高质量的人类解释需要语言和事实准备以及实时检索信息的能力。这种情况在远程同步解释（RSI）的背景下尤为重要，其中发生时间可能是短暂的，对专业口译员构成新挑战以及他们对提供高质量服务的承诺。为了减轻这些挑战，我们提出了解释器辅助，这是一个专门为RSI场景集成而设计的计算机辅助解释工具。翻译辅助包括两个主要功能集：自动词汇表创作工具和实时建议系统。在本文中，我们描述了我们工具的整体设计，其集成到典型的RSI工作流程，以及在词汇表创作的质量和相关性的基准测试中实现的结果，以及实时的精度和回忆建议功能。

近年来，围绕具有集成自动语音处理的计算机辅助解释工具的设计越来越多的研究以及受训人员和专业口译员的使用。本文讨论了这些工具的系统延迟的作用，并提出了一个实验的结果，该试验旨在调查在同时模当的解释器中认知的最大系统延迟。结果表明，口译员可以应对3秒的系统延迟，而在准确性和流畅性方面都没有对原始文本的再现产生的任何重大影响。该值高于可用的AI的CAI工具的典型延迟，并铺平了以更大的基于上下文的语言模型和更高延迟进行实验的方式。

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。

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。

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。

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。

构建可用的无线电监控自动语音识别（ASR）系统是资源不足的语言的一项挑战性任务，但这在广播是公众沟通和讨论的主要媒介的社会中至关重要。联合国在乌干达的最初努力证明了如何理解被社交媒体排除在社交媒体中的农村人的看法在国家规划中很重要。但是，由于缺乏转录的语音数据集，这些努力正受到挑战。在本文中，Makerere人工智能研究实验室发布了155小时的Luganda Radio演讲语料库。据我们所知，这是撒哈拉以南非洲第一个公开可用的广播数据集。本文描述了语音语料库的开发，并使用开源语音识别工具包Coqui STT Toolkit提出了基线Luganda ASR绩效结果。

Personal assistants, automatic speech recognizers and dialogue understanding systems are becoming more critical in our interconnected digital world. A clear example is air traffic control (ATC) communications. ATC aims at guiding aircraft and controlling the airspace in a safe and optimal manner. These voice-based dialogues are carried between an air traffic controller (ATCO) and pilots via very-high frequency radio channels. In order to incorporate these novel technologies into ATC (low-resource domain), large-scale annotated datasets are required to develop the data-driven AI systems. Two examples are automatic speech recognition (ASR) and natural language understanding (NLU). In this paper, we introduce the ATCO2 corpus, a dataset that aims at fostering research on the challenging ATC field, which has lagged behind due to lack of annotated data. The ATCO2 corpus covers 1) data collection and pre-processing, 2) pseudo-annotations of speech data, and 3) extraction of ATC-related named entities. The ATCO2 corpus is split into three subsets. 1) ATCO2-test-set corpus contains 4 hours of ATC speech with manual transcripts and a subset with gold annotations for named-entity recognition (callsign, command, value). 2) The ATCO2-PL-set corpus consists of 5281 hours of unlabeled ATC data enriched with automatic transcripts from an in-domain speech recognizer, contextual information, speaker turn information, signal-to-noise ratio estimate and English language detection score per sample. Both available for purchase through ELDA at http://catalog.elra.info/en-us/repository/browse/ELRA-S0484. 3) The ATCO2-test-set-1h corpus is a one-hour subset from the original test set corpus, that we are offering for free at https://www.atco2.org/data. We expect the ATCO2 corpus will foster research on robust ASR and NLU not only in the field of ATC communications but also in the general research community.

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。

识别跨语言抄袭是挑战性的，特别是对于遥远的语言对和感知翻译。我们介绍了这项任务的新型多语言检索模型跨语言本体论（CL \ nobreakdash-osa）。 CL-OSA表示从开放知识图Wikidata获得的实体向量的文档。反对其他方法，Cl \ nobreakdash-osa不需要计算昂贵的机器翻译，也不需要使用可比较或平行语料库进行预培训。它可靠地歧义同音异义和缩放，以允许其应用于Web级文档集合。我们展示了CL-OSA优于从五个大局部多样化的测试语料中检索候选文档的最先进的方法，包括日语英语等遥控语言对。为了识别在角色级别的跨语言抄袭，CL-OSA主要改善了感觉识别翻译的检测。对于这些挑战性案例，CL-OSA在良好的Plagdet得分方面的表现超过了最佳竞争对手的比例超过两种。我们研究的代码和数据公开可用。

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}）。

确保适当的标点符号和字母外壳是朝向应用复杂的自然语言处理算法的关键预处理步骤。这对于缺少标点符号和壳体的文本源，例如自动语音识别系统的原始输出。此外，简短的短信和微博的平台提供不可靠且经常错误的标点符号和套管。本调查概述了历史和最先进的技术，用于恢复标点符号和纠正单词套管。此外，突出了当前的挑战和研究方向。

非结构化的文本中存在大量的位置信息，例如社交媒体帖子，新闻报道，科学文章，网页，旅行博客和历史档案。地理学是指识别文本中的位置参考并识别其地理空间表示的过程。虽然地理标准可以使许多领域受益，但仍缺少特定应用程序的摘要。此外，缺乏对位置参考识别方法的现有方法的全面审查和比较，这是地理验证的第一个和核心步骤。为了填补这些研究空白，这篇综述首先总结了七个典型的地理应用程序域：地理信息检索，灾难管理，疾病监视，交通管理，空间人文，旅游管理和犯罪管理。然后，我们通过将这些方法分类为四个组，以基于规则的基于规则，基于统计学学习的基于统计学学习和混合方法将这些方法分类为四个组，从而回顾了现有的方法参考识别方法。接下来，我们彻底评估了27种最广泛使用的方法的正确性和计算效率，该方法基于26个公共数据集，其中包含不同类型的文本（例如，社交媒体帖子和新闻报道），包含39,736个位置参考。这项彻底评估的结果可以帮助未来的方法论发展以获取位置参考识别，并可以根据应用需求指导选择适当方法的选择。

随着能够在不同用户上下文（例如，移动中的用户）操作的智能系统的需求不断增长，因此，该系统对用户需要的正确解释对于对用户查询的答案提供了一致的答案至关重要。用于解决此类任务的最有效技术是在自然语言处理和术语语义扩展的领域中。这样的系统旨在估计输入查询的实际含义，以解决用户问题中表达的单词的概念。本文的目的是证明哪种语义关系在基于语义扩展的检索系统中影响最大的，并确定在结合此类关系时的准确性和噪声引入之间的最佳权衡。评估使得构建一个简单的自然语言处理系统，能够查询任何分类驱动的领域，从而利用不同语义扩展作为知识资源的组合。拟议的评估采用广泛而多样的分类法作为用例，利用其标签作为扩展的基础。为了建立知识资源，已经生产并集成了几个语料库，并将其集成到NLP基础架构中，目的是估算与分类学标签相对应的伪征值，被认为是可能的意图。

开发语音技术是对低资源语言的挑战，其中注释和原始语音数据稀疏。马耳他是一种这样的语言。近年来，对马耳他的计算处理有所增加，包括语音技术，但后者的资源仍然稀疏。在本文中，我们考虑提高这些语言的语音识别的数据增强技术，专注于马耳他作为测试用例。我们考虑三种不同类型的数据增强：无监督的培训，多语言培训和合成演讲的使用作为培训数据。目标是确定这些技术或它们的组合，是改善起始点是大约7小时转录语音的语言的语言的最有效。我们的结果表明，在这里研究了三种数据增强技术，导致我们在不使用语言模型的情况下实现15％的绝对增长。

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.

This paper describes a simple yet efficient repetition-based modular system for speeding up air-traffic controllers (ATCos) training. E.g., a human pilot is still required in EUROCONTROL's ESCAPE lite simulator (see https://www.eurocontrol.int/simulator/escape) during ATCo training. However, this need can be substituted by an automatic system that could act as a pilot. In this paper, we aim to develop and integrate a pseudo-pilot agent into the ATCo training pipeline by merging diverse artificial intelligence (AI) powered modules. The system understands the voice communications issued by the ATCo, and, in turn, it generates a spoken prompt that follows the pilot's phraseology to the initial communication. Our system mainly relies on open-source AI tools and air traffic control (ATC) databases, thus, proving its simplicity and ease of replicability. The overall pipeline is composed of the following: (1) a submodule that receives and pre-processes the input stream of raw audio, (2) an automatic speech recognition (ASR) system that transforms audio into a sequence of words; (3) a high-level ATC-related entity parser, which extracts relevant information from the communication, i.e., callsigns and commands, and finally, (4) a speech synthesizer submodule that generates responses based on the high-level ATC entities previously extracted. Overall, we show that this system could pave the way toward developing a real proof-of-concept pseudo-pilot system. Hence, speeding up the training of ATCos while drastically reducing its overall cost.

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。

Automatic keyword extraction (AKE) has gained more importance with the increasing amount of digital textual data that modern computing systems process. It has various applications in information retrieval (IR) and natural language processing (NLP), including text summarisation, topic analysis and document indexing. This paper proposes a simple but effective post-processing-based universal approach to improve the performance of any AKE methods, via an enhanced level of semantic-awareness supported by PoS-tagging. To demonstrate the performance of the proposed approach, we considered word types retrieved from a PoS-tagging step and two representative sources of semantic information -- specialised terms defined in one or more context-dependent thesauri, and named entities in Wikipedia. The above three steps can be simply added to the end of any AKE methods as part of a post-processor, which simply re-evaluate all candidate keywords following some context-specific and semantic-aware criteria. For five state-of-the-art (SOTA) AKE methods, our experimental results with 17 selected datasets showed that the proposed approach improved their performances both consistently (up to 100\% in terms of improved cases) and significantly (between 10.2\% and 53.8\%, with an average of 25.8\%, in terms of F1-score and across all five methods), especially when all the three enhancement steps are used. Our results have profound implications considering the ease to apply our proposed approach to any AKE methods and to further extend it.

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.