自然语言处理（NLP）
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是计算机科学、人工智能和语言学的交叉领域，主要研究如何使计算机能够理解和处理人类语言。NLP的核心任务包括自然语言理解、自然语言生成、语音识别、机器翻译以及拼写和语法检查等。随着互联网和数字技术的发展，NLP已经从理论驱动转向基于大量数据和实证方法的性能驱动，广泛应用于信息检索、用户界面、多语言和跨语言信息检索、人工智能和专家系统等领域。在本期学科前沿中，我们将重点介绍IEEE数据库中关于“自然语言处理（NLP）”的最新研究。近年来，NLP技术在深度学习模型的优化、跨语言自然语言处理、语义理解与生成等方面发展迅速。未来，NLP技术将继续发展，并应用于更多的领域，比如深度学习模型的优化、跨语言自然语言处理、语义理解与生成等重要方向。
IEEE在“自然语言处理”领域的相关文献。
数据来源：IEEE Xplore，2024年9月
IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing
期刊介绍：
年刊，致力于研究处理音频、语音和语言信号及其应用的创新理论和方法。包括对此类信号的分析、合成、增强、转换、分类和解释，以及相关信号处理系统的设计、开发和评估。
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Can Pretrained English Language Models Benefit Non-English NLP Systems in Low-Resource Scenarios?
Enhancing Low-Resource NLP by Consistency Training With Data and Model Perturbations
Exploiting Translation Model for Parallel Corpus Mining
IEEE International Conference on Natural Language Processing (ICNLP)
会议介绍：
IEEE International Conference on Natural Language Processing（简称ICNLP）会议即自然语言处理国际会议，是聚焦自然语言处理领域发展新动向、促进学术界及工业界在该领域技术创新的交流平台，每年举办一次。该会议涉及计算机科学、人工智能和语言学等多领域的交叉学科内容，旨在探讨人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。会议通常涵盖众多相关主题，如文本分析、图像识别、目标检测、情感分析、智能算法、语言生成、语音识别、多语种NLP、信息提取、术语提取、生物医学文本和医疗保健的NLP、语义网络的NLP等。
2025年第七届自然语言处理国际会议将于2025年3月21至23日在广州举行，主要由全国数据要素行业产教融合共同体主办，广东财经大学承办，广州商学院等协办，并由多家国内外高校及学术机构支持举办。
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A Framework for Early Detection of Cyberbullying in Chinese-English Code-Mixed Social Media Text Using Natural Language Processing and Machine Learning
Stock Movement Prediction with Social Sentiments and Interactional Data: Integrating NLP and Bayesian Frameworks
Design and Construction of a Knowledge Database for Learning Japanese Grammar Using Natural Language Processing and Machine Learning Techniques
Transformative AI: Responsible, Transparent, and Trustworthy AI Systems
电子图书介绍：
本书全面综述人工智能领域的最新趋势、挑战、应用与机遇。该书涵盖机器学习、自然语言处理、计算机视觉和机器人技术等人工智能研究的最新成果，并探讨这些技术对医疗保健、金融、教育及娱乐等行业领域的变革。同时，深入剖析人工智能广泛应用带来的挑战，如伦理问题、偏见及对工作和社会的影响，还研究如何缓解这些挑战，以及设计负责、透明且可信的人工智能系统。本书以前瞻视角展望人工智能未来，探讨影响未来十年人工智能创新的新兴趋势和应用，还为企业和个人提供实用指引，助其了解如何借助人工智能之力创造新产品、新服务与新机遇。总之，对于期望在快速发展的人工智能领域保持领先，了解该变革性技术未来几年对生活影响的人而言，此书是不可或缺的读物。
编辑 | 毛静静
责编 | 张媛媛
审核 | 樊继福
来源 | IEEE Xplore微服务
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