如何使计算机能够理解、生成、检索自然语言（包括语音和文本），从而实现人与计算机之间用自然语言进行有效交流。早期的语言处理系统处于一个有限的“积木世界”，运用有限的词汇表会话可以较好地工作，但是当把这个系统拓展到充满模糊与不确定性的现实环境中时，就出现了很多问题，自然语处理有以下几个难点：词语实体边界界定，在自然语言中词与词之间通常是连贯的，而正确划分、界定不同的词语实体是正确理解语言的基础。这个问题对于汉语尤其突出。界定字词边界通常使用的办法是取用能让给定的上下文最为通顺且在方法上无误的一种最佳组合。然后是词义消歧，词义消歧包括多义词消歧和指代消歧。多义词是自然语言中非常普遍的现象。指代消歧是指正确理解代词所代表的人或事物。例如，在复杂交谈环境中，“他”、“it"到底指代谁。词义消歧需要对文本上下文、交谈环境和背景信息等有正确的理解。再一个是方法的模糊性，自然语言方法常常会出现模棱两可的句子，即一个句子可能会解析出多棵语法树。最后语言行为与计划，一个句子常常不只是字面上的意思而人类往往更注意其潜在的含义。自然语言处理研究内容主要包括语音识别、语音合成、文本朗读、机器翻译等，尤其是语音合成，已经取得了一定成就，不过，也要知道，智能语音合成的发展，同时也促进了人工智能的进步！ - 人工智能多智时代。