盘点NLP最新进展：多语种40+任务最优结果任你查

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  新智元报道  

来源：nlpprogress.com

编辑：大明

【新智元导读】本文是一个自然语言处理资源索引，涵盖了目前NLP领域常用任务的最佳实验  结果和数据集资源，可以作为进一步从事NLP研究的基础。读者也可以自行在Github页面上添加新的结果，本文中大部分为英文NLP资源，还有少数汉语、印地语和越南语资源。

本文实际上是一个索引，旨在记录自然语言处理（NLP）领域的新进展，并概述最常见的NLP任务及其相应数据集的新技术。

 

这篇索引旨在涵盖主要的传统和核心NLP任务，如语义依赖性解析和词性标注等，以及最近不断取得新突破的任务，比如阅读理解和自然语言推理。本文主要目标是为感兴趣的读者提供关于NLP基准数据集的快速概览，以及最新技术的进展，这些数据集和新进展可以作为进一步NLP研究的基础。

因此，本文有意将这些NLP领域的新研究进展做一个简单汇总，便于研究人员集中查阅参考。

 

读者也可以通过浏览器访问nlpprogress.com 或nlpsota.com来阅读本文。

简易使用指南

实验结果  

本文首选在已发表的论文中的实验结果，但对少数影响力很大的预印本论文也可能入选。

 

数据集 

本文中收录的数据集，除了利用该数据集的论文之外，还应经过至少一篇已发表的其他论文的评估。

 

代码   

我们建议添加指向实现的链接（如果可用）。如果代码不存在，您可以向表中添加代码列（见下文）。在Code列，建议使用官方实现。如果有非官方实现，请使用链接（见下文）。如果没有可用的实现，可以将单元格留空。

向本索引中添加新结果

如果要添加新结果，只需单击文件右上角的小编辑按钮以执行相应任务（如下图所示）。

读者可以在Markdown中编辑文件。只需以相同的格式将一行添加到相应的表中即可。确保表格中数据排序正确（将最佳结果位于顶部）。完成更改后，单击页面顶部的“预览更改”选项卡，确保表格看起来还不错。如果一切看起来都OK，请转到页面底部确认更改。

此处需要为建议更改添加名称，可以选择添加说明文字，可以选择“创建新分支并启动拉取请求”，然后单击“提交更改”。

 

具体索引内容和研究领域如下，绝大部分为英语，有少量资源为汉语、印地语和越南语。

 

英语

• 自动语音识别

• CCG超级标准

• 常识

• 选区解析

• 共同决议

• 依赖解析

• 对话

• 域适应

• 实体链接

• 语法纠错

• 信息提取

• 语言建模

• 词汇规范化

• 机器翻译

• 多任务学习

• 多模态

• 命名实体识别

• 自然语言推理

• 词性标注

• 问答

• 关系预测

• 关系提取

• 语义文本相似度

• 语义解析

• 语义角色标记

• 情绪分析

• 浅语法

• 简单化

• 状态检测

• 概要

• 分类学习

• 时间处理

• 文字分类

• 词义消歧

中文

• 实体链接

• 中文词汇分割

印地语

• 分块

• 词性标注

• 机器翻译

越南语

• 依赖解析

• 机器翻译

• 命名实体识别

• 词性标注

• 分词

最后以”中文-词汇分割”子类目为例，简单说明这个索引资源的呈现方式。

点击相应链接进入，首先是中文词汇分割这个任务的简要介绍。

下面列出了不同作者建立的基于不同搜索方式的单词分割模型，以及相应模型的发表时间。

 

接下来是评估指标，此类中为F1分数。下面以表格形式给出每种模型在不同数据集上获得的最佳F1分数。每个分数对应的研究论文链接和部分Github资源地址。

可以看到，表中中文词汇分割模型的最优F1分数均超过了96分，感兴趣的读者可以点击查看论文或Github资源。

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原文链接：

http://nlpprogress.com/

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