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NLP-progress

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追踪自然语言处理领域进展的开源项目

这是一个开源项目，旨在追踪自然语言处理领域的最新进展。该项目涵盖了从词性标注到阅读理解等多种NLP任务，提供基准数据集和顶尖模型性能对比。它包含多语言NLP任务进展，为研究人员提供了解行业现状的重要参考。项目持续更新，反映了NLP技术的快速发展。

自然语言处理NLP任务数据集多语言SOTAGithub开源项目
访问官网GitHub

自然语言处理进展追踪

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更多中文任务、数据集和结果，请查看中文自然语言处理网站。

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本文档旨在追踪自然语言处理（NLP）的进展，并概述最常见NLP任务及其相应数据集的最新技术水平（SOTA）。

它旨在涵盖传统和核心的NLP任务，如依存句法分析和词性标注，以及较新的任务，如阅读理解和自然语言推理。主要目标是为读者提供基准数据集和感兴趣任务最新技术水平的快速概览，作为进一步研究的起点。为此，如果已有公开发布并定期维护某项任务结果的地方，如公共排行榜，将为读者指明方向。

如果您想在未来再次找到此文档，只需在浏览器中访问nlpprogress.com或nlpsota.com。

贡献

指南

结果   优先选择已发表论文中报告的结果；对有影响力的预印本可以例外。

数据集   数据集应至少在一篇已发表的论文中用于评估，而不仅仅是介绍该数据集的论文。

代码   我们建议添加实现链接（如果有）。如果表格中没有"代码"列，您可以添加一个（见下文）。 在"代码"列中，用官方表示官方实现。 如果有非官方实现，使用链接（见下文）。 如果没有可用的实现，可以将单元格留空。

添加新结果

如果您想添加新结果，只需点击相应任务文件右上角的小编辑按钮（见下图）。

点击编辑按钮添加文件

这允许您以Markdown格式编辑文件。只需按相同格式向相应表格添加一行。确保表格保持排序（最佳结果在顶部）。 做出更改后，请点击页面顶部的"预览更改"标签，确保表格仍然看起来正常。如果一切看起来都不错，请转到页面底部，您会看到下面的表单。

填写文件更改信息

为您提议的更改添加一个名称，一个可选的描述，表明您希望"为此提交创建一个新分支并开始拉取请求"，然后点击"提议文件更改"。

添加新数据集或任务

要添加新数据集或任务，您也可以按照上述步骤操作。或者，您可以fork仓库。 无论哪种情况，都请遵循以下步骤：

  1. 如果您的任务是全新的，创建一个新文件并在上面的目录中链接到它。
  2. 如果不是，将您的任务或数据集添加到相应文件的各个部分（按字母顺序）。
  3. 简要描述数据集/任务并包括相关参考文献。
  4. 描述评估设置和评估指标。
  5. 展示数据集/任务的注释示例。
  6. 如果可用，添加下载链接。
  7. 复制下面的表格，并至少填写两个结果（包括最新技术水平） 用于您的数据集/任务（将得分更改为您数据集的指标）。如果您的数据集/任务 有多个指标，请将它们添加到"得分"的右侧。
  8. 将您的更改作为拉取请求提交。
模型得分论文 / 来源代码

愿望清单

这些是仍然缺失的任务和数据集：

  • 双语词典归纳
  • 话语分析
  • 关键短语抽取
  • 知识库填充（KBP）
  • 更多对话任务
  • 半监督学习
  • 框架语义分析（FrameNet全句分析）

导出为结构化格式

您可以将所有数据提取到结构化的、机器可读的JSON格式，其中包含解析后的任务、描述和SOTA表格。

说明在structured/README.md中。

本地构建网站的说明

使用Jekyll在本地构建网站的说明可以在这里找到。

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