科学主题的分类方案概述了其知识体系。它还可以用于促进访问研究文章和与受试者相关的其他材料。例如，ACM计算分类系统（CCS）用于ACM数字库搜索界面以及索引计算机科学论文。我们观察到，计算语言学（CL）和自然语言处理（NLP），不存在综合分类系统等CCS或数学主题分类（MSC）。我们提出了一个分类方案 - 基于在这一主题的77个大学课程的在线讲座的分析，Cl / NLP的Clicker。目前拟议的分类学包括334个主题，并侧重于CL / NLP的教育方面;它主要是基于，但不是完全，在NLP课程的讲义中。我们讨论这种分类系统如何帮助各种现实世界应用，包括辅导平台，资源检索，资源推荐，先决条件链学习和调查生成。

有效的人类学习取决于广泛的教育材料，与学习者目前对该主题保持一致。虽然互联网彻底改变了人类的学习或教育，但仍存在大量资源可访问性障碍。即，过剩的在线信息可以使其充满努力导航和发现高质量的学习材料。在本文中，我们提出了教育资源发现（ERD）管道，用于为新颖域自动化Web资源发现。管道由三个主要步骤组成：数据收集，功能提取和资源分类。我们从一个已知的源域开始，通过传输学习在两个看不见的目标域上进行资源发现。我们首先从一组种子文档中收集频繁查询并在网上搜索以获取候选资源，例如讲座幻灯片和介绍博客帖子。然后我们介绍一个小说预用信息检索深神经网络模型，查询文件屏蔽语言建模（QD-MLM），以提取这些候选​​资源的深度特征。我们应用基于树的分类器来决定候选人是否是一个积极的学习资源。当在两个类似但新的靶域评估时，管道在评估时实现0.94和0.82的F1分数。最后，我们展示了该管道如何使应用程序有益于应用：调查的领先段落生成。这是据我们所知，这是考虑各种网络资源的研究。我们还释放了39,728个手动标记的Web资源的语料库，以及来自NLP，计算机视觉（CV）和统计信息（统计数据）的659个查询。

学术研究是解决以前从未解决过的问题的探索活动。通过这种性质，每个学术研究工作都需要进行文献审查，以区分其Novelties尚未通过事先作品解决。在自然语言处理中，该文献综述通常在“相关工作”部分下进行。鉴于研究文件的其余部分和引用的论文列表，自动相关工作生成的任务旨在自动生成“相关工作”部分。虽然这项任务是在10年前提出的，但直到最近，它被认为是作为科学多文件摘要问题的变种。然而，即使在今天，尚未标准化了自动相关工作和引用文本生成的问题。在这项调查中，我们进行了一个元研究，从问题制定，数据集收集，方法方法，绩效评估和未来前景的角度来比较相关工作的现有文献，以便为读者洞察到国家的进步 - 最内容的研究，以及如何进行未来的研究。我们还调查了我们建议未来工作要考虑整合的相关研究领域。

自然语言处理（NLP）是一个人工智能领域，它应用信息技术来处理人类语言，在一定程度上理解并在各种应用中使用它。在过去的几年中，该领域已经迅速发展，现在采用了深层神经网络的现代变体来从大型文本语料库中提取相关模式。这项工作的主要目的是调查NLP在药理学领域的最新使用。正如我们的工作所表明的那样，NLP是药理学高度相关的信息提取和处理方法。它已被广泛使用，从智能搜索到成千上万的医疗文件到在社交媒体中找到对抗性药物相互作用的痕迹。我们将覆盖范围分为五个类别，以调查现代NLP方法论，常见的任务，相关的文本数据，知识库和有用的编程库。我们将这五个类别分为适当的子类别，描述其主要属性和想法，并以表格形式进行总结。最终的调查介绍了该领域的全面概述，对从业者和感兴趣的观察者有用。

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.

在科学研究中，该方法是解决科学问题和关键研究对象的必不可少手段。随着科学的发展，正在提出，修改和使用许多科学方法。作者在抽象和身体文本中描述了该方法的详细信息，并且反映该方法名称的学术文献中的关键实体称为方法实体。在大量的学术文献中探索各种方法实体有助于学者了解现有方法，为研究任务选择适当的方法并提出新方法。此外，方法实体的演变可以揭示纪律的发展并促进知识发现。因此，本文对方法论和经验作品进行了系统的综述，重点是从全文学术文献中提取方法实体，并努力使用这些提取的方法实体来建立知识服务。首先提出了本综述涉及的关键概念的定义。基于这些定义，我们系统地审查了提取和评估方法实体的方法和指标，重点是每种方法的利弊。我们还调查了如何使用提取的方法实体来构建新应用程序。最后，讨论了现有作品的限制以及潜在的下一步。

诸如人工智能（AI）之类的快速发展领域经常超过维基百科等百科全书来源的努力，这些来源如不完全介绍最近引入的主题或完全缺乏这种内容。因此，自动产生内容的方法是解决此信息过载的有价值的工具。我们表明，最近的预训练语言建模的进展可以组合为维基百科铅段生成的两级提取和抽象方法。我们扩展了这种方法，以产生更长的维基百科风格的摘要，并通过详细研究100参考人体收集的调查，研究这种方法在本申请中争取如何奋斗。这是利用Web资源利用WEAL Wikipedia风格摘要的第一次研究。

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。

The internet has had a dramatic effect on the healthcare industry, allowing documents to be saved, shared, and managed digitally. This has made it easier to locate and share important data, improving patient care and providing more opportunities for medical studies. As there is so much data accessible to doctors and patients alike, summarizing it has become increasingly necessary - this has been supported through the introduction of deep learning and transformer-based networks, which have boosted the sector significantly in recent years. This paper gives a comprehensive survey of the current techniques and trends in medical summarization

Any organization needs to improve their products, services, and processes. In this context, engaging with customers and understanding their journey is essential. Organizations have leveraged various techniques and technologies to support customer engagement, from call centres to chatbots and virtual agents. Recently, these systems have used Machine Learning (ML) and Natural Language Processing (NLP) to analyze large volumes of customer feedback and engagement data. The goal is to understand customers in context and provide meaningful answers across various channels. Despite multiple advances in Conversational Artificial Intelligence (AI) and Recommender Systems (RS), it is still challenging to understand the intent behind customer questions during the customer journey. To address this challenge, in this paper, we study and analyze the recent work in Conversational Recommender Systems (CRS) in general and, more specifically, in chatbot-based CRS. We introduce a pipeline to contextualize the input utterances in conversations. We then take the next step towards leveraging reverse feature engineering to link the contextualized input and learning model to support intent recognition. Since performance evaluation is achieved based on different ML models, we use transformer base models to evaluate the proposed approach using a labelled dialogue dataset (MSDialogue) of question-answering interactions between information seekers and answer providers.

自动问题应答（QA）系统的目的是以时间有效的方式向用户查询提供答案。通常在数据库（或知识库）或通常被称为语料库的文件集合中找到答案。在过去的几十年里，收购知识的扩散，因此生物医学领域的新科学文章一直是指数增长。因此，即使对于领域专家，也难以跟踪域中的所有信息。随着商业搜索引擎的改进，用户可以在某些情况下键入其查询并获得最相关的一小组文档，以及在某些情况下从文档中的相关片段。但是，手动查找所需信息或答案可能仍然令人疑惑和耗时。这需要开发高效的QA系统，该系统旨在为用户提供精确和精确的答案提供了生物医学领域的自然语言问题。在本文中，我们介绍了用于开发普通域QA系统的基本方法，然后彻底调查生物医学QA系统的不同方面，包括使用结构化数据库和文本集合的基准数据集和几种提出的方​​法。我们还探讨了当前系统的局限性，并探索潜在的途径以获得进一步的进步。

有关应答数据集和模型的研究在研究界中获得了很多关注。其中许多人释放了自己的问题应答数据集以及模型。我们在该研究领域看到了巨大的进展。本调查的目的是识别，总结和分析许多研究人员释放的现有数据集，尤其是在非英语数据集以及研究代码和评估指标等资源中。在本文中，我们审查了问题应答数据集，这些数据集可以以法语，德语，日语，中文，阿拉伯语，俄语以及多语言和交叉的问答数据集进行英语。

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。

电子健康记录（EHR）是现代医疗系统的重要组成部分，影响医疗保健提供，运营和研究。尽管在EHR中进行了结构化信息，但非结构化的文本仍吸引了很多关注，并已成为一个令人兴奋的研究领域。最近的神经自然语言处理（NLP）方法的成功导致了处理非结构化临床笔记的新方向。在这项工作中，我们创建了一个用于临床文本的Python库，Ehrkit。该库包含两个主要部分：模拟III特定功能和任务特定功能。第一部分介绍了用于访问MIMIC-III NoteEvents数据的接口列表，包括基本搜索，信息检索和信息提取。第二部分集成了许多第三方库，用于多达12个删除NLP任务，例如命名实体识别，摘要，机器翻译等。

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。

问答系统被认为是流行且经常有效的信息在网络上寻求信息的手段。在这样的系统中，寻求信息者可以通过自然语言提出问题来获得对他们的查询的简短回应。交互式问题回答是一种最近提出且日益流行的解决方案，它位于问答和对话系统的交集。一方面，用户可以以普通语言提出问题，并找到对她的询问的实际回答；另一方面，如果在初始请求中有多个可能的答复，很少或歧义，则系统可以将问题交通会话延长到对话中。通过允许用户提出更多问题，交互式问题回答使用户能够与系统动态互动并获得更精确的结果。这项调查提供了有关当前文献中普遍存在的交互式提问方法的详细概述。它首先要解释提问系统的基本原理，从而定义新的符号和分类法，以将所有已确定的作品结合在统一框架内。然后，根据提出的方法，评估方法和数据集/应用程序域来介绍和检查有关交互式问题解答系统的审查已发表的工作。我们还描述了围绕社区提出的特定任务和问题的趋势，从而阐明了学者的未来利益。 GitHub页面的综合综合了本文献研究中涵盖的所有主要主题，我们的工作得到了进一步的支持。 https://sisinflab.github.io/interactive-question-answering-systems-survey/

多文件摘要（MDS）是信息聚合的有效工具，它从与主题相关文档集群生成信息和简洁的摘要。我们的调查是，首先，系统地概述了最近的基于深度学习的MDS模型。我们提出了一种新的分类学，总结神经网络的设计策略，并进行全面的最先进的概要。我们突出了在现有文献中很少讨论的各种客观函数之间的差异。最后，我们提出了与这个新的和令人兴奋的领域有关的几个方向。

Future work sentences (FWS) are the particular sentences in academic papers that contain the author's description of their proposed follow-up research direction. This paper presents methods to automatically extract FWS from academic papers and classify them according to the different future directions embodied in the paper's content. FWS recognition methods will enable subsequent researchers to locate future work sentences more accurately and quickly and reduce the time and cost of acquiring the corpus. The current work on automatic identification of future work sentences is relatively small, and the existing research cannot accurately identify FWS from academic papers, and thus cannot conduct data mining on a large scale. Furthermore, there are many aspects to the content of future work, and the subdivision of the content is conducive to the analysis of specific development directions. In this paper, Nature Language Processing (NLP) is used as a case study, and FWS are extracted from academic papers and classified into different types. We manually build an annotated corpus with six different types of FWS. Then, automatic recognition and classification of FWS are implemented using machine learning models, and the performance of these models is compared based on the evaluation metrics. The results show that the Bernoulli Bayesian model has the best performance in the automatic recognition task, with the Macro F1 reaching 90.73%, and the SCIBERT model has the best performance in the automatic classification task, with the weighted average F1 reaching 72.63%. Finally, we extract keywords from FWS and gain a deep understanding of the key content described in FWS, and we also demonstrate that content determination in FWS will be reflected in the subsequent research work by measuring the similarity between future work sentences and the abstracts.

了解全文学术文章的关键见解至关重要，因为它使我们能够确定有趣的趋势，洞悉研究和发展，并构建知识图。但是，只有在考虑全文时才可用一些有趣的关键见解。尽管研究人员在简短文档中的信息提取方面取得了重大进展，但从全文学术文献中提取科学实体仍然是一个具有挑战性的问题。这项工作提出了一种称为ENEREX的自动端对端研究实体提取器，用于提取技术集，客观任务，全文学术学术研究文章等技术方面。此外，我们提取了三个新颖的方面，例如源代码，计算资源，编程语言/库中的链接。我们演示了Enerex如何从计算机科学领域的大规模数据集中提取关键见解和趋势。我们进一步测试了多个数据集上的管道，发现ENEREX在最新模型的状态下进行了改进。我们强调了现有数据集的能力如何受到限制，以及enerex如何适应现有知识图。我们还向未来研究的指针进行了详细的讨论。我们的代码和数据可在https://github.com/discoveryanalyticscenter/enerex上公开获取。

我们研究了从类别理论的数学字段中的英语文本中提取数学实体的不同系统，作为构建数学知识图的第一步。我们考虑四个不同的术语提取器，并比较它们的结果。这个小实验展示了从嘈杂域文本中提取的术语的构建和评估的一些问题。我们还提供了研究数学的两个开放语料库，尤其是类别理论：一小部分来自TAC期刊（3188个句子）的摘要，以及来自NLAB社区Wiki（15,000个句子）的较大语料库。