在学术界，抄袭肯定不是一个新兴的关注，但它随着互联网的普及和对全球内容来源的易于访问而变得更大的程度，使人类干预不足。尽管如此，由于计算机辅助抄袭检测，抄袭远远远非是一个未被解除的问题，目前是一个有效的研究领域，该研究落在信息检索（IR）和自然语言处理（NLP）领域。许多软件解决方案有助于满足这项任务，本文概述了用于阿拉伯语，法国和英语学术和教育环境的抄袭检测系统。比较在八个系统之间持有，并在检测不同来源的三个混淆水平的特征，可用性，技术方面以及它们的性能之间进行：逐字，释义和跨语言抄袭。在本研究的背景下也进行了对技术形式的抄袭技术形式的关注检查。此外，还提供了对不同作者提出的抄袭类型和分类的调查。

The International Workshop on Reading Music Systems (WoRMS) is a workshop that tries to connect researchers who develop systems for reading music, such as in the field of Optical Music Recognition, with other researchers and practitioners that could benefit from such systems, like librarians or musicologists. The relevant topics of interest for the workshop include, but are not limited to: Music reading systems; Optical music recognition; Datasets and performance evaluation; Image processing on music scores; Writer identification; Authoring, editing, storing and presentation systems for music scores; Multi-modal systems; Novel input-methods for music to produce written music; Web-based Music Information Retrieval services; Applications and projects; Use-cases related to written music. These are the proceedings of the 2nd International Workshop on Reading Music Systems, held in Delft on the 2nd of November 2019.

The number of scientific publications continues to rise exponentially, especially in Computer Science (CS). However, current solutions to analyze those publications restrict access behind a paywall, offer no features for visual analysis, limit access to their data, only focus on niches or sub-fields, and/or are not flexible and modular enough to be transferred to other datasets. In this thesis, we conduct a scientometric analysis to uncover the implicit patterns hidden in CS metadata and to determine the state of CS research. Specifically, we investigate trends of the quantity, impact, and topics for authors, venues, document types (conferences vs. journals), and fields of study (compared to, e.g., medicine). To achieve this we introduce the CS-Insights system, an interactive web application to analyze CS publications with various dashboards, filters, and visualizations. The data underlying this system is the DBLP Discovery Dataset (D3), which contains metadata from 5 million CS publications. Both D3 and CS-Insights are open-access, and CS-Insights can be easily adapted to other datasets in the future. The most interesting findings of our scientometric analysis include that i) there has been a stark increase in publications, authors, and venues in the last two decades, ii) many authors only recently joined the field, iii) the most cited authors and venues focus on computer vision and pattern recognition, while the most productive prefer engineering-related topics, iv) the preference of researchers to publish in conferences over journals dwindles, v) on average, journal articles receive twice as many citations compared to conference papers, but the contrast is much smaller for the most cited conferences and journals, and vi) journals also get more citations in all other investigated fields of study, while only CS and engineering publish more in conferences than journals.

同行评审是一项广泛接受的研究评估机制，在学术出版中发挥关键作用。然而，批评已经长期升级了这种机制，主要是因为它的低效率和主体性。近年来已经看到人工智能（AI）在协助同行评审过程中的应用。尽管如此，随着人类的参与，这种限制仍然是不可避免的。在本文中，我们提出了自动化学术纸质审查（ASPR）的概念，并审查了相关的文献和技术，讨论实现全面的计算机化审查流程的可能性。我们进一步研究了现有技术ASPR的挑战。在审查和讨论的基础上，我们得出结论，ASPR的每个阶段都有相应的研究和技术。这验证了随着相关技术继续发展的长期可以实现ASPR。其实现中的主要困难在于不完美的文献解析和表示，数据不足，数据缺陷，人机互动和有缺陷的深度逻辑推理。在可预见的未来，ASPR和同行评审将在ASPR能够充分承担从人类的审查工作量之前以加强方式共存。

世界各地的隐私法律和法规的景观是复杂而不断变化的。国家和超国家法律，协议，法令和其他政府发行的规则构成了公司必须遵循的拼凑而成才能在国际上进行运作。为了检查该拼凑而成的状态和演变，我们介绍了1,043条隐私法，法规和准则的政府隐私指示语料库或GPI语料库，涵盖了182个司法管辖区。该语料库可以对法律焦点进行大规模定量和定性检查。我们检查了创建GPI的时间分布，并说明了过去50年中隐私立法的急剧增加，尽管较细粒度的检查表明，增加的速度取决于GPIS所说的个人数据类型。我们的探索还表明，大多数隐私法分别解决了相对较少的个人数据类型，这表明全面的隐私立法仍然很少见。此外，主题建模结果显示了GPI中常见主题的普遍性，例如财务，医疗保健和电信。最后，我们将语料库释放到研究界，以促进进一步的研究。

窃是声称自己是其他人，没有任何适当信用和引用的人。本文是一份调查论文，代表了一些很棒的研究论文及其对窃工作的比较。如今，窃成为自然语言处理领域中最有趣，最关键的研究点之一。我们回顾了一些基于不同类型的窃检测及其模型和算法的旧研究论文，并比较了这些论文的准确性。有几种方法可以使用不同的语言检测。有一些算法可以检测窃。类似，语料库，CL-CNG，LSI，Levenshtein距离等。我们分析了这些论文，并了解到它们使用了不同类型的算法来检测窃。在实验这些论文之后，我们得到了一些算法为检测pla窃提供了更好的输出和准确性。我们将对有关窃的一些论文进行审查，并将讨论其模型的利弊。我们还展示了一种提出的窃方法方法，该方法基于感知分离，单词分离并根据同义词制作句子并与任何来源进行比较。

与简单英语的德国同行“莱希特·斯普拉奇（Leichte Sprache）”是一种旨在促进复杂的书面语言的受监管语言，否则不同的人群将无法访问。我们为简单德语 - 德语提供了一个新的与句子一致的单语语料库。它包含多个使用自动句子对准方法对齐的文档对准源。我们根据手动标记的对齐文档子集评估我们的对齐方式。通过F1得分衡量的句子对齐质量超过了先前的工作。我们根据CC BY-SA和MIT许可证的随附代码发布数据集。

创新是经济和社会发展的主要驱动力，有关多种创新的信息嵌入了专利和专利申请的半结构化数据中。尽管在专利数据中表达的创新的影响和新颖性很难通过传统手段来衡量，但ML提供了一套有希望的技术来评估新颖性，汇总贡献和嵌入语义。在本文中，我们介绍了Harvard USPTO专利数据集（HUPD），该数据集是2004年至2004年之间提交给美国专利商业办公室（USPTO）的大型，结构化和多用途的英语专利专利申请。 2018年。HUPD拥有超过450万张专利文件，是可比的Coldia的两到三倍。与以前在NLP中提出的专利数据集不同，HUPD包含了专利申请的发明人提交的版本（不是授予专利的最终版本），其中允许我们在第一次使用NLP方法进行申请时研究专利性。它在包含丰富的结构化元数据以及专利申请文本的同时也很新颖：通过提供每个应用程序的元数据及其所有文本字段，数据集使研究人员能够执行一组新的NLP任务，以利用结构性协变量的变异。作为有关HUPD的研究类型的案例研究，我们向NLP社区（即专利决策的二元分类）介绍了一项新任务。我们还显示数据集中提供的结构化元数据使我们能够对此任务进行概念转移的明确研究。最后，我们演示了如何将HUPD用于三个其他任务：专利主题领域的多类分类，语言建模和摘要。

大型语言模型，例如OpenAI的法典和DeepMind的字母，可以生成代码来解决以自然语言表达的各种问题。这项技术已经在至少一项广泛使用的编程编辑器扩展程序中进行了商业化：Github Copilot。在本文中，我们探讨了具有大型语言模型（LLM辅助编程）的编程与程序员协助的先前概念化相似，并且与众不同。我们借鉴了公开可用的经验报告，有关LLM辅助编程以及先前的可用性和设计研究。我们发现，尽管LLM辅助编程通过搜索和重用分享了一些编译，配对编程和编程的属性，但技术可能性和实践经验都存在根本差异。因此，应该将LLM辅助编程视为具有自己独特的属性和挑战的新方法。最后，我们借鉴了用户研究的观察结果，在该观察中，非专家最终用户程序员使用LLM辅助工具来求解电子表格中的数据任务。我们讨论可能出现的问题，并在将大型语言模型应用于最终用户编程时，尤其是对于几乎没有编程专业知识的用户。

本文提供了当前视频内容提取工具的比较，重点是比较基于任务的机器学习服务。在过去十年中，视频智能（VIDINT）数据已成为关键情报来源。基于AI的分析和自动化工具从视频中提取和构造内容的需求已迅速成为需要大规模搜索，分析和利用视频的组织的优先事项。随着机器学习技术的快速增长，机器转录，机器翻译，主题标签和对象识别任务的成熟度以指数级的速度提高，随着新应用程序的发展，速度和准确性的性能记录破坏了。本文的每个部分审查并根据与机器学习技术从视频中提取信息相关的任务进行了比较产品，软件资源和视频分析功能。

数据增强是自然语言处理（NLP）模型的鲁棒性评估的重要组成部分，以及增强他们培训的数据的多样性。在本文中，我们呈现NL-Cogmenter，这是一种新的参与式Python的自然语言增强框架，它支持创建两个转换（对数据的修改）和过滤器（根据特定功能的数据拆分）。我们描述了框架和初始的117个变换和23个过滤器，用于各种自然语言任务。我们通过使用其几个转换来分析流行自然语言模型的鲁棒性来证明NL-Upmenter的功效。基础架构，Datacards和稳健性分析结果在NL-Augmenter存储库上公开可用（\ url {https://github.com/gem-benchmark/nl-augmenter}）。

The International Workshop on Reading Music Systems (WoRMS) is a workshop that tries to connect researchers who develop systems for reading music, such as in the field of Optical Music Recognition, with other researchers and practitioners that could benefit from such systems, like librarians or musicologists. The relevant topics of interest for the workshop include, but are not limited to: Music reading systems; Optical music recognition; Datasets and performance evaluation; Image processing on music scores; Writer identification; Authoring, editing, storing and presentation systems for music scores; Multi-modal systems; Novel input-methods for music to produce written music; Web-based Music Information Retrieval services; Applications and projects; Use-cases related to written music. These are the proceedings of the 3rd International Workshop on Reading Music Systems, held in Alicante on the 23rd of July 2021.

本次调查绘制了用于分析社交媒体数据的生成方法的研究状态的广泛的全景照片（Sota）。它填补了空白，因为现有的调查文章在其范围内或被约会。我们包括两个重要方面，目前正在挖掘和建模社交媒体的重要性：动态和网络。社会动态对于了解影响影响或疾病的传播，友谊的形成，友谊的形成等，另一方面，可以捕获各种复杂关系，提供额外的洞察力和识别否则将不会被注意的重要模式。

This paper presents the OPUS ecosystem with a focus on the development of open machine translation models and tools, and their integration into end-user applications, development platforms and professional workflows. We discuss our on-going mission of increasing language coverage and translation quality, and also describe on-going work on the development of modular translation models and speed-optimized compact solutions for real-time translation on regular desktops and small devices.

评论是源代码的重要组成部分，是文档的主要来源。这引起了人们对使用大量注释的兴趣训练或评估消耗或生产它们的工具，例如生成甲骨文，甚至是从注释中生成代码，或自动生成代码摘要。这项工作大部分对评论的结构和质量做出了强烈的假设，例如假设它们主要由适当的英语句子组成。但是，我们对这些用例的现有评论的实际质量知之甚少。评论通常包含在其他类型的文本中看不到的独特结构和元素，并且从中过滤或提取信息需要额外的谨慎。本文探讨了来自GitHub的840个最受欢迎的开源项目和Srilab数据集的8422个项目的Python评论的内容和质量，并且Na \“ Ive vs.深入过滤的影响都可以使用现有注释来用于使用现有注释。培训和评估产生评论的系统。

随着大型语言模型的出现，抽象性摘要的方法取得了长足的进步，从而在应用程序中使用了帮助知识工人处理笨拙的文档收集的潜力。一个这样的环境是民权诉讼交换所（CRLC）（https://clearinghouse.net），其中发布了有关大规模民权诉讼，服务律师，学者和公众的信息。如今，CRLC中的摘要需要对律师和法律专业的学生进行广泛的培训，这些律师和法律专业的学生花费数小时了解多个相关文件，以便产生重要事件和结果的高质量摘要。在这种持续的现实世界摘要工作的激励下，我们引入了Multi-iplesum，这是由正在进行的CRLC写作中绘制的9,280个专家作者的摘要集。鉴于源文档的长度，多文章介绍了一个具有挑战性的多文档摘要任务，通常每个情况超过200页。此外，多胎sum与其多个目标摘要中的其他数据集不同，每个数据集都处于不同的粒度（从一句“极端”摘要到超过五百个单词的多段落叙述）。我们提供了广泛的分析，表明，尽管培训数据（遵守严格的内容和样式准则）中的摘要很高，但最新的摘要模型在此任务上的表现较差。我们发布了多体式的摘要方法，以及促进应用程序的开发，以协助CRLC的任务https://multilexsum.github.io。

本文介绍了对土耳其语可用于的语料库和词汇资源的全面调查。我们审查了广泛的资源，重点关注公开可用的资源。除了提供有关可用语言资源的信息外，我们还提供了一组建议，并确定可用于在土耳其语言学和自然语言处理中进行研究和建筑应用的数据中的差距。

两个关键假设塑造了排名检索的通常视图：（1）搜索者可以为他们希望看到的文档中的疑问选择单词，并且（2）排名检索的文档就足以，因为搜索者将足够就足够了能够认识到他们希望找到的那些。当要搜索的文档处于搜索者未知的语言时，既不是真的。在这种情况下，需要跨语言信息检索（CLIR）。本章审查了艺术技术的交流信息检索，并概述了一些开放的研究问题。

大语言模型的兴起的一个关注点是它们可能造成重大伤害的潜力，尤其是在偏见，淫秽，版权和私人信息方面进行预处理。新兴的道德方法试图过滤预处理的材料，但是这种方法是临时的，未能考虑到上下文。我们提供了一种以法律为基础的过滤方法，该方法直接解决了过滤材料的权衡。首先，我们收集并提供了一堆法律，这是一个256GB（以及增长）的开源英语法律和行政数据数据集，涵盖法院意见，合同，行政规则和立法记录。对一堆法律进行预处理可能有助于解决有望改善司法接触的法律任务。其次，我们提炼政府已制定的法律规范将有毒或私人内容限制为可行的研究人员，并讨论我们的数据集如何反映这些规范。第三，我们展示了一堆法律如何为研究人员提供直接从数据中学习此类过滤规则的机会，从而为基于模型的处理提供了令人兴奋的新研究方向。

Grammatical Error Correction (GEC) is the task of automatically detecting and correcting errors in text. The task not only includes the correction of grammatical errors, such as missing prepositions and mismatched subject-verb agreement, but also orthographic and semantic errors, such as misspellings and word choice errors respectively. The field has seen significant progress in the last decade, motivated in part by a series of five shared tasks, which drove the development of rule-based methods, statistical classifiers, statistical machine translation, and finally neural machine translation systems which represent the current dominant state of the art. In this survey paper, we condense the field into a single article and first outline some of the linguistic challenges of the task, introduce the most popular datasets that are available to researchers (for both English and other languages), and summarise the various methods and techniques that have been developed with a particular focus on artificial error generation. We next describe the many different approaches to evaluation as well as concerns surrounding metric reliability, especially in relation to subjective human judgements, before concluding with an overview of recent progress and suggestions for future work and remaining challenges. We hope that this survey will serve as comprehensive resource for researchers who are new to the field or who want to be kept apprised of recent developments.