This paper introduces the Forgotten Realms Wiki (FRW) data set and domain specific natural language generation using FRW along with related analyses. Forgotten Realms is the de-facto default setting of the popular open ended tabletop fantasy role playing game, Dungeons & Dragons. The data set was extracted from the Forgotten Realms Fandom wiki consisting of more than over 45,200 articles. The FRW data set is constituted of 11 sub-data sets in a number of formats: raw plain text, plain text annotated by article title, directed link graphs, wiki info-boxes annotated by the wiki article title, Poincar\'e embedding of first link graph, multiple Word2Vec and Doc2Vec models of the corpus. This is the first data set of this size for the Dungeons & Dragons domain. We then present a pairwise similarity comparison benchmark which utilizes similarity measures. In addition, we perform D&D domain specific natural language generation using the corpus and evaluate the named entity classification with respect to the lore of Forgotten Realms.

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。

Wikidata是一个经常更新，社区驱动和多语言知识图形。因此，Wikidata是实体联系的一个有吸引力的基础，这是最近发表论文的增加显而易见的。该调查侧重于四个主题：（1）存在哪些Wikidata实体链接数据集，它们是多么广泛使用，它们是如何构建的？ （2）对实体联系数据集的设计进行Wikidata的特点，如果是的话，怎么样？ （3）当前实体链接方法如何利用Wikidata的特定特征？ （4）现有实体链接方法未开发哪种Wikidata特征？本次调查显示，当前的Wikidata特定实体链接数据集在其他知识图表中的方案中的注释方案中没有不同。因此，没有提升多语言和时间依赖数据集的可能性，是自然适合维基帽的数据集。此外，我们表明大多数实体链接方法使用Wikidata以与任何其他知识图相同的方式，因为任何其他知识图都缺少了利用Wikidata特定特征来提高质量的机会。几乎所有方法都使用标签等特定属性，有时是描述，而是忽略超关系结构等特征。因此，例如，通过包括超关系图嵌入或类型信息，仍有改进的余地。许多方法还包括来自维基百科的信息，这些信息很容易与Wikidata组合并提供有价值的文本信息，Wikidata缺乏。

链接的开放数据实践导致了过去十年中网络上结构化数据的显着增长。这样的结构化数据以机器可读的方式描述了现实世界实体，并为自然语言处理领域的研究创造了前所未有的机会。但是，缺乏有关如何使用此类数据，哪种任务以及它们在多大程度上对这些任务有用的研究。这项工作着重于电子商务领域，以探索利用此类结构化数据来创建可能用于产品分类和链接的语言资源的方法。我们以RDF N四分之一的形式处理数十亿个结构化数据点，以创建数百万个与产品相关的语料库单词，后来以三种不同的方式用于创建语言资源：培训单词嵌入模型，继续预训练类似于Bert的语言模型和训练机器翻译模型，这些模型被用作生成产品相关的关键字的代理。我们对大量基准测试的评估表明，嵌入单词是提高这两个任务准确性的最可靠和一致的方法（在某些数据集中，宏观 - 平均F1中最高6.9个百分点）。但是，其他两种方法并不那么有用。我们的分析表明，这可能是由于许多原因，包括结构化数据中的偏置域表示以及缺乏词汇覆盖范围。我们分享我们的数据集，并讨论如何将我们所学到的经验教训朝着这一方向介绍未来的研究。

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。

The relationship between words in a sentence often tells us more about the underlying semantic content of a document than its actual words, individually. In this work, we propose two novel algorithms, called Flexible Lexical Chain II and Fixed Lexical Chain II. These algorithms combine the semantic relations derived from lexical chains, prior knowledge from lexical databases, and the robustness of the distributional hypothesis in word embeddings as building blocks forming a single system. In short, our approach has three main contributions: (i) a set of techniques that fully integrate word embeddings and lexical chains; (ii) a more robust semantic representation that considers the latent relation between words in a document; and (iii) lightweight word embeddings models that can be extended to any natural language task. We intend to assess the knowledge of pre-trained models to evaluate their robustness in the document classification task. The proposed techniques are tested against seven word embeddings algorithms using five different machine learning classifiers over six scenarios in the document classification task. Our results show the integration between lexical chains and word embeddings representations sustain state-of-the-art results, even against more complex systems.

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。

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。

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}）。

自然语言推论（NLI）是自然语言处理中的热门话题研究，句子之间的矛盾检测是NLI的特殊情况。这被认为是一项困难的NLP任务，当在许多NLP应用程序中添加为组件时，其影响很大，例如问答系统，文本摘要。阿拉伯语是由于其丰富的词汇，语义歧义而检测矛盾的最具挑战性的低资源语言之一。我们创建了一个超过12K句子的数据集并命名为Arnli，这将是公开可用的。此外，我们采用了一种新的模型，该模型受到斯坦福大学矛盾检测的启发，提出了有关英语的解决方案。我们提出了一种方法，以使用矛盾向量与语言模型向量作为机器学习模型的输入来检测阿拉伯语对句子之间的矛盾。我们分析了不同传统的机器学习分类器的结果，并比较了他们在创建的数据集（Arnli）和Pheme，病态的英语数据集的自动翻译上进行了比较。使用随机森林分类器，精度为99％，60％和75％的Pheme，Sick和Arnli的最佳结果。

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。

由于免费的在线百科全书具有大量内容，因此Wikipedia和Wikidata是许多自然语言处理（NLP）任务的关键，例如信息检索，知识基础构建，机器翻译，文本分类和文本摘要。在本文中，我们介绍了Wikides，这是一个新颖的数据集，用于为文本摘要问题提供Wikipedia文章的简短描述。该数据集由6987个主题上的80K英语样本组成。我们设置了一种两阶段的摘要方法 - 描述生成（I阶段）和候选排名（II阶段）作为一种依赖于转移和对比学习的强大方法。对于描述生成，与其他小规模的预训练模型相比，T5和BART表现出了优越性。通过将对比度学习与Beam Search的不同输入一起应用，基于度量的排名模型优于直接描述生成模型，在主题独立拆分和独立于主题的独立拆分中，最高可达22个胭脂。此外，第II期中的结果描述得到了人类评估的支持，其中45.33％以上，而I阶段的23.66％则支持针对黄金描述。在情感分析方面，生成的描述无法有效地从段落中捕获所有情感极性，同时从黄金描述中更好地完成此任务。自动产生的新描述减少了人类为创建它们的努力，并丰富了基于Wikidata的知识图。我们的论文对Wikipedia和Wikidata产生了实际影响，因为有成千上万的描述。最后，我们预计Wikides将成为从短段落中捕获显着信息的相关作品的有用数据集。策划的数据集可公开可用：https：//github.com/declare-lab/wikides。

雇用措施恳求抄袭文本的措施是对学术诚信的严重威胁。要启用检测机释录的文本，我们会评估五个预先训练的单词嵌入模型的有效性与机器学习分类器和最先进的神经语言模型相结合。我们分析了研究论文，毕业论文和维基百科文章的预印刷品，我们使用不同的工具SpinBot和Spinnerchief释放。最佳的表演技术，啰素，平均F1得分为80.99％（F1 = 99.68％，纺纱病例的F1 = 71.64％），而人类评估员均达到纺纱病例的F1 = 78.4％，F1 = 65.6％的纺纱病例。我们表明，自动分类减轻了广泛使用的文本匹配系统的缺点，例如金风格和Plagscan。为了促进未来的研究，所有数据，代码和两个展示我们贡献的Web应用程序都公开使用。

虽然维基百科已被用于事实检查和索赔对揭露错误信息和欺骗的核查，但对于改善物质质量并排除嘈杂的文章至关重要。自我矛盾是维基百科的低质量文章类型。在这项工作中，我们提出了一种检测维基百科的自我矛盾物品的任务。基于“自相矛盾”模板，我们为自矛行检测任务创建了一个新型数据集。传统的矛盾检测侧重于比较句子或权利要求的对，但是自矛行检测需要进一步原因是文章的语义，并同时学习来自所有句子对的矛盾感知比较。因此，我们介绍了第一型号，成对矛盾神经网络（PCNN），不仅有效地识别自矛盾物品，而且还突出了最矛盾的矛盾句。 PCNN的主要思想是两倍。首先，为了减轻数据稀缺对自矛盾物品的影响，我们使用SNLI和MNLI基准预先列车成对矛盾学习模块。其次，我们选择具有最高矛盾概率值的Top-K句子对，并模拟它们的相关性，以确定相应的文章是否属于自矛盾。在拟议的Wikicontradictication数据集上进行的实验表明，PCNN可以产生有希望的性能并全面地突出句子对矛盾定位。

新闻文章修订历史为新闻文章中的叙事和事实演变提供了线索。为了促进对这一进化的分析，我们介绍了新闻修订历史记录的第一个公开可用的数据集。我们的数据集是大规模和多语言的；它包含120万篇文章，其中有460万款来自三个国家 /地区的英语和法语报纸来源，涵盖了15年的报道（2006 - 2021年）。我们定义文章级的编辑操作：加法，删除，编辑和重构，并开发高准确性提取算法以识别这些动作。为了强调许多编辑操作的事实性质，我们进行的分析表明，添加和删除的句子更可能包含更新事件，主要内容和报价，而不是不变的句子。最后，为了探索编辑操作是否可以预测，我们介绍了三个旨在预测版本更新过程中执行的动作的新任务。我们表明，这些任务对于人类专业而言是可能的，但对于大型NLP模型而言，这些任务具有挑战性。我们希望这可以刺激叙事框架的研究，并为追逐突发新闻的记者提供预测工具。

了解用户的意图并从句子中识别出语义实体，即自然语言理解（NLU），是许多自然语言处理任务的上游任务。主要挑战之一是收集足够数量的注释数据来培训模型。现有有关文本增强的研究并没有充分考虑实体，因此对于NLU任务的表现不佳。为了解决这个问题，我们提出了一种新型的NLP数据增强技术，实体意识数据增强（EADA），该技术应用了树结构，实体意识到语法树（EAST），以表示句子与对实体的注意相结合。我们的EADA技术会自动从少量注释的数据中构造东方，然后生成大量的培训实例，以进行意图检测和插槽填充。四个数据集的实验结果表明，该技术在准确性和泛化能力方面显着优于现有数据增强方法。

DBpedia is a community effort to extract structured information from Wikipedia and to make this information available on the Web. DBpedia allows you to ask sophisticated queries against datasets derived from Wikipedia and to link other datasets on the Web to Wikipedia data. We describe the extraction of the DBpedia datasets, and how the resulting information is published on the Web for human-and machine-consumption. We describe some emerging applications from the DBpedia community and show how website authors can facilitate DBpedia content within their sites. Finally, we present the current status of interlinking DBpedia with other open datasets on the Web and outline how DBpedia could serve as a nucleus for an emerging Web of open data.

Natural Language Generation (NLG) has improved exponentially in recent years thanks to the development of sequence-to-sequence deep learning technologies such as Transformer-based language models. This advancement has led to more fluent and coherent NLG, leading to improved development in downstream tasks such as abstractive summarization, dialogue generation and data-to-text generation. However, it is also apparent that deep learning based generation is prone to hallucinate unintended text, which degrades the system performance and fails to meet user expectations in many real-world scenarios. To address this issue, many studies have been presented in measuring and mitigating hallucinated texts, but these have never been reviewed in a comprehensive manner before. In this survey, we thus provide a broad overview of the research progress and challenges in the hallucination problem in NLG. The survey is organized into two parts: (1) a general overview of metrics, mitigation methods, and future directions; and (2) an overview of task-specific research progress on hallucinations in the following downstream tasks, namely abstractive summarization, dialogue generation, generative question answering, data-to-text generation, machine translation, and visual-language generation. This survey serves to facilitate collaborative efforts among researchers in tackling the challenge of hallucinated texts in NLG.

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。