在今天的数字世界语言技术中取得了重要性。已经开发了几种软件，并提供了计算语言学领域。此类工具在使古典语言文本容易访问的情况下起着至关重要的作用。一些印度哲学学校为言语认知的各种技巧做出了贡献，可以正确分析句子。这些理论可用于构建单词感应消歧（WSD）的计算工具。在没有WSD的情况下，人们不能有适当的口头认知。这些理论被认为是“日惹\ = a”（发光性或兼容性）的概念，作为口头认知的不可或缺的原因。在这项工作中，我们在这些理论的基础上提出了一些洞察力，以创建一个工具，该工具将捕获yogyat \ = a的单词。我们在文本中描述了模糊性的问题，并呈现了在yogyat \ = a的帮助下计算地解决它的方法。在这里，只考虑了两个主要学校，即纽约\ = aya和vy \ = akarana。我们的论文试图展示在该领域创建工具的含义。此外，我们的工具还涉及创建“Ontologal标签集”以及标记Lexicon的策略。本文还涵盖了消融的介绍性描述。这种策略和某些案例研究将形成纸质的核心。

为低资源语言开发自然语言处理资源是一个具有挑战性的，但必不可少的任务。在本文中，我们为古吉拉特提提出了一种形态学分析仪。我们使用了基于双向LSTM的方法来执行语素边界检测和语法特征标记。我们创建了一个带有引理和语法特征的古吉拉特语的数据集。本文讨论的基于Bi-LSTM的Morph分析仪模型，有效地处理了语言形态，而不知道任何手工制作的后缀规则。据我们所知，这是Gujarati语言的第一个DataSet和Morph分析仪模型，它执行语法特征标记和语素边界检测任务。

Gender-inclusive language is important for achieving gender equality in languages with gender inflections, such as German. While stirring some controversy, it is increasingly adopted by companies and political institutions. A handful of tools have been developed to help people use gender-inclusive language by identifying instances of the generic masculine and providing suggestions for more inclusive reformulations. In this report, we define the underlying tasks in terms of natural language processing, and present a dataset and measures for benchmarking them. We also present a model that implements these tasks, by combining an inclusive language database with an elaborate sequence of processing steps via standard pre-trained models. Our model achieves a recall of 0.89 and a precision of 0.82 in our benchmark for identifying exclusive language; and one of its top five suggestions is chosen in real-world texts in 44% of cases. We sketch how the area could be further advanced by training end-to-end models and using large language models; and we urge the community to include more gender-inclusive texts in their training data in order to not present an obstacle to the adoption of gender-inclusive language. Through these efforts, we hope to contribute to restoring justice in language and, to a small extent, in reality.

本文提出了一种新方法，用于在大规模语言数据集中自动检测具有词汇性别的单词。目前，对自然语言处理中性别偏见的评估取决于手动编译的性别表达词典，例如代词（'He'，'She'等）和具有词汇性别的名词（“母亲”，“男友”，''女警等）。但是，如果没有定期更新这些列表的手动汇编，则可以导致静态信息，并且通常涉及单个注释者和研究人员的价值判断。此外，列表中未包含的术语不超出分析范围。为了解决这些问题，我们设计了一种基于词典的可扩展方法，以自动检测词汇性别，该性别可以提供具有高覆盖范围的动态，最新分析。我们的方法在确定从Wikipedia样本中随机检索的名词的词汇性别以及在先前研究中使用的性别单词列表中进行测试时达到了超过80％的精度。

在Mapuche语法由Smeets进行了介绍，介绍了Mapud \“Un诺的主要变形学方面，解释了它们的触发和所产生的上下文。我们提出了一种计算方法，其产生能够进行分类和分类的有限状态形态分析仪（和发电机）的计算方法适当地标记以Mapuche Word形式交互的所有组件（根和后缀）。本文的大部分侧重于呈现有关Mapud \“Un诺动词的形态及其使用FOMA的形式化的详细信息。本文还存在系统评估过程及其结果。

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}）。

由于它们在自然语言处理工具的开发中所扮演的关键作用，因此优质树仓的价值正在稳步增长。这种树仓的创造是劳动密集型且耗时的。尤其是当考虑树库的大小时，支持注释过程的工具至关重要。但是，已经提出了各种注释工具，但是它们通常不适合土耳其语等凝集性语言。 V1是用于注释依赖关系的船，随后被用于创建手动注释的Boun Treebank（UD_TURKISH-BOUN）。在这项工作中，我们根据使用船V1获得的经验报告了依赖性注释工具船V2的设计和实施，这揭示了一些改进的机会。 V2是一种多用户和基于Web的依赖性注释工具，设计为注释用户体验以产生有效的注释。该工具的主要目标是：（1）支持以提高速度创建有效且一致的注释，（2）显着改善注释者的用户体验，（3）支持注释者之间的协作，（4）提供开放 - 通过灵活的应用程序编程接口（API）来源和易于部署的基于Web的注释工具，以使科学界受益。本文讨论了船V2的启发，设计和实施以及示例。

分布语义是对含义变化和通过语料库变化的定量研究，目前是计算语言学中生产力最高的研究领域之一。近年来，大数据和可再现算法的更广泛可用性促进了其对生活语言的应用。但是，我们可以使用分布语义来研究像古希腊这样有限语料库的语言吗？这种方法能否告诉我们一些关于诸如荷马诗的语言和组成的古典研究中这种烦恼问题的信息？我们的论文将比较涉及古希腊语史诗中透射动词的公式的语义灵活性与非格式液体语料库中的类似动词短语，以检测公式中的独特变化模式。为了解决这个问题，我们提出了Agvalex，这是一种从古希腊依赖树库中自动提取的古希腊的计算价词典。词典包含有关动词及其论点的定量语料库驱动的形态，句法和词汇信息，例如对象，主体和介词短语，并且在古希腊作者的语言研究中有广泛的应用。

尽管最近在机器学习用于自然语言处理的机器学习方面，但自然语言推论（NLI）问题仍然是挑战。为此目的，我们贡献了一个新的数据集，专注于事实现象;但是，我们的任务与其他NLI任务保持相同，即引起的征集，矛盾或中性（ECN）。 DataSet在波兰语中包含完全自然语言话语，收集2,432个动词补充对和309个独特的动词。 DataSet基于国家波兰语（NKJP）的国家语料库，是主要动词频率和其他语言特征的代表性样本（例如，内部否定的发生）。我们发现，基于变压器的基于判决的模型获得了相对良好的结果（$ \ \左右89 \％$ F1得分）。尽管使用语言特征实现了更好的结果（$ \大约91 \％$ F1得分），但这种模型需要更多人工劳动力（循环中的人类），因为专家语言学家手动制备特征。基于BERT的模型仅消耗输入句子表明，它们捕获了NLI / Factivity的大部分复杂性。现象中的复杂病例 - 例如具有权利（e）和非致命动词的案件 - 仍然是进一步研究的开放问题。

To effectively train accurate Relation Extraction models, sufficient and properly labeled data is required. Adequately labeled data is difficult to obtain and annotating such data is a tricky undertaking. Previous works have shown that either accuracy has to be sacrificed or the task is extremely time-consuming, if done accurately. We are proposing an approach in order to produce high-quality datasets for the task of Relation Extraction quickly. Neural models, trained to do Relation Extraction on the created datasets, achieve very good results and generalize well to other datasets. In our study, we were able to annotate 10,022 sentences for 19 relations in a reasonable amount of time, and trained a commonly used baseline model for each relation.

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。

通用形态（UNIMORPH）项目是一项合作的努力，可为数百种世界语言实例化覆盖范围的标准化形态拐角。该项目包括两个主要的推力：一种无独立的特征架构，用于丰富的形态注释，并以各种语言意识到该模式的各种语言的带注释数据的类型级别资源。本文介绍了过去几年对几个方面的扩张和改进（自McCarthy等人（2020年）以来）。众多语言学家的合作努力增加了67种新语言，其中包括30种濒危语言。我们已经对提取管道进行了一些改进，以解决一些问题，例如缺少性别和马克龙信息。我们还修改了模式，使用了形态学现象所需的层次结构，例如多肢体协议和案例堆叠，同时添加了一些缺失的形态特征，以使模式更具包容性。鉴于上一个UniMorph版本，我们还通过16种语言的词素分割增强了数据库。最后，这个新版本通过通过代表来自metphynet的派生过程的实例丰富数据和注释模式来推动将衍生物形态纳入UniMorph中。

英语自然语言理解（NLU）系统已经取得了出色的表现，甚至在胶水和超级胶水等基准上表现出色。但是，这些基准仅包含教科书标准美国英语（SAE）。在NLP社区中，其他方言在很大程度上被忽略了。这导致偏见且不平等的NLU系统，仅服务于说话者的子人群。为了了解当前模型的差异并促进了更多的语言功能性的NLU系统，我们介绍了白话语言理解评估（Value）基准，这是我们使用一套词汇和形态句法转换规则创建的具有挑战性的胶水变体。在此最初版本（v.1）中，我们为非裔美国人白话英语（AAVE）的11个特征构建规则，并招募流利的AAVE扬声器，以通过参与性设计方式通过语言可接受性判断来验证每个功能转换。实验表明，这些新的方言功能可以导致模型性能下降。要运行转换代码并下载合成和金标准的方言胶水标准，请参见https://github.com/salt-nlp/value

Automatic speech recognition (ASR) meets more informal and free-form input data as voice user interfaces and conversational agents such as the voice assistants such as Alexa, Google Home, etc., gain popularity. Conversational speech is both the most difficult and environmentally relevant sort of data for speech recognition. In this paper, we take a linguistic perspective, and take the French language as a case study toward disambiguation of the French homophones. Our contribution aims to provide more insight into human speech transcription accuracy in conditions to reproduce those of state-of-the-art ASR systems, although in a much focused situation. We investigate a case study involving the most common errors encountered in the automatic transcription of French language.

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.

我们开发一个正式代表空间安排的自然语言描述中的空间语义概念的系统。系统构建在空间语义表示模型上，根据该句子中的哪个单词被分配了空间角色，并且这些角色之间的关系是用空间关系表示的。我们将我们的系统与形状语法形式相结合，它使用形状规则来生成二维形状的语言（集合）。我们所提出的系统由成对的形状规则和口头规则组成，口头规则在英语中描述了相关形状规则的动作。我们展示了我们系统成功解析的各种类型的自然语言描述，我们讨论了我们在语言和感知界面看到的开放问题和挑战。

方面含义是指如何提出情况的内部时间结构。这包括情况是将情况描述为状态还是事件，无论情况已经完成还是正在进行，以及是否被视为一个整体，还是关注特定阶段。这项调查概述了对词汇和语法方面进行建模以及对必要语言概念和术语的直观解释的概述。特别是，我们描述了统计，远程感，习惯性，完美和不完美的概念，以及最终性和情况类型的有影响力的清单。我们认为，由于方面是语义的关键组成部分，尤其是在以精确的方式报告情况的时间结构时，未来的NLP方法需要能够系统地处理和评估它，以实现人类水平的语言理解。

人类表演的法律文件中句子的注释是许多基于机器学习的系统支持法律任务的重要先决条件。通常，注释是按顺序完成的，句子句子通常是耗时的，因此昂贵。在本文中，我们介绍了一个概念验证系统，用于横向注释句子。该方法基于观察到含义类似的句子通常在特定类型系统方面具有相同的标签。我们在允许注释器中使用此观察来快速查看和注释在整个文档语料库中使用与给定句子的语义类似的句子。在这里，我们介绍了系统的界面并经验评估方法。实验表明，横向注释有可能使注释过程更快，更加一致。

As machine translation (MT) metrics improve their correlation with human judgement every year, it is crucial to understand the limitations of such metrics at the segment level. Specifically, it is important to investigate metric behaviour when facing accuracy errors in MT because these can have dangerous consequences in certain contexts (e.g., legal, medical). We curate ACES, a translation accuracy challenge set, consisting of 68 phenomena ranging from simple perturbations at the word/character level to more complex errors based on discourse and real-world knowledge. We use ACES to evaluate a wide range of MT metrics including the submissions to the WMT 2022 metrics shared task and perform several analyses leading to general recommendations for metric developers. We recommend: a) combining metrics with different strengths, b) developing metrics that give more weight to the source and less to surface-level overlap with the reference and c) explicitly modelling additional language-specific information beyond what is available via multilingual embeddings.

近年来，计算创造性领域的研究人员研究了人类创意过程，提出了用正式程序重现它的不同方法。在本文中，我们向西班牙语中的文学押韵产生了一种模型，语言和神经网络模型的结构（\ Textit {Word2Vec}）。％，进入语义同化的结构。通过手动评估由我们的算法产生的文本获得的结果是令人鼓舞的。