调查综述（NLP与ML）

在本文档中，我们对自然语言处理（NLP）和机器学习（ML）领域的数百篇综述论文进行了梳理。我们将这些论文按热门主题进行分类，并针对一些有趣的问题进行了简单统计。此外，我们还列出了所有论文及其对应的URL链接（共1063篇）。

:new: 大型语言模型综述列表已发布！链接

分类

我们参照近年来ACL和ICML的投稿指南，涵盖了NLP和ML领域的广泛方向。具体分类如下：

自然语言处理

• 计算社会科学与社交媒体
• 对话与交互系统
• 生成
• 信息抽取
• 信息检索与文本挖掘
• NLP模型的可解释性与分析
• 知识图谱
• 语言与视觉、机器人等领域的跨模态理解
• 大型语言模型
• 语言学理论、认知建模与心理语言学
• 面向NLP的机器学习
• 机器翻译
• 命名实体识别
• 自然语言推理
• 自然语言处理
• NLP应用
• 预训练模型
• 提示工程
• 问答
• 阅读理解
• 推荐系统
• 资源与评估
• 语义学
• 情感分析、文体分析与论点挖掘
• 语音与多模态
• 摘要生成
• 标注、分块、句法分析与依存分析
• 文本分类

机器学习

• 架构
• AutoML
• 贝叶斯方法
• 分类、聚类与回归
• 计算机视觉
• 对比学习
• 课程学习
• 数据增强
• 深度学习通用方法
• 深度强化学习
• 扩散模型
• 联邦学习
• 少样本与零样本学习
• 通用机器学习
• 生成对抗网络
• 图神经网络
• 可解释性与分析
• 知识蒸馏
• 元学习
• 度量学习
• ML与DL的应用
• 模型压缩与加速
• 多标签学习
• 多任务与多视图学习
• 在线学习
• 优化
• 半监督、弱监督与无监督学习
• 迁移学习
• 可信机器学习

为减少类别间的不平衡，我们从ACL和ICML原始分类中分离出了一些热门子领域。例如，命名实体识别在我们的分类中被列为一级领域，因为它已成为多篇综述的重点。

统计数据

我们在图1和图2中展示了各领域的论文数量。

图1：各NLP领域论文数量。

图2：各ML领域论文数量。

此外，我们还绘制了论文数量随发表年份变化的曲线图（见图3）。

图3：论文数量与发表年份的关系。

另外，我们还生成了词云图来展示这些综述中的热点话题（见图4和图5）。

图4：NLP领域的词云图。

图5：ML领域的词云图。

NLP论文列表

计算社会科学与社交媒体

1. 基于深度学习的社区发现综合综述。 arXiv 2021 论文 参考文献

   苏星、薛珊、刘凡振、吴佳、杨健、周川、胡文斌、塞西尔·帕里斯、苏里亚·尼泊尔、金迪、沈泉志、菲利普·S·余

2. 假新闻综述：基础理论、检测方法及未来机遇。 ACM Comput. Surv. 2021 论文 参考文献

   周信义、雷扎·扎法拉尼

3. 自然语言处理中的种族、种族主义与反种族主义研究综述。 ACL 2021 论文 文摘

   安贾莉·菲尔德、苏琳·布洛杰特、泽拉克·瓦西姆、尤利娅·茨韦特科夫

4. 计算传播学检测研究综述。 IJCAI 2020 论文 文摘

   乔瓦尼·达·圣马蒂诺、斯特凡诺·克雷西、阿尔贝托·巴隆-塞德尼奥、俞承赫、罗伯托·迪·皮耶特罗、普雷斯拉夫·纳科夫

5. 在线社交网络中的信任预测研究综述。 IEEE Access 2020 论文 文摘

   赛义德·莫赫森·加法里、阿敏·贝赫什蒂、阿迪提亚·乔希、塞西尔·帕里斯、阿德南·马哈茂德、沙赫帕尔·亚赫奇、梅赫梅特·A·奥尔贡

6. 计算社会语言学：研究综述。 Comput. Linguistics 2016 论文 文摘

   董阮、A·塞扎·多格鲁兹、卡罗琳·P·罗斯、弗兰西斯卡·德·容

7. 应对网络辱骂语言：基于伦理与人权视角的综述。 J. Artif. Intell. Res. 2021 论文 文摘

   斯维特兰娜·基里琴科、伊萨尔·内贾德戈利、凯瑟琳·C·弗雷泽

8. 从符号到嵌入：计算社会科学中两种表示方法的比较。 J. Soc. Comput. 2021 论文 文摘

   陈慧敏、杨成、张轩明、刘志远、孙茂松、金建斌

9. 语言（技术）即权力：自然语言处理中“偏见”的批判性综述。 ACL 2020 论文 文摘

   苏琳·布洛杰特、索伦·巴罗卡斯、哈尔·达乌梅三世、汉娜·M·沃拉奇

10. 语言生成中的社会偏见：进展与挑战。 ACL 2021 论文 文摘

    艾米丽·盛、蔡铠伟、普雷姆·纳塔拉詹、彭楠云

11. 应对网络滥用：自动化滥用检测方法综述。 arXiv 2019 论文 文摘

    普什卡尔·米什拉、海伦·扬纳库达基斯、叶卡捷琳娜·舒托娃

12. 词嵌入能否准确反映我们对人的信念调查？ ACL 2020 论文 文摘

    肯尼思·约瑟夫、乔纳森·H·摩根

对话与交互系统

1. 面向自发对话与即时消息的阿拉伯语对话理解研究综述。 arXiv 2015 论文 文摘

   阿卜杜勒拉希姆·A·埃尔马达尼、谢里夫·M·阿卜杜、梅尔瓦特·盖斯

2. 构建数据驱动对话系统的可用语料库研究综述：期刊版。 Dialogue Discourse 2018 论文 文摘

   尤利安·弗拉德·塞尔班、瑞安·洛厄、彼得·亨德森、洛朗·夏尔林、乔埃尔·皮诺

3. 文档增强型对话系统（DGDS）研究综述。 arXiv 2020 论文 文摘

   马龙轩、张伟楠、李明达、刘婷

4. 面向任务导向对话的意图分类与槽位填充数据集研究综述。 arXiv 2022 论文 文摘

   斯特凡·拉尔森、凯文·利奇

5. 以对话系统为中心的自然语言生成技术研究综述——过去、现在与未来方向。 arXiv 2019 论文 文摘

   萨尚克·桑塔南、萨米拉·谢赫

6. 用于自动会话分析的神经网络模型研究综述：迈向社会科学的更好融合。 arXiv 2022 论文 文摘

   克洛伊·克拉维尔、马蒂厄·拉博、朱斯汀·卡塞尔

7. 对话管理研究综述：最新进展与挑战。 arXiv 2020 论文 文摘

   戴银培、于慧华、蒋一轩、唐成光、李永彬、孙健

8. 对话系统研究综述：最新进展与新前沿。 SIGKDD Explor. 2017 论文 文摘

   陈洪深、刘晓睿、尹大伟、唐继良

9. 多轮对话理解的进展：研究综述。 arXiv 2021 论文 文摘

   张卓胜、赵海

10. 构建智能开放域对话系统的挑战。 ACM Trans. Inf. Syst. 2020 论文 文摘

    黄民列、朱小燕、高剑峰

11. 会话代理：理论与应用。 arXiv 2022 论文 文摘

    马蒂亚斯·瓦德、马可·维尔戈林

12. 会话式机器阅读理解：文献综述。 COLING 2020 论文 文摘

    索米尔·古普塔、巴努·普拉塔普·辛格·拉瓦特、洪宇

13. 如何评估你的对话模型：方法回顾。 arXiv 2021 论文 文摘

    李鑫萌、吴万森、秦龙、尹全俊

14. 对话式人工智能的神经方法。 ACL 2018 论文 BibTeX

    高建峰、米歇尔·加利、李立宏

15. 对话式人工智能的神经方法：问答、任务导向型对话与社交聊天机器人。 Now Foundations and Trends 2019 论文 BibTeX

    高建峰、米歇尔·加利、李立宏

16. 基于POMDP的统计语音对话系统：综述。 IEEE会议论文集 2013 论文 BibTeX

    史蒂夫·J·杨、米莉察·加西奇、布莱斯·汤姆森、杰森·D·威廉姆斯

17. 任务导向型对话系统的最新进展与挑战。 arXiv 2020 论文 BibTeX

    张铮、高信隆、黄敏列、朱小燕

18. 基于深度学习的对话系统最新进展：系统性综述。 arXiv 2021 论文 BibTeX

    倪金杰、汤姆·杨、弗拉德·潘德利亚、薛福照、维奈·阿迪加、埃里克·坎布里亚

19. 话语级对话理解：一项实证研究。 arXiv 2020 论文 BibTeX

    迪潘韦·戈萨尔、纳沃尼尔·马久姆达尔、拉达·米哈尔切亚、苏贾尼亚·波里亚

生成

1. 基于Transformer预训练语言模型的可控文本生成综述。 arXiv 2022 论文 BibTeX

   张汉青、宋浩林、李绍宇、周明、宋大伟

2. 知识增强型文本生成综述。 ACM计算综述 2022 论文 BibTeX

   于文豪、朱成光、李在堂、胡志婷、王清云、季恒、蒋萌

3. 多跳问答与生成综述。 arXiv 2022 论文 BibTeX

   瓦伊巴夫·马维、阿努巴夫·詹格拉、亚当·雅托特

4. 检索增强型文本生成综述。 arXiv 2022 论文 BibTeX

   李华阳、苏一轩、蔡登、王燕、刘乐茂

5. 文本简化综述。 arXiv 2020 论文 BibTeX

   普纳尔迪普·西卡、维杰·马戈

6. 机器生成文本的自动检测：批判性综述。 COLING 2020 论文 BibTeX

   加内什·贾瓦哈尔、穆罕默德·阿卜杜勒-马吉德、拉克斯·V·S·拉克什曼南

7. 自动故事生成：挑战与尝试。 arXiv 2021 论文 BibTeX

   阿玛尔·阿尔阿卜杜勒卡里姆、李思彦、彭湘宇

8. ChatGPT并非万能：大型生成式AI模型的现状综述。 arXiv 2023 论文 BibTeX

   罗伯托·戈萨洛-布里苏埃拉、爱德华多·C·加里多-梅尔尚

9. 数据到文本系统中的内容选择：综述。 arXiv 2016 论文 BibTeX

   迪米特拉·加茨娅

10. 数据驱动的句子简化：综述与基准测试。 计算语言学 2020 论文 BibTeX

    费尔南多·阿尔瓦-曼切戈、卡罗丽娜·斯卡顿、露西亚·斯佩恰

11. 用于文本风格转换的深度学习：综述。 计算语言学 2022 论文 BibTeX

    迪·金、智静·金、胡志婷、奥尔加·韦赫托莫娃、拉达·米哈尔切亚

12. 文本生成评估：综述。 arXiv 2020 论文 BibTeX

    阿斯莉·切利基尔马兹、伊丽莎白·克拉克、高建峰

13. 创意NLG系统的用户评估：近期论文的跨学科综述。 arXiv 2021 论文 BibTeX

    米卡·海马莱宁、哈立德·阿尔-纳贾尔

14. 关键词生成：多角度综述。 FRUCT 2019 论文 BibTeX

    埃里翁·恰诺、翁德雷·博雅尔

15. 神经网络语言生成：框架、方法与评估。 arXiv 2020 论文 BibTeX

    克里斯蒂娜·加尔巴塞亚、梅巧竹

16. 神经网络文本生成：过去、现在与未来。 arXiv 2018 论文 BibTeX

    卢思迪、朱耀明、张伟楠、王军、余勇

17. 新闻报道的测验式问题生成。 WWW 2021 论文 BibTeX

    阿达姆·D·莱尔克斯、阮文庆、于聪

18. 神经网络问题生成的最新进展。 arXiv 2019 论文 BibTeX

    梁明·潘、雷文强、查塔·桑森、简敏延

19. SQL查询生成的最新进展：综述。 arXiv 2020 论文 BibTeX

    约万·卡拉吉耶斯基、马蒂娜·托舍夫斯卡、弗罗西娜·斯托亚诺夫斯卡

20. 自然语言生成中的幻觉现象综述。 arXiv 2022 论文 BibTeX

    季子威、李娜妍、丽塔·弗里斯克、于铁正、苏丹、徐燕、石井悦子、方艺珍、安德烈娅·马多托、帕斯卡尔·冯

21. 自然语言生成领域的现状综述：核心任务、应用与评估。 J. Artif. Intell. Res. 2018 论文 参考文献

    阿尔伯特·加特，埃米尔·克拉默

信息抽取

1. 事实提取与验证综述。 ACM Comput. Surv. 2023 论文 参考文献

   扬尼斯·贝库利斯，克里斯蒂娜·帕帕扬诺普卢，尼科斯·德利吉安尼斯

2. 关系抽取深度学习方法综述。 arXiv 2017 论文 参考文献

   桑塔努·库马尔

3. 文本事件抽取综述。 IEEE Access 2019 论文 参考文献

   魏翔，王邦

4. 面向决策支持系统的文本事件抽取方法综述。 Decis. Support Syst. 2016 论文 参考文献

   弗雷德里克·霍根布姆，弗拉维乌斯·弗拉辛卡尔，乌扎伊·凯马克，弗兰西斯卡·德容，埃米尔·卡隆

5. 自然语言理解中意图检测与槽位填充联合模型的综述。 arXiv 2021 论文 参考文献

   亨利·韦尔德，黄晓琪，龙思齐，波恩·乔西亚，韩素妍·卡伦

6. 社交网络中文本事件抽取综述。 LPKM 2017 论文 参考文献

   穆罕默德·梅日里，贾莱勒·阿凯奇

7. 深度学习事件抽取：方法与应用综述。 arXiv 2021 论文 参考文献

   钱莉，李建新，盛嘉伟，崔世尧，吴佳，何一鸣，彭浩，郭树，王丽红，阿敏·贝赫什蒂，菲利普·S·余

8. 开放信息抽取综述。 COLING 2018 论文 参考文献

   克里斯蒂娜·尼克劳斯，马蒂亚斯·塞托，安德烈·弗雷塔斯，齐格弗里德·汉施胡

9. 用于从文本中提取时间信息的时间推理综述（扩展摘要）。 IJCAI 2020 论文 参考文献

   阿图尔·勒文伯格，玛丽-弗朗辛·蒙斯

10. 文本事件抽取概述。 DeRiVE@ISWC 2011 论文 参考文献

    弗雷德里克·霍根布姆，弗拉维乌斯·弗拉辛卡尔，乌扎伊·凯马克，弗兰西斯卡·德容

11. 从自然语言文本中自动提取因果关系：全面综述。 arXiv 2016 论文 参考文献

    纳比哈·阿斯加尔

12. 复杂关系抽取：挑战与机遇。 arXiv 2020 论文 参考文献

    江海云，鲍巧本，程桥，杨德庆，王力，肖阳华

13. 从文本中提取事件及其关系：近期研究进展与挑战综述。 AI Open 2020 论文 参考文献

    刘康，陈宇博，刘健，左欣宇，赵俊

14. 低资源场景下的知识抽取：综述与展望。 arXiv 2022 论文 参考文献

    邓淑敏，张宁宇，陈辉，熊飞宇，杰夫·Z·潘，陈华军

15. 更多数据、更多关系、更多上下文与更开放：关系抽取的回顾与展望。 AACL 2020 论文 参考文献

    许涵，高天宇，林燕凯，彭浩，杨耀良，肖超俊，刘志远，李鹏，周杰，孙茂松

16. 神经关系抽取：综述。 arXiv 2020 论文 参考文献

    梅赫梅特·艾达尔，奥兹盖·博扎尔，富尔坎·厄兹拜

17. 无模式，无识别：关于文本聚类与主题建模的可重复性及偏差问题的综述。 arXiv 2022 论文 参考文献

    玛丽利亚·科斯塔·罗森多·席尔瓦，费利佩·阿尔维斯·西奎埃拉，若昂·佩德罗·曼托瓦尼·塔雷加，若昂·维托尔·帕塔卡·贝诺蒂，奥古斯托·索萨·努内斯，米格尔·德·马托斯·加尔迪尼，维尼修斯·阿道尔福·佩雷拉·达·席尔瓦，纳迪娅·费利克斯·费利佩·达·席尔瓦，安德烈·卡洛斯·庞塞·德·莱昂·费雷拉·德·卡瓦略

18. 面向任务型对话系统的槽位填充与意图分类近期神经方法：综述。 COLING 2020 论文 参考文献

    塞缪尔·卢万，贝尔纳多·马尼尼

19. 关系抽取：综述。 arXiv 2017 论文 参考文献

    萨钦·帕瓦尔，吉里什·K·帕尔希卡尔，普什帕克·巴塔查里亚

20. 实体与关系联合抽取技术：综述。 CICLing 2019 论文 参考文献

    萨钦·帕瓦尔，普什帕克·巴塔查里亚，吉里什·K·帕尔希卡尔

信息检索与文本挖掘

1. 文本挖掘简要综述：分类、聚类与抽取技术。 arXiv 2017 论文 参考文献

   梅赫迪·阿拉亚里，赛义德·阿明·普里耶，梅赫迪·阿塞菲，赛义德·萨法伊，伊丽莎白·D·特里普，胡安·B·古铁雷斯，克里斯·J·科楚特

2. 缓解高度多语言文本挖掘应用开发的方法综述。 Lang. Resour. Evaluation 2012 论文 bib

   拉尔夫·施泰因贝格

3. 检索增强型文本生成综述。 arXiv 2022 论文 bib

   李华阳、苏一轩、蔡登、王燕、刘乐茂

4. 21世纪的数据挖掘与信息检索：文献综述。 Comput. Sci. Rev. 2019 论文 bib

   刘佳颖、孔翔杰、周新宇、王磊、张达、伊万·李、徐博、夏峰

5. 基于预训练语言模型的密集文本检索：综述。 arXiv 2022 论文 bib

   赵欣伟、刘静、任瑞阳、文继荣

6. 神经实体链接：基于深度学习的模型综述。 Semantic Web 2022 论文 bib

   厄兹盖·塞夫吉利、阿特姆·谢尔马诺夫、米哈伊尔·Y·阿尔希波夫、亚历山大·潘琴科、克里斯·比曼

7. 用于信息检索的神经网络模型。 arXiv 2017 论文 bib

   巴斯卡尔·米特拉、尼克·克拉斯韦尔

8. 观点挖掘与分析：综述。 arXiv 2013 论文 bib

   阿蒂·布切、M. B. 钱达克、阿克沙伊·扎德高恩卡

9. 信息检索中的预训练方法。 Found. Trends Inf. Retr. 2022 论文 bib

   范义兴、谢晓辉、蔡银琼、陈佳、马鑫宇、李向生、张如清、郭家锋

10. 上下文语言模型中的关系世界知识表示：综述。 EMNLP 2021 论文 bib

    塔拉·萨法维、达奈·库特拉

11. 短文本主题建模技术、应用及性能：综述。 IEEE Trans. Knowl. Data Eng. 2022 论文 bib

    强继鹏、钱振宇、李云、袁云浩、吴新东

12. 将搜索带入任务领域。 arXiv 2023 论文 bib

    奇拉格·沙赫、赖恩·W·怀特、保罗·托马斯、巴斯卡尔·米特拉、绍温·萨卡尔、尼古拉斯·J·贝尔金

13. 主题建模与深度神经网络的结合：综述。 IJCAI 2021 论文 bib

    何兆、丁Q·冯、越辉、袁进、兰杜、雷·L·邦廷

NLP模型的可解释性与分析

1. BERT学入门：我们所知的BERT工作机制。 Trans. Assoc. Comput. Linguistics 2020 论文 bib

   安娜·罗杰斯、奥尔加·科瓦列娃、安娜·鲁姆希斯基

2. 自然语言处理中可解释AI现状综述。 AACL 2020 论文 bib

   玛丽娜·丹尼列夫斯基、钱坤、拉尼特·阿哈罗诺夫、扬尼斯·卡齐斯、班·卡瓦斯、普里特维拉吉·森

3. 医学图像自动报告生成中深度学习与可解释性的综述。 ACM Comput. Surv. 2022 论文 bib

   巴勃罗·梅西纳、巴勃罗·皮诺、丹尼斯·帕拉、阿尔瓦罗·索托、塞西莉亚·贝萨、塞尔吉奥·乌里贝、马塞洛·E·安迪亚、克里斯蒂安·特霍斯、克劳迪娅·普列托、丹尼尔·卡普罗

4. 机器阅读理解中的可解释性综述。 arXiv 2020 论文 bib

   莫卡纳兰甘·泰亚帕兰、马可·瓦伦蒂诺、安德烈·弗雷塔斯

5. 神经语言处理中的分析方法：综述。 Trans. Assoc. Comput. Linguistics 2019 论文 bib

   约纳坦·贝林科夫、詹姆斯·R·格拉斯

6. NLP中神经网络的分析与解释：首届BlackboxNLP研讨会报告。 Nat. Lang. Eng. 2019 论文 bib

   阿芙拉·阿里沙希、格热戈日·赫鲁帕拉、塔尔·林岑

7. 深度NLP模型的神经元级解释：综述。 Trans. Assoc. Comput. Linguistics 2022 论文 bib

   哈桑·萨贾德、纳迪尔·杜拉尼、法希姆·达尔维

8. NLP神经网络的事后可解释性：综述。 ACM Comput. Surv. 2023 论文 bib

   安德烈亚斯·马德森、西瓦·雷迪、萨拉特·钱达尔

9. 教我如何解释：可解释自然语言处理数据集回顾。 NeurIPS 数据集与基准测试 2021 论文 bib

   莎拉·维格雷夫、安娜·马拉索维奇

10. 哪一种*BERT？组织上下文化编码器的综述。 EMNLP 2020 论文 bib

    帕特里克·夏、吴世杰、本杰明·范·杜尔梅

知识图谱

1. 知识图谱关系型机器学习综述。 IEEE 2016年会议论文集 论文 参考文献

   马克西米利安·尼克尔、凯文·墨菲、福克尔·特雷斯普、叶夫根尼·加布里洛维奇

2. 用于知识图谱补全的实体与关系嵌入模型综述。 arXiv 2017 论文 参考文献

   阮国达

3. 面向语言与知识图谱的嵌入空间对齐方法综述。 arXiv 2020 论文 参考文献

   亚历山大·卡利诺夫斯基、袁安

4. 中文知识图谱构建技术及其应用综述。 Sustainability 2018 论文 参考文献

   吴天星、戚桂林、李成、王萌

5. 用于知识图谱补全的图神经网络综述。 arXiv 2020 论文 参考文献

   西丹特·阿罗拉

6. 知识图谱：表示、获取与应用综述。 arXiv 2020 论文 参考文献

   季绍雄、潘世睿、埃里克·坎布里亚、佩卡·马蒂宁、菲利普·S·余

7. 基于神经网络的知识图谱问答导论。 WIREs Data Mining Knowl. Discov. 2021 论文 参考文献

   尼莱什·查克拉博蒂、丹尼斯·卢科夫尼科夫、高拉夫·马赫什瓦里、普里扬什·特里维迪、延斯·莱曼、阿斯雅·费舍尔

8. 用于链接预测的知识图谱嵌入：比较分析。 ACM Trans. Knowl. Discov. Data 2021 论文 参考文献

   安德烈亚·罗西、德尼尔森·巴尔博萨、多纳泰拉·菲尔马尼、安东尼奥·马蒂纳塔、保罗·梅里阿尔多

9. 知识图谱嵌入：从表示空间视角的综述。 arXiv 2022 论文 参考文献

   曹家航、方金元、孟在桥、梁尚松

10. 知识图谱嵌入：方法与应用综述。 IEEE Trans. Knowl. Data Eng. 2017 论文 参考文献

    王权、毛振东、王斌、郭力

11. 知识图谱精炼：方法与评估手段综述。 Semantic Web 2017 论文 参考文献

    海科·保尔海姆

12. 知识图谱。 ACM Comput. Surv. 2021 论文 参考文献

    艾丹·霍根、伊娃·布隆奎斯特、迈克尔·科谢、克劳迪娅·达马托、杰拉德·德梅洛、克劳迪奥·古铁雷斯、萨布丽娜·基兰、何塞·埃米利奥·拉布拉·盖约、罗伯托·纳维利、塞巴斯蒂安·诺伊迈尔、阿克塞尔-西里勒·恩贡加·恩戈莫、阿克塞尔·波勒雷斯、萨比尔·M·拉希德、阿尼萨·鲁拉、卢卡斯·施梅尔采森、胡安·塞奎达、施特芬·斯塔布、安托万·齐默尔曼

13. 知识图谱：信息检索视角。 Found. Trends Inf. Retr. 2020 论文 参考文献

    里多·雷因达、埃德加·梅耶、马尔滕·德·赖克

14. 多模态知识图谱构建与应用：综述。 arXiv 2022 论文 参考文献

    朱向儒、李志旭、王晓丹、姜雪瑶、孙鹏磊、王旭武、肖阳华、尼古拉斯·景元

15. 知识图谱上的神经、符号及神经符号推理。 AI Open 2021 论文 参考文献

    张静、陈博、张凌熙、柯希瑞、丁海鹏

16. 隐私保护知识图谱的现状与开放问题：融合、查询、表示、补全及应用。 arXiv 2020 论文 参考文献

    陈超超、贾米·崔、刘冠峰、吴佳、王莉

17. 知识在视听语言学习中的作用：任务与挑战综述。 arXiv 2023 论文 参考文献

    玛丽亚·林佩赖乌、乔治·斯塔穆

语言与视觉、机器人等领域的结合

1. 自2008年以来以文本为主的文档分割算法综合综述。 Pattern Recognit. 2017 论文 参考文献

   塞巴斯蒂安·埃斯克纳齐、佩特拉·戈麦斯-克雷默、让-马克·奥吉耶

2. 情感感知聊天机器人：综述。 arXiv 2019 论文 参考文献

   恩当·瓦休·帕蒙卡斯

3. 从展示到描述：基于深度学习的图像字幕生成综述。 IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 2023 论文 参考文献

   马泰奥·斯特法尼尼、马切拉·科尔尼亚、洛伦佐·巴拉尔迪、西尔维娅·卡西亚内利、朱塞佩·菲亚梅尼、丽塔·库奇阿拉

4. 视觉与语言研究融合趋势：任务、数据集和方法综述。 J. Artif. Intell. Res. 2021 论文 参考文献

   阿迪提亚·莫加达拉、马里穆图·卡利穆图、迪特里希·克拉科

大型语言模型

1. 人工智能生成内容（AIGC）综合综述：从GAN到ChatGPT的生成式AI发展史。 arXiv 2023 论文 参考文献

Yihan Cao, Siyu Li, Yixin Liu, Zhiling Yan, Yutong Dai, Philip S. Yu, Lichao Sun

2. 预训练基础模型的全面综述：从BERT到ChatGPT的历史。 arXiv 2023 论文 参考文献

   Ce Zhou, Qian Li, Chen Li, Jun Yu, Yixin Liu, Guangjing Wang, Kai Zhang, Cheng Ji, Qiben Yan, Lifang He, Hao Peng, Jianxin Li, Jia Wu, Ziwei Liu, Pengtao Xie, Caiming Xiong, Jian Pei, Philip S. Yu, Lichao Sun

3. 基于验证与确认视角的大语言模型安全性和可信性综述。 arXiv 2023 论文 参考文献

   Xiaowei Huang, Wenjie Ruan, Wei Huang, Gaojie Jin, Yi Dong, Changshun Wu, Saddek Bensalem, Ronghui Mu, Yi Qi, Xingyu Zhao, Kaiwen Cai, Yanghao Zhang, Sihao Wu, Peipei Xu, Dengyu Wu, Andre Freitas, Mustafa A. Mustafa

4. 上下文学习综述。 arXiv 2023 论文 参考文献

   Qingxiu Dong, Lei Li, Damai Dai, Ce Zheng, Zhiyong Wu, Baobao Chang, Xu Sun, Jingjing Xu, Lei Li, Zhifang Sui

5. 大语言模型综述。 arXiv 2023 论文 参考文献

   Wayne Xin Zhao, Kun Zhou, Junyi Li, Tianyi Tang, Xiaolei Wang, Yupeng Hou, Yingqian Min, Beichen Zhang, Junjie Zhang, Zican Dong, Yifan Du, Chen Yang, Yushuo Chen, Zhipeng Chen, Jinhao Jiang, Ruiyang Ren, Yifan Li, Xinyu Tang, Zikang Liu, Peiyu Liu, Jian-Yun Nie, Ji-Rong Wen

6. AI增强型调查：利用大语言模型进行全国代表性调查中的观点预测。 arXiv 2023 论文 参考文献

   Junsol Kim, Byungkyu Lee

7. 弥合差距：关于将（人类）反馈整合到自然语言生成中的综述。 arXiv 2023 论文 参考文献

   Patrick Fernandes, Aman Madaan, Emmy Liu, António Farinhas, Pedro Henrique Martins, Amanda Bertsch, José G. C. de Souza, Shuyan Zhou, Tongshuang Wu, Graham Neubig, André F. T. Martins

8. 关于大语言模型需要了解的八件事。 arXiv 2023 论文 参考文献

   Samuel R. Bowman

9. 在实践中发挥LLM的力量：关于ChatGPT及更广泛领域的综述。 arXiv 2023 论文 参考文献

   Jingfeng Yang, Hongye Jin, Ruixiang Tang, Xiaotian Han, Qizhang Feng, Haoming Jiang, Bing Yin, Xia Hu

10. 语言模型行为：全面综述。 arXiv 2023 论文 参考文献

    Tyler A. Chang, Benjamin K. Bergen

11. 大语言模型与NL2Code的结合：综述。 arXiv 2023 论文 参考文献

    Daoguang Zan, Bei Chen, Fengji Zhang, Dianjie Lu, Bingchao Wu, Bei Guan, Yongji Wang, Jian-Guang Lou

12. 大规模多模态预训练模型：全面综述。 arXiv 2023 论文 参考文献

    Xiao Wang, Guangyao Chen, Guangwu Qian, Pengcheng Gao, Xiao-Yong Wei, Yaowei Wang, Yonghong Tian, Wen Gao

13. 关于大规模深度学习模型高效训练的文献综述。 arXiv 2023 论文 参考文献

    Li Shen, Yan Sun, Zhiyuan Yu, Liang Ding, Xinmei Tian, Dacheng Tao

14. 生成式AI的一小步，AGI的一大步：AIGC时代下ChatGPT的完整综述。 arXiv 2023 论文 参考文献

    Chaoning Zhang, Chenshuang Zhang, Chenghao Li, Yu Qiao, Sheng Zheng, Sumit Kumar Dam, Mengchun Zhang, Jung Uk Kim, Seong Tae Kim, Jinwoo Choi, Gyeong-Moon Park, Sung-Ho Bae, Lik-Hang Lee, Pan Hui, In So Kweon, Choong Seon Hong

15. 跨32门大学课程中对话式人工智能的感知、性能及可检测性。 arXiv 2023 论文 参考文献

    Hazem Ibrahim, Fengyuan Liu, Rohail Asim, Balaraju Battu, Sidahmed Benabderrahmane, Bashar Alhafni, Wifag Adnan, Tuka Alhanai, Bedoor AlShebli, Riyadh Baghdadi, Jocelyn J. Bélanger, Elena Beretta, Kemal Celik, Moumena Chaqfeh, Mohammed F. Daqaq, Zaynab El Bernoussi, Daryl Fougnie, Borja Garcia de Soto, Alberto Gandolfi, Andras Gyorgy, Nizar Habash, J. Andrew Harris, Aaron Kaufman, Lefteris Kirousis, Korhan Kocak

16. 通过大型预训练语言模型推动自然语言处理的最新进展：综述。 arXiv 2021 论文 参考文献

    Bonan Min, Hayley Ross, Elior Sulem, Amir Pouran Ben Veyseh, Thien Huu Nguyen, Oscar Sainz, Eneko Agirre, Ilana Heintz, Dan Roth

17. 自然语言理解中大语言模型的捷径学习：综述。 arXiv 2022 论文 参考文献

    Mengnan Du, Fengxiang He, Na Zou, Dacheng Tao, Xia Hu

18. ChatGPT/GPT-4研究综述及对大语言模型未来发展的展望。 arXiv 2023 论文 参考文献

    Yiheng Liu, Tianle Han, Siyuan Ma, Jiayue Zhang, Yuanyuan Yang, Jiaming Tian, Hao He, Antong Li, Mengshen He, Zhengliang Liu, Zihao Wu, Dajiang Zhu, Xiang Li, Ning Qiang, Dingang Shen, Tianming Liu, Bao Ge

19. 知识在视觉语言学习中的贡献：任务与挑战综述。 arXiv 2023 论文 参考文献

    Maria Lymperaiou, Giorgos Stamou

20. 检测LLM生成文本的科学。 arXiv 2023 论文 参考文献

    Ruixiang Tang, Yu-Neng Chuang, Xia Hu

21. 临床基础模型的不稳固基础：针对电子病历的大语言模型与基础模型综述。 arXiv 2023 论文 参考文献

    迈克尔·沃诺、许一哲、拉胡尔·塔帕、比尔朱·S·帕特尔、伊森·斯坦伯格、斯科特·L·弗莱明、迈克尔·A·佩弗、杰森·A·弗里斯、尼甘·H·沙赫

22. 迈向大语言模型中的推理：综述。 arXiv 2022 论文 参考文献

    黄杰、凯文·陈传昌

23. 诱使大型语言模型违抗指令：理解、分析与防范越狱行为。 arXiv 2023 论文 参考文献

    阿比纳夫·拉奥、萨钦·瓦希斯塔、阿塔尔瓦·奈克、索马克·阿迪蒂亚、莫诺吉特·乔杜里

语言学理论、认知建模与心理语言学

1. 语码转换研究综述：面向语言技术的语言学与社会学视角。 ACL 2021 论文 参考文献

   A. 塞扎·多格鲁兹、苏娜雅娜·西塔拉姆、芭芭拉·E·布洛克、阿尔梅达·雅queline·托里比奥

2. 语言变异与普遍性的建模：自然语言处理中类型学语言学的综述。 Comput. Linguistics 2019 论文 参考文献

   爱德华多·玛丽亚·蓬蒂、海伦·奥霍兰、叶夫根尼·贝尔扎克、伊万·武利奇、罗伊·赖哈特、蒂埃里·普瓦博、叶卡捷琳娜·舒托娃、安娜·科尔霍宁

3. 自然语言处理中类型学信息应用的综述。 COLING 2016 论文 参考文献

   海伦·奥霍兰、叶夫根尼·贝尔扎克、伊万·武利奇、罗伊·赖哈特、安娜·科尔霍宁

用于NLP的机器学习

1. 词表示模型综合综述：从经典到最先进词表示语言模型。 ACM Trans. Asian Low Resour. Lang. Inf. Process. 2021 论文 参考文献

   乌斯曼·纳西姆、伊姆兰·拉扎克、沙赫·哈利德·汗、穆克什·普拉萨德

2. 跨语言词嵌入模型综述。 J. Artif. Intell. Res. 2019 论文 参考文献

   塞巴斯蒂安·鲁德尔、伊万·武利奇、安德斯·索加德

3. 自然语言处理中数据增强方法综述。 ACL 2021 论文 参考文献

   史蒂文·Y·冯、瓦伦·甘加尔、杰森·魏、萨拉特·钱达尔、索鲁什·沃苏吉、照子·米塔穆拉、爱德华·H·霍维

4. 文本特征提取的神经网络技术综述。 arXiv 2017 论文 参考文献

   维尼特·约翰

5. 神经网络与形式语言综述。 arXiv 2020 论文 参考文献

   约书亚·阿克曼、乔治·西本科

6. 深度学习在自然语言处理中的应用综述。 arXiv 2018 论文 参考文献

   丹尼尔·W·奥特、朱利安·R·梅迪纳、朱加尔·K·卡利塔

7. 上下文嵌入综述。 arXiv 2020 论文 参考文献

   齐刘、马特·J·库斯纳、菲尔·布伦索姆

8. 自然语言处理中的迁移学习综述。 arXiv 2020 论文 参考文献

   扎伊德·阿拉耶法伊、马吉德·赛义德·阿尔沙伊巴尼、伊尔凡·艾哈迈德

9. 文本对抗攻击与防御：综述。 arXiv 2020 论文 参考文献

   阿米努尔·胡克、Mst. 塔斯尼姆·珀文

10. 自然语言处理中深度学习模型的对抗攻击：综述。 ACM Trans. Intell. Syst. Technol. 2020 论文 参考文献

    魏艾玛·张、全Z·盛、阿胡德·阿尔哈兹米、陈亮·李

11. 基于无监督方法的Twitter文本表示实证研究。 W-NUT@EMNLP 2020 论文 参考文献

    莉莉·王、崇阳·高、杰森·魏、伟成·马、瑞波·刘、索鲁什·沃苏吉

12. 孟加拉语自然语言处理：经典、机器学习与深度学习方法的综合分析。 IEEE Access 2022 论文 参考文献

    欧维沙克·森、莫赫塔西姆·福阿德、穆罕默德·纳祖尔·伊斯兰、贾卡里亚·拉比、梅赫迪·马苏德、穆罕默德·卡姆鲁尔·哈桑、穆罕默德·阿卜杜勒·阿瓦尔、阿瓦尔·艾哈迈德·菲姆、穆罕默德·塔赫米德·哈桑·福阿德、德洛瓦尔·西克德、穆罕默德·阿基尔·赖汉·伊夫提

13. 联邦学习与自然语言处理的结合：综述。 arXiv 2021 论文 参考文献

    明刘、斯特拉·霍、孟琪·王、龙翔·高、袁金、何章

14. 从静态到动态词表示：综述。 Int. J. Mach. Learn. Cybern. 2020 论文 参考文献

    于轩·王、宇泰·侯、万祥·车、廷·刘

15. 从词嵌入到语义嵌入：意义向量表示综述。 J. Artif. Intell. Res. 2018 论文 参考文献

    何塞·卡马乔-科利亚多斯、穆罕默德·塔赫尔·皮列瓦尔

16. 用于自然语言处理的图神经网络：综述。 Found. Trends Mach. Learn. 2023 论文 参考文献

    凌飞·吴、余晨、凯申、肖洁·郭、汉宁·高、淑诚·李、简培、博龙

17. 知情机器学习——将先验知识融入学习系统的分类与综述。 IEEE 知识与数据工程汇刊 2023 论文 参考文献

    劳拉·冯·吕登、塞巴斯蒂安·迈耶、卡塔琳娜·贝克、博格丹·格奥尔基耶夫、斯文·吉塞尔巴赫、劳尔·海泽、比尔吉特·基尔施、尤利乌斯·普弗罗默、安妮卡·皮克、拉朱库马尔·拉马穆尔蒂、米哈尔·瓦尔恰克、约亨·加尔克、克里斯蒂安·鲍克哈格、扬尼斯·舒克尔

18. 叙事科学系统：综述。 arXiv 2015 论文 参考文献

    帕拉姆乔特·考尔·萨拉奥、普尼特·米塔尔、鲁平德·考尔

19. 深度学习推动自然语言处理进展：综述。 arXiv 2020 论文 参考文献

    阿米尔西纳·托尔菲、鲁兹贝·A·希尔瓦尼、亚瑟·肯什卢、纳德尔·塔瓦夫、爱德华·A·福克斯

20. 基于深度学习的自然语言处理最新趋势【综述文章】。 IEEE 计算智能杂志 2018 论文 参考文献

    汤姆·杨、德瓦马纽·哈扎里卡、索贾尼亚·波里亚、埃里克·坎布里亚

21. 深度学习时代自然语言处理中的符号、分布式与分布表示：综述。 前沿机器人与人工智能 2019 论文 参考文献

    洛伦佐·费罗内、法比奥·马西莫·赞佐托

22. 自然语言处理中的标记修改对抗攻击：综述。 arXiv 2021 论文 参考文献

    汤姆·罗斯、高彦松、阿尔沙里夫·阿布阿达巴、苏里亚·尼泊尔、刘伟

23. 迈向文本领域的稳健深度神经网络：综述。 arXiv 2019 论文 参考文献

    王文琪、王丽娜、王润、王志博、叶傲霜

24. 词嵌入：综述。 arXiv 2019 论文 参考文献

    费利佩·阿尔梅达、热拉尔多·谢谢乌

机器翻译

1. 多语言神经机器翻译综合综述。 arXiv 2020 论文 参考文献

   拉杰·达布雷、陈辉楚、阿努普·昆丘库坦

2. 神经机器翻译中深度学习技术的综述。 arXiv 2020 论文 参考文献

   杨硕恒、王宇欣、楚晓雯

3. 神经机器翻译领域适应方法的综述。 COLING 2018 论文 参考文献

   陈辉楚、王睿

4. 低资源条件下神经机器翻译中单语数据利用方法的综述。 arXiv 2019 论文 参考文献

   伊尔沙特·吉巴杜林、艾达尔·瓦列耶夫、阿尔比娜·胡赛诺娃、阿迪勒·汗

5. 机器翻译中拼写信息的综述。 SN 计算科学 2021 论文 参考文献

   巴拉蒂·拉贾·查克拉瓦蒂、普里亚·拉尼、米哈埃尔·阿尔坎、约翰·P·麦克雷

6. 统计机器翻译中词序调整的综述：计算模型与语言现象。 计算语言学 2016 论文 参考文献

   阿里安娜·比萨扎、马切洛·费德里科

7. 文档级神经机器翻译的综述：方法与评估。 ACM 计算机综述 2022 论文 参考文献

   萨敏·马鲁夫、法希梅·萨莱赫、戈拉姆雷扎·哈法里

8. 低资源神经机器翻译的综述。 IJCAI 2021 论文 参考文献

   王睿、谭旭、罗仁谦、秦涛、刘铁岩

9. 神经机器翻译及其他领域的非自回归生成综述。 arXiv 2022 论文 参考文献

   肖义生、吴立军、郭俊良、李俊涛、张敏、秦涛、刘铁岩

10. 神经机器翻译中的领域适应与多领域适应：综述。 人工智能研究期刊 2022 论文 参考文献

    丹妮尔·桑德斯

11. 机器翻译中的性别偏见。 计算语言学协会汇刊 2021 论文 参考文献

    贝娅特丽丝·萨沃尔迪、马可·盖多、路易莎·本蒂沃利、马泰奥·内格里、马可·图尔奇

12. 印度语言的机器翻译方法与综述。 国际计算机语言学中文语言处理期刊 2013 论文 参考文献

    P. J. 安东尼

13. 机器翻译评估资源与方法：综述。 爱尔兰研究生研究会议 2018 论文 参考文献

    韩利峰

14. 基于语义网技术的机器翻译：综述。 网络语义学杂志 2018 论文 参考文献

    迭戈·穆萨勒姆、马蒂亚斯·瓦厄尔、阿克塞尔-西里尔·恩贡加·恩戈莫

15. 机器翻译的历史与演变：阿拉伯语—英语翻译综述。 arXiv 2017 论文 参考文献

    纳比勒·T·阿勒希贝、尼玛·阿卜杜勒阿齐兹·达汉、法德尔·穆塔赫尔·巴-阿尔维

16. 通过视觉和语音实现的多模态机器翻译。 机器翻译 2020 论文 参考文献

乌穆特·苏卢巴恰克、奥赞·查格莱扬、斯蒂格-阿内·格伦罗斯、阿库·鲁赫、德斯蒙德·埃利奥特、露西亚·斯佩西亚、约尔格·蒂德曼

17. 神经机器翻译与序列到序列模型：教程。 arXiv 2017 论文 参考文献

    格雷厄姆·诺伊比格

18. 低资源语言的神经机器翻译：综述。 arXiv 2021 论文 参考文献

    苏兰吉卡·拉纳通加、安妮·李恩-秀恩、马尔雅娜·普里夫蒂·斯肯杜利、拉维·谢卡尔、梅赫琳·阿拉姆、里舍姆吉特·考尔

19. 神经机器翻译：综述。 J. Artif. Intell. Res. 2020 论文 参考文献

    费利克斯·施塔尔贝格

20. 神经机器翻译：方法、资源与工具综述。 AI Open 2020 论文 参考文献

    谭志兴、王硕、杨宗翰、陈刚、黄宣成、孙茂松、刘洋

21. 神经机器翻译：挑战、进展与未来。 arXiv 2020 论文 参考文献

    张佳俊、宗成清

22. 低资源机器翻译综述。 Comput. Linguistics 2022 论文 参考文献

    巴里·哈多、瑞秋·鲍登、安东尼奥·瓦莱里奥·米切利·巴罗内、金德里希·赫尔克尔、亚历山德拉·伯奇

23. 查询翻译现状：综述。 arXiv 2019 论文 参考文献

    穆罕默德·纳吉布·马米、达米安·格罗、哈什·塔卡尔、西蒙·塞里、索伦·奥尔、延斯·莱曼

命名实体识别

1. 阿拉伯语命名实体识别与分类综述。 Comput. Linguistics 2014 论文 参考文献

   哈立德·沙兰

2. 命名实体识别与分类综述。 Lingvisticae Investigationes 2007 论文 参考文献

   大卫·纳迪欧、关根聪

3. 阿萨姆语及其他印度语言中的命名实体识别综述。 arXiv 2014 论文 参考文献

   吉蒂莫尼·塔卢克达尔、普兰贾尔·普罗蒂姆·博拉、阿鲁普·巴鲁阿

4. 基于深度学习的命名实体识别综述。 IEEE Trans. Knowl. Data Eng. 2022 论文 参考文献

   李静、孙爱欣、韩江磊、李晨亮

5. 深度学习模型在命名实体识别方面的最新进展综述。 COLING 2018 论文 参考文献

   维卡斯·亚达夫、史蒂文·贝瑟德

6. 神经序列标注中的设计挑战与误解。 COLING 2018 论文 参考文献

   杨杰、梁帅龙、张悦

自然语言推理

1. 数据库近期自然语言接口比较研究。 VLDB J. 2019 论文 参考文献

   卡特琳·阿福尔特、库尔特·斯托金格、亚伯拉罕·伯恩斯坦

2. 超越排行榜：揭示自然语言推理数据与模型弱点的方法综述。 arXiv 2020 论文 参考文献

   维克托·施莱格尔、戈兰·涅纳迪奇、里扎·巴蒂斯塔-纳瓦罗

3. 自然语言推理的最新进展：基准、资源与方法综述。 arXiv 2019 论文 参考文献

   谢恩·斯托克斯、高巧姿、乔伊斯·Y·柴

自然语言处理

1. 语言建模领域的一点进展。 Comput. Speech Lang. 2001 论文 参考文献

   乔舒亚·T·古德曼

2. 代词指代消解近期发展的简要综述与比较研究。 arXiv 2020 论文 参考文献

   洪明·张、欣然·赵、阳秋·宋

3. 语法错误修正的全面综述。 arXiv 2020 论文 参考文献

   于王、岳林·王、李杰、卓·刘

4. 神经网络实体指代消解综述。 Expert Syst. Appl. 2021 论文 参考文献

   尼古拉奥斯·斯蒂利亚努、伊万尼斯·P·弗拉哈瓦斯

5. 自然语言处理中神经网络模型入门。 J. Artif. Intell. Res. 2016 论文 参考文献

   约阿夫·戈德堡

6. 孟加拉语自然语言处理任务及Transformer模型的实用性综述。 arXiv 2021 论文 参考文献

   菲罗兹·阿拉姆、穆罕默德·阿里德·哈桑、坦维鲁尔·阿拉姆、阿基布·汗、詹娜图尔·塔吉林、奈拉·汗、沙穆尔·阿布萨尔·乔杜里

7. 受控自然语言的调查与分类。 Comput. Linguistics 2014 论文 参考文献

   托比亚斯·库恩

8. 隐式话语关系识别综述。 arXiv 2022 论文 参考文献

   魏翔、邦王

9. 自然语言处理中的偏见与公平性综述。 arXiv 2022 论文 参考文献

   拉贾斯·班萨尔

10. 面向自然语言处理的动态神经网络综述。 arXiv 2022 论文 参考文献

    徐灿文、朱利安·J·麦考利

11. 上下文学习综述。 arXiv 2023 论文 参考文献

    董庆秀、李磊、戴大迈、郑策、吴志勇、常宝宝、孙旭、徐晶晶、李磊、隋志芳

12. 预训练语言模型的模型压缩与加速综述。 arXiv 2022 论文 参考文献

    徐灿文、朱利安·J·麦考利

13. 神经网络语言模型综述。 arXiv 2019 论文 参考文献

    景坤、许俊刚

14. 低资源场景下自然语言处理的最新方法综述。 NAACL-HLT 2021 论文 参考文献

    迈克尔·A·赫德里希、卢卡斯·兰格、海克·阿德尔、扬尼克·施特罗特根、迪特里希·克拉科夫

15. 文本到SQL解析综述：概念、方法与未来方向。 arXiv 2022 论文 参考文献

    秦博文、惠彬源、王立涵、杨敏、李金阳、李斌华、耿瑞英、曹荣宇、孙健、司洛、黄飞、李永斌

16. NLP问题中注意力机制入门综述。 IntelliSys 2019 论文 参考文献

    胡迪超

17. 自然语言处理中的注意力机制。 IEEE Trans. Neural Networks Learn. Syst. 2021 论文 参考文献

    安德烈亚·加拉西、马可·利皮、保罗·托罗尼

18. 面向书面文本的阿拉伯语方言自动识别系统综述。 arXiv 2020 论文 参考文献

    玛哈·J·阿尔索拜提

19. 中文分词十年回顾。 《中文信息处理学报》2007年 论文 参考文献

    黄昌宁、赵海

20. 自然语言处理中的持续终身学习综述。 COLING 2020 论文 参考文献

    玛格达莱娜·别西亚尔斯卡、卡塔日娜·别西亚尔斯卡、玛尔塔·R·科斯塔-胡萨

21. 词汇简化领域的深度学习方法综述。 arXiv 2023 论文 参考文献

    凯·诺斯、塔林杜·拉纳辛格、马修·沙德洛、马科斯·赞皮耶里

22. 自然语言处理中的高效方法综述。 arXiv 2022 论文 参考文献

    马科斯·V·特雷维索、季天楚、李智雄、贝蒂·范·阿肯、曹青青、曼努埃尔·R·乔西奇、迈克尔·哈西德、肯尼思·希菲尔德、萨拉·胡克、佩德罗·恩里克·马丁斯、安德烈·F·T·马丁斯、彼得·A·米尔德、科林·拉费尔、埃德温·辛普森、诺姆·斯洛尼姆、尼兰詹·巴拉苏布拉马尼安、莱昂·德尔琴斯基、罗伊·施瓦茨

23. 经验是语言的基础。 EMNLP 2020 论文 参考文献

    约纳坦·比斯克、阿里·霍尔茨曼、杰西·汤姆森、雅各布·安德烈亚斯、约书亚·本吉奥、乔伊斯·柴、米雷拉·拉帕塔、安杰莉基·拉扎里杜、乔纳森·梅、亚历山大·尼斯涅维奇、尼古拉斯·平托、约瑟夫·P·图里安

24. 常识知识如何助力自然语言任务：近期资源与方法论综述。 arXiv 2021 论文 参考文献

    谢宇博、浦珍珠

25. NLP曲线跃升：自然语言处理研究评述[综述文章]。 IEEE Comput. Intell. Mag. 2014 论文 参考文献

    埃里克·坎布里亚、贝博·怀特

26. 自然语言处理中的元学习综述。 NAACL-HLT 2022 论文 参考文献

    李鸿毅、李尚文、武堂

27. 自然语言处理——综述。 arXiv 2012 论文 参考文献

    凯文·莫特

28. 自然语言处理：现状、趋势与挑战。 Multim. Tools Appl. 2023 论文 参考文献

    迪克莎·库拉纳、阿迪蒂亚·科利、基兰·卡特尔、苏克德夫·辛格

29. 用于释义识别、语义文本相似度、自然语言推理和问答的神经网络模型。 COLING 2018 论文 参考文献

    兰武威、徐伟

30. 基于Transformer的NLP任务模型概述。 FedCSIS 2020 论文 参考文献

    安东尼·吉利奥兹、杰基·卡萨斯、埃琳娜·穆盖利尼、奥马尔·阿布·哈立德

31. 自然语言处理的范式转变。 Int. J. Autom. Comput. 2022 论文 参考文献

    田祥孙、刘向阳、邱锡鹏、黄宣静

32. 神经网络自然语言处理的进展：建模、学习与推理。 Engineering 2020 论文 BibTeX

    周明、段楠、刘舒杰、沈向洋

33. 将人类纳入自然语言处理循环：综述。 arXiv 2021 论文 BibTeX

    Zijie J. Wang、Dongjin Choi、Shenyu Xu、Diyi Yang

34. NLP中最新泛化研究：分类与综述。 arXiv 2022 论文 BibTeX

    Dieuwke Hupkes、Mario Giulianelli、Verna Dankers、Mikel Artetxe、Yanai Elazar、Tiago Pimentel、Christos Christodoulopoulos、Karim Lasri、Naomi Saphra、Arabella Sinclair、Dennis Ulmer、Florian Schottmann、Khuyagbaatar Batsuren、Kaiser Sun、Koustuv Sinha、Leila Khalatbari、Maria Ryskina、Rita Frieske、Ryan Cotterell、Zhijing Jin

35. 公开可用的僧伽罗语自然语言处理工具与研究综述。 arXiv 2019 论文 BibTeX

    Nisansa de Silva

36. 自然语言描述的可视化：综述。 ACM Comput. Surv. 2016 论文 BibTeX

    Kaveh Hassani、Won-Sook Lee

37. 深度学习时代的词对齐：教程。 arXiv 2022 论文 BibTeX

    Bryan Li

NLP应用

1. 生物医学关系抽取技术简短综述。 arXiv 2017 论文 BibTeX

   Elham Shahab

2. 基于学习的自动化程序修复综述。 arXiv 2023 论文 BibTeX

   Quanjun Zhang、Chunrong Fang、Yuxiang Ma、Weisong Sun、Zhenyu Chen

3. 法律判决预测综述：数据集、指标、模型及挑战。 arXiv 2022 论文 BibTeX

   Junyun Cui、Xiaoyu Shen、Feiping Nie、Zheng Wang、Jinglong Wang、Yulong Chen

4. 自然语言处理及其在保险领域的应用综述。 arXiv 2020 论文 BibTeX

   Antoine Ly、Benno Uthayasooriyar、Tingting Wang

5. 利用NLP技术的Android安全：综述。 arXiv 2021 论文 BibTeX

   Sevil Sen、Burcu Can

6. 虚假信息检测：新闻真实性评估中语言特征选择与分类模型综述。 arXiv 2019 论文 BibTeX

   Jillian Tompkins

7. 虚构人物网络的提取与分析：综述。 ACM Comput. Surv. 2019 论文 BibTeX

   Vincent Labatut、Xavier Bost

8. NLP如何惠及法律体系：法律人工智能概览。 ACL 2020 论文 BibTeX

   Haoxi Zhong、Chaojun Xiao、Cunchao Tu、Tianyang Zhang、Zhiyuan Liu、Maosong Sun

9. 基于自然语言的金融预测：综述。 Artif. Intell. Rev. 2018 论文 BibTeX

   Frank Z. Xing、Erik Cambria、Roy E. Welsch

10. 用于电子健康记录中非结构化数据的神经网络自然语言处理：综述。 arXiv 2021 论文 BibTeX

    Irene Li、Jessica Pan、Jeremy Goldwasser、Neha Verma、Wai Pan Wong、Muhammed Yavuz Nuzumlali、Benjamin Rosand、Yixin Li、Matthew Zhang、David Chang、Richard Andrew Taylor、Harlan M. Krumholz、Dragomir R. Radev

11. SECNLP：临床自然语言处理中嵌入技术的综述。 J. Biomed. Informatics 2020 论文 BibTeX

    Katikapalli Subramanyam Kalyan、Sivanesan Sangeetha

12. 生物信息学中的自然语言处理技术综述。 Comput. Math. Methods Medicine 2015 论文 BibTeX

    Zhiqiang Zeng、Hua Shi、Yun Wu、Zhiling Hong

13. 基于文本的流行病情报综述：计算语言学视角。 ACM Comput. Surv. 2020 论文 BibTeX

    Aditya Joshi、Sarvnaz Karimi、Ross Sparks、Cécile Paris、C. Raina MacIntyre

14. 机器学习与NLP在处理学生反馈方面的潜力（简短综述）。 arXiv 2020 论文 BibTeX

    Maryam Edalati

15. 迈向作者身份识别模型设计的改进：写作风格理解综述。 arXiv 2020 论文 BibTeX

    Weicheng Ma、Ruibo Liu、Lili Wang、Soroush Vosoughi

预训练模型

1. 语言处理中对比学习预训练入门：方法、经验与展望。 arXiv 2021 论文 BibTeX

   Nils Rethmeier、Isabelle Augenstein

2. 作为知识库的语言模型综述。 arXiv 2022 论文 BibTeX

   Badr AlKhamissi、Millicent Li、Asli Celikyilmaz、Mona T. Diab、Marjan Ghazvininejad

3. 面向对话式AI的预训练语言模型简述——NLP的新时代。 arXiv 2021 论文 文摘

   Munazza Zaib、Quan Z. Sheng、Wei Emma Zhang

4. 基于Transformer的预训练语言模型可控文本生成综述。 arXiv 2022 论文 文摘

   Hanqing Zhang、Haolin Song、Shaoyu Li、Ming Zhou、Dawei Song

5. 视觉—语言预训练模型综述。 IJCAI 2022 论文 文摘

   Yifan Du、Zikang Liu、Junyi Li、Wayne Xin Zhao

6. 时间序列预训练模型综述。 arXiv 2023 论文 文摘

   Qianli Ma、Zhen Liu、Zhenjing Zheng、Ziyang Huang、Siying Zhu、Zhongzhong Yu、James T. Kwok

7. AMMUS：自然语言处理中基于Transformer的预训练模型综述。 arXiv 2021 论文 文摘

   Katikapalli Subramanyam Kalyan、Ajit Rajasekharan、Sivanesan Sangeetha

8. 面向对话式AI的常识推理：现状综述。 arXiv 2023 论文 文摘

   Christopher Richardson、Larry Heck

9. 基于预训练语言模型的密集文本检索：综述。 arXiv 2022 论文 文摘

   Wayne Xin Zhao、Jing Liu、Ruiyang Ren、Ji-Rong Wen

10. 预训练、提示与预测：自然语言处理中提示方法的系统性综述。 ACM Comput. Surv. 2023 论文 文摘

    Pengfei Liu、Weizhe Yuan、Jinlan Fu、Zhengbao Jiang、Hiroaki Hayashi、Graham Neubig

11. 用于文本生成的预训练语言模型：综述。 arXiv 2021 论文 文摘

    Junyi Li、Tianyi Tang、Wayne Xin Zhao、Ji-Rong Wen

12. 自然语言处理中的预训练模型：综述。 arXiv 2020 论文 文摘

    Xipeng Qiu、Tianxiang Sun、Yige Xu、Yunfan Shao、Ning Dai、Xuanjing Huang

13. 预训练模型：过去、现在与未来。 arXiv 2021 论文 文摘

    Xu Han、Zhengyan Zhang、Ning Ding、Yuxian Gu、Xiao Liu、Yuqi Huo、Jiezhong Qiu、Liang Zhang、Wentao Han、Minlie Huang、Qin Jin、Yanyan Lan、Yang Liu、Zhiyuan Liu、Zhiwu Lu、Xipeng Qiu、Ruihua Song、Jie Tang、Ji-Rong Wen、Jinhui Yuan、Wayne Xin Zhao、Jun Zhu

14. 用于文本排序的预训练Transformer：BERT及其之后。 WSDM 2021 论文 文摘

    Andrew Yates、Rodrigo Nogueira、Jimmy Lin

15. 信息检索中的预训练方法。 Found. Trends Inf. Retr. 2022 论文 文摘

    Yixing Fan、Xiaohui Xie、Yinqiong Cai、Jia Chen、Xinyu Ma、Xiangsheng Li、Ruqing Zhang、Jiafeng Guo

16. 综述：基于Transformer的视频—语言预训练。 AI Open 2022 论文 文摘

    Ludan Ruan、Qin Jin

17. VLP：视觉—语言预训练综述。 Int. J. Autom. Comput. 2023 论文 文摘

    Feilong Chen、Duzhen Zhang、Minglun Han、Xiu-Yi Chen、Jing Shi、Shuang Xu、Bo Xu

提示

1. 仅靠提示就够了吗？答案是否定的。指令学习的全面且更广阔的视角。 arXiv 2023 论文 文摘

   Renze Lou、Kai Zhang、Wenpeng Yin

2. OpenPrompt：一个用于提示学习的开源框架。 ACL 2022 论文 文摘

   Ning Ding、Shengding Hu、Weilin Zhao、Yulin Chen、Zhiyuan Liu、Haitao Zheng、Maosong Sun

3. 利用语言模型提示进行推理：综述。 arXiv 2022 论文 文摘

   Shuofei Qiao、Yixin Ou、Ningyu Zhang、Xiang Chen、Yunzhi Yao、Shumin Deng、Chuanqi Tan、Fei Huang、Huajun Chen

问答

1. 知识库问答综述。 CCKS 2019 论文 文摘

   Peiyun Wu、Xiaowang Zhang、Zhiyong Feng

2. 复杂知识库问答综述：方法、挑战与解决方案。 IJCAI 2021 论文 文摘

   Yunshi Lan、Gaole He、Jinhao Jiang、Jing Jiang、Wayne Xin Zhao、Ji-Rong Wen

3. 知识库上复杂问答的最新进展与挑战综述。 arXiv 2020 论文 文摘

   Bin Fu、Yunqi Qiu、Chengguang Tang、Yang Li、Haiyang Yu、Jian Sun

4. 多跳问答与生成综述。 arXiv 2022 论文 文摘

   Vaibhav Mavi、Anubhav Jangra、Adam Jatowt

5. 从信息检索视角看问答技术综述。 Inf. Sci. 2011 论文 文摘

   Oleksandr Kolomiyets、Marie-Francine Moens

6. 为什么型问答系统综述。 arXiv 2019 论文 文摘

   Manvi Breja、Sanjay Kumar Jain

7. 复杂知识库问答：综述。 arXiv 2021 论文 bib

   兰云时、何高乐、蒋金浩、蒋静、赵欣韦恩、温继荣

8. 知识库问答系统的核心技术：综述。 Knowl. Inf. Syst. 2018 论文 bib

   丹尼斯·迪芬巴赫、瓦内萨·洛佩斯、卡马尔·迪普·辛格、皮埃尔·马雷

9. 基于神经网络的知识图谱问答方法导论。 arXiv 2019 论文 bib

   尼列什·查克拉博蒂、丹尼斯·卢科夫尼科夫、高拉夫·马赫什瓦里、普里扬什·特里维迪、延斯·莱曼、阿斯雅·费舍尔

10. 结合前沿开放域问答技术的叙事型问答：一项综合研究。 Trans. Assoc. Comput. Linguistics 2021 论文 bib

    穆向阳、杨成浩、余默、姚炳生、郭晓晓、萨洛尼·波特达尔、苏辉

11. 问答系统：综述与趋势。 Procedia Computer Science 2015 论文 bib

    阿卜杜勒加尼·布齐亚内、杰卢尔·布希哈、努雷丁·杜米、米蒙·马尔基

12. 检索与阅读：开放域问答的全面综述。 arXiv 2021 论文 bib

    朱峰斌、雷文强、王超、郑建明、索贾尼亚·波里亚、蔡德成

13. 视觉问答综述：数据集与技术。 arXiv 2017 论文 bib

    阿克谢·库马尔·古普塔

14. 从信息检索和深度神经网络视角看文本型问答：综述。 WIREs Data Mining Knowl. Discov. 2021 论文 bib

    扎赫拉·阿巴西安泰布、赛伊黛·莫姆塔齐

15. 利用深度学习回答图像相关问题的教程。 arXiv 2016 论文 bib

    马特乌什·马利诺夫斯基、马里奥·弗里茨

16. 基于深度学习的视觉问答：综述与性能分析。 CVIP 2020 论文 bib

    亚什·斯里瓦斯塔瓦、维什纳夫·穆拉利、希夫·拉姆·杜贝、斯内哈西斯·穆克吉

阅读理解

1. 机器阅读理解中的可解释性综述。 arXiv 2020 论文 bib

   莫卡纳兰甘·泰亚帕兰、马可·瓦伦蒂诺、安德烈·弗雷塔斯

2. 机器阅读理解系统综述。 Nat. Lang. Eng. 2022 论文 bib

   拉齐耶·巴拉达兰、拉齐耶·吉亚西、侯赛因·阿米尔哈尼

3. 机器阅读理解综述：任务、评估指标与基准数据集。 arXiv 2020 论文 bib

   曾成昌、李绍博、李琴、胡杰、胡建军

4. 神经机器阅读理解综述。 arXiv 2019 论文 bib

   邱博宇、陈旭、徐俊刚、孙英飞

5. 英语机器阅读理解数据集：综述。 EMNLP 2021 论文 bib

   达里娅·津杰季克、珍妮弗·福斯特、卡尔·沃格尔

6. 机器阅读理解：文献综述。 arXiv 2019 论文 bib

   张鑫、杨安、李素坚、王义忠

7. 机器阅读理解：上下文语言模型的作用及未来展望。 arXiv 2020 论文 bib

   张卓胜、赵海、王睿

8. 神经机器阅读理解：方法与趋势。 arXiv 2019 论文 bib

   刘珊珊、张欣、张盛、王慧、张伟明

推荐系统

1. 因果关系抽取的数据集与标注方法综述。 COLING 2020 论文 bib

   许景航、左万立、梁闪闪、左祥林

2. 推荐系统中深度学习的综述：挑战与对策。 Artif. Intell. Rev. 2019 论文 bib

   泽伊内普·巴特马兹、阿里·于雷克利、阿尔珀·比尔盖、吉汉·卡莱利

3. 推荐任务准确率评估指标综述。 J. Mach. Learn. Res. 2009 论文 bib

   阿塞拉·古纳瓦德纳、盖伊·沙尼

4. 基于协同过滤的社会化推荐系统综述。 Comput. Commun. 2014 论文 bib

   席旺·杨、郭洋、刘勇、哈拉尔德·施泰克

5. 协同过滤技术综述。 Adv. Artif. Intell. 2009 论文 bib

   萧远·苏、塔吉·M·霍什戈夫塔尔

6. 推荐系统中的深度强化学习综述：系统性回顾与未来方向。 arXiv 2021 论文 bib

Xiaocong Chen, Lina Yao, Julian J. McAuley, Guanglin Zhou, Xianzhi Wang

7. 推荐系统中的解释方法综述。 ICDE 工作坊 2007 论文 bib

   Nava Tintarev, Judith Masthoff

8. 面向准确性的神经网络推荐系统综述：从协同过滤到信息丰富的推荐。 arXiv 2021 论文 bib

   Le Wu, Xiangnan He, Xiang Wang, Kun Zhang, Meng Wang

9. 对抗性推荐系统综述：从攻击与防御策略到生成对抗网络。 ACM Comput. Surv. 2022 论文 bib

   Yashar Deldjoo, Tommaso Di Noia, Felice Antonio Merra

10. 对话式推荐系统综述。 ACM Comput. Surv. 2022 论文 bib

    Dietmar Jannach, Ahtsham Manzoor, Wanling Cai, Li Chen

11. 群体推荐系统综述。 J. Intell. Inf. Syst. 2020 论文 bib

    Sriharsha Dara, C. Ravindranath Chowdary, Chintoo Kumar

12. 基于知识图谱的推荐系统综述。 IEEE Trans. Knowl. Data Eng. 2022 论文 bib

    Qingyu Guo, Fuzhen Zhuang, Chuan Qin, Hengshu Zhu, Xing Xie, Hui Xiong, Qing He

13. 人格感知推荐系统综述。 Artif. Intell. Rev. 2022 论文 bib

    Sahraoui Dhelim, Nyothiri Aung, Mohammed Amine Bouras, Huansheng Ning, Erik Cambria

14. 推荐系统中的强化学习综述。 arXiv 2021 论文 bib

    Yuanguo Lin, Yong Liu, Fan Lin, Pengcheng Wu, Wenhua Zeng, Chunyan Miao

15. 基于会话的推荐系统综述。 ACM Comput. Surv. 2022 论文 bib

    Shoujin Wang, Longbing Cao, Yan Wang, Quan Z. Sheng, Mehmet A. Orgun, Defu Lian

16. 推荐系统的公平性综述。 arXiv 2022 论文 bib

    Yifan Wang, Weizhi Ma, Min Zhang, Yiqun Liu, Shaoping Ma

17. 对话式推荐系统的发展与挑战：综述。 AI Open 2021 论文 bib

    Chongming Gao, Wenqiang Lei, Xiangnan He, Maarten de Rijke, Tat-Seng Chua

18. 多任务学习方法在推荐系统中的发展与挑战：综述。 arXiv 2023 论文 bib

    Mingzhu Zhang, Ruiping Yin, Zhen Yang, Yipeng Wang, Kan Li

19. 我们真的取得了很大进展吗？对近期神经网络推荐方法的令人担忧的分析。 RecSys 2019 论文 bib

    Maurizio Ferrari Dacrema, Paolo Cremonesi, Dietmar Jannach

20. 深度推荐系统的 AutoML：综述。 arXiv 2022 论文 bib

    Ruiqi Zheng, Liang Qu, Bin Cui, Yuhui Shi, Hongzhi Yin

21. 推荐系统中的偏差与去偏：综述及未来方向。 arXiv 2020 论文 bib

    Jiawei Chen, Hande Dong, Xiang Wang, Fuli Feng, Meng Wang, Xiangnan He

22. 推荐系统中的因果推断：关于偏差缓解、解释和泛化策略的综述。 arXiv 2023 论文 bib

    Yaochen Zhu, Jing Ma, Jundong Li

23. 超越用户-物品矩阵的协同过滤：现状与未来挑战综述。 ACM Comput. Surv. 2014 论文 bib

    Yue Shi, Martha A. Larson, Alan Hanjalic

24. 协同过滤算法比较：当前技术的局限性及可扩展、高性能推荐系统的建议。 ACM Trans. Web 2011 论文 bib

    Fidel Cacheda, Victor Carneiro, Diego Fernández, Vreixo Formoso

25. 基于内容的推荐系统：现状与趋势。 推荐系统手册 2011 论文 bib

    Pasquale Lops, Marco de Gemmis, Giovanni Semeraro

26. 跨领域推荐系统：系统性文献综述。 ACM Comput. Surv. 2017 论文 bib

    Muhammad Murad Khan, Roliana Ibrahim, Imran Ghani

27. 跨领域推荐：挑战、进展与前景。 IJCAI 2021 论文 bib

    Feng Zhu, Yan Wang, Chaochao Chen, Jun Zhou, Longfei Li, Guanfeng Liu

28. 深度对话式推荐系统：目标导向对话系统的全新前沿。 arXiv 2020 论文 bib

    Dai Hoang Tran, Quan Z. Sheng, Wei Emma Zhang, Salma Abdalla Hamad, Munazza Zaib, Nguyen Hoang Tran, Lina Yao, Nguyen Lu Dang Khoa

29. 基于深度学习的推荐系统：综述与新视角。 ACM Comput. Surv. 2019 论文 bib

    Shuai Zhang, Lina Yao, Aixin Sun, Yi Tay

30. 用于搜索和推荐中的匹配的深度学习。 Found. Trends Inf. Retr. 2020 论文 bib

    徐俊、何向南、李航

31. 知识图谱上的深度学习在推荐系统中的应用：综述。 arXiv 2020 论文 bib

    高洋、李益帆、林宇、高航、拉提夫尔·汗

32. 推荐系统中的深度元学习：综述。 arXiv 2022 论文 bib

    王春阳、朱彦敏、刘浩兵、臧天姿、于佳迪、唐飞龙

33. 推荐系统中的多样性——综述。 Knowl. Based Syst. 2017 论文 bib

    马特夫兹·库纳韦尔、托马日·波日尔

34. 可解释的推荐：综述与新视角。 Found. Trends Inf. Retr. 2020 论文 bib

    张永峰、陈旭

35. 图学习方法在推荐系统中的应用：综述。 arXiv 2020 论文 bib

    王守金、胡亮、王燕、何向南、沈泉志、梅赫梅特·A·奥尔贡、曹龙兵、王楠、弗朗切斯科·里奇、余Philip S.

36. 基于图学习的推荐系统：综述。 IJCAI 2021 论文 bib

    王守金、胡亮、王燕、何向南、沈泉志、梅赫梅特·A·奥尔贡、曹龙兵、弗朗切斯科·里奇、余Philip S.

37. 图神经网络在推荐系统中的应用：综述。 arXiv 2020 论文 bib

    吴世文、张文涛、孙飞、崔斌

38. 混合推荐系统：综述与实验。 User Model. User Adapt. Interact. 2002 论文 bib

    罗宾·D·伯克

39. 通过预训练进行知识迁移以用于推荐：综述与展望。 Frontiers Big Data 2021 论文 bib

    曾珍妮、肖超军、姚远、谢若冰、刘志远、林芬、林乐宇、孙茂松

40. 在推荐系统中衡量“为什么”：关于可解释性推荐评估的全面综述。 arXiv 2022 论文 bib

    陈旭、张永峰、温继荣

41. 并行与分布式协同过滤：综述。 ACM Comput. Surv. 2016 论文 bib

    埃夫塔利亚·卡里迪、康斯坦蒂诺斯·G·马加里蒂斯

42. 基于用户评论的推荐系统：现状。 User Model. User Adapt. Interact. 2015 论文 bib

    李晨、陈冠良、王峰

43. 物联网中的推荐系统：综述。 arXiv 2020 论文 bib

    梅·S·阿尔图利扬、姚丽娜、王贤志、黄超然、萨利尔·S·卡内雷、沈泉志

44. 推荐系统综述。 Knowl. Based Syst. 2013 论文 bib

    博阿迪亚·J、奥尔特加·F、埃尔南多·A、古铁雷斯·A

45. 带有辅助信息的推荐研究评述：综述与研究方向。 Electron. Commer. Res. Appl. 2019 论文 bib

    孙竹、郭青、杨杰、方辉、郭贵兵、张杰、罗宾·伯克

46. 推荐系统中的自监督学习：综述。 arXiv 2022 论文 bib

    于俊良、尹洪志、夏鑫、陈通、李俊东、黄子

47. 序列感知的推荐系统。 ACM Comput. Surv. 2018 论文 bib

    马西莫·夸德拉纳、保罗·克雷莫内西、迪特马尔·扬纳赫

48. 序列推荐系统：挑战、进展与展望。 IJCAI 2019 论文 bib

    王守金、胡亮、王燕、曹龙兵、沈泉志、梅赫梅特·A·奥尔贡

49. 针对推荐系统的刷票攻击：全面综述。 Artif. Intell. Rev. 2014 论文 bib

    伊赫桑·古内斯、吉汉·卡莱利、阿尔珀·比尔格、侯赛因·波拉特

50. 社交网络与推荐系统结合：综述。 Int. J. Soc. Netw. Min. 2015 论文 bib

    徐广东、吴志昂、张艳春、曹杰

51. 社交推荐：综述。 Soc. Netw. Anal. Min. 2013 论文 bib

    汤继良、胡霞、刘欢

52. 面向信任的推荐系统综述：深度学习视角。 arXiv 2020 论文 bib

    董曼青、袁峰、姚丽娜、王贤志、许希伟、朱立明

53. 标签感知的推荐系统：最新研究综述。 J. Comput. Sci. Technol. 2011 论文 bib

Zi-Ke Zhang, Tao Zhou, Yi-Cheng Zhang

54. 迈向下一代推荐系统：现状与可能扩展的综述。 IEEE知识与数据工程汇刊 2005 论文 BibTeX

    Gediminas Adomavicius, Alexander Tuzhilin

55. 深度学习在现代推荐系统中的应用：近期研究综述。 arXiv 2017 论文 BibTeX

    Ayush Singhal, Pradeep Sinha, Rakesh Pant

资源与评估

1. 风格迁移的人工评估综述。 arXiv 2021 论文 BibTeX

   Eleftheria Briakou, Sweta Agrawal, Ke Zhang, Joel R. Tetreault, Marine Carpuat

2. 语义标注语料库简短调查。 LREC 2020 论文 BibTeX

   Tommaso Pasini, José Camacho-Collados

3. 视觉与语言研究当前数据集综述。 EMNLP 2015 论文 BibTeX

   Francis Ferraro, Nasrin Mostafazadeh, Ting-Hao (Kenneth) Huang, Lucy Vanderwende, Jacob Devlin, Michel Galley, Margaret Mitchell

4. 自然语言生成系统评估指标综述。 ACM计算综述 2023 论文 BibTeX

   Ananya B. Sai, Akash Kumar Mohankumar, Mitesh M. Khapra

5. 词嵌入评估方法综述。 arXiv 2018 论文 BibTeX

   Amir Bakarov

6. 将文本蕴含识别作为自然语言处理评估的综述。 arXiv 2020 论文 BibTeX

   Adam Poliak

7. 超越数据集统计：多语言数据集构建及必要资源综述。 EMNLP 2022 论文 BibTeX

   Xinyan Yu, Trina Chatterjee, Akari Asai, Junjie Hu, Eunsol Choi

8. 带有否定标注的语料库：概述。 计算语言学 2020 论文 BibTeX

   Salud María Jiménez Zafra, Roser Morante, María Teresa Martín-Valdivia, Luis Alfonso Ureña López

9. 阿拉伯语免费语料库批判性调查。 arXiv 2017 论文 BibTeX

   Wajdi Zaghouani

10. 自然语言处理的高效方法：综述。 arXiv 2022 论文 BibTeX

    Marcos V. Treviso, Tianchu Ji, Ji-Ung Lee, Betty van Aken, Qingqing Cao, Manuel R. Ciosici, Michael Hassid, Kenneth Heafield, Sara Hooker, Pedro Henrique Martins, André F. T. Martins, Peter A. Milder, Colin Raffel, Edwin Simpson, Noam Slonim, Niranjan Balasubramanian, Leon Derczynski, Roy Schwartz

11. 自然语言推理的最新进展：基准、资源和方法综述。 arXiv 2019 论文 BibTeX

    Shane Storks, Qiaozi Gao, Joyce Y Chai

12. 修复破裂的基础：生成文本评估实践中的障碍综述。 arXiv 2022 论文 BibTeX

    Sebastian Gehrmann, Elizabeth Clark, Thibault Sellam

13. 对话系统评估方法综述。 人工智能评论 2021 论文 BibTeX

    Jan Deriu, Álvaro Rodrigo, Arantxa Otegi, Guillermo Echegoyen, Sophie Rosset, Eneko Agirre, Mark Cieliebak

14. 斯里兰卡语自然语言处理工具与研究的公开资源调查。 arXiv 2019 论文 BibTeX

    Nisansa de Silva

15. 自然语言处理方法人工评估中的巨大不一致问题。 arXiv 2021 论文 BibTeX

    Mika Hämäläinen, Khalid Al-Najjar

16. 面向聊天机器人人工评估的标准准则：综述。 arXiv 2021 论文 BibTeX

    Hongru Liang, Huaqing Li

语义学

1. 生物医学句子相似度的可复现实验调查：基于字符串的方法达到最先进水平。 arXiv 2022 论文 BibTeX

   Alicia Lara-Clares, Juan J. Lastra-Díaz, Ana García-Serrano

2. 词嵌入与基于本体的方法在词语相似度上的可复现调查：线性组合优于现有最佳方法。 工程应用人工智能 2019 论文 BibTeX

胡安·J·拉斯特拉-迪亚斯、何苏·戈伊科埃切亚、穆罕默德·阿里·哈吉·泰布、安娜·加西亚-塞拉诺、穆罕默德·本·阿乌伊查、埃内科·阿吉雷

3. 语义分割损失函数综述。 CIBCB 2020 论文 参考文献

   舒鲁蒂·贾登

4. 释义与文本蕴涵方法综述。 J. Artif. Intell. Res. 2010 论文 参考文献

   伊翁·安德鲁索普洛斯、普罗德罗莫斯·马拉卡西奥蒂斯

5. 基于成分结构与依存结构的句法—语义分析综述。 arXiv 2020 论文 参考文献

   张美珊

6. 语义解析综述。 AKBC 2019 论文 参考文献

   艾什瓦里娅·卡马特、拉贾尔希·达斯

7. 论点链接：综述与展望。 arXiv 2021 论文 参考文献

   威廉·甘特

8. 基于语料库的释义检测实验与综述。 Inf. 2020 论文 参考文献

   特多·弗尔巴内茨、安娜·梅斯特罗维奇

9. 历时词嵌入与语义变迁：综述。 COLING 2018 论文 参考文献

   安德烈·库图佐夫、莉莉娅·厄夫雷利德、特伦斯·西曼斯基、埃里克·韦尔达尔

10. 语义距离的分布度量：综述。 arXiv 2012 论文 参考文献

    赛义夫·M·穆罕默德、格雷姆·赫斯特

11. 语义相似度的发展——综述。 ACM Comput. Surv. 2022 论文 参考文献

    迪维娅·钱德拉塞卡兰、维杰·马戈

12. 句子相似度测量：综述。 arXiv 2019 论文 参考文献

    马姆杜赫·法鲁克

13. 文本与知识库上的语义搜索。 Found. Trends Inf. Retr. 2016 论文 参考文献

    汉娜·巴斯、比约恩·布霍尔德、埃尔马尔·豪斯曼

14. 语义学、建模与意义表征问题——近期文献简要综述。 arXiv 2014 论文 参考文献

    亚林·加尔

15. 词汇语义变化的计算方法综述。 arXiv 2018 论文 参考文献

    妮娜·塔赫马塞比、拉斯·博林、亚当·雅托特

16. 多语言词义消歧中的知识获取瓶颈问题。 IJCAI 2020 论文 参考文献

    托马索·帕西尼

17. 词义消歧：综述。 IJCTCM 2015 论文 参考文献

    阿洛克·兰詹·帕尔、迪甘塔·萨哈

18. 词义消歧：综述。 ACM Comput. Surv. 2009 论文 参考文献

    罗伯托·纳维利

情感分析、文体分析与论点挖掘

1. 跨领域观点分类的360度视角：综述。 Artif. Intell. Rev. 2021 论文 参考文献

   拉胡尔·库马尔·辛格、马诺杰·库马尔·萨昌、R. B. 帕特尔

2. 基于方面的情感分析综合综述。 arXiv 2020 论文 参考文献

   考斯图布·亚达夫

3. 社交媒体中情感分析的综述。 Knowl. Inf. Syst. 2019 论文 参考文献

   林悦、魏彤陈、薛丽、万丽左、明浩尹

4. 语义隐写系统综述。 arXiv 2022 论文 参考文献

   若昂·菲盖拉

5. 面向计算文学研究的情感与情绪分析综述。 arXiv 2018 论文 参考文献

   叶夫根尼·金、罗曼·克林格

6. 自动讽刺检测：综述。 ACM Comput. Surv. 2017 论文 参考文献

   阿迪提亚·乔希、普什帕克·巴塔查里亚、马克·詹姆斯·卡曼

7. 冰山一角之下：情感分析研究的当前挑战与新方向。 arXiv 2020 论文 参考文献

   苏贾尼亚·波里亚、德瓦马纽·哈扎里卡、纳沃尼尔·马朱姆达尔、拉达·米哈尔恰

8. 深度学习在方面级情感分类中的应用：综述、愿景与挑战。 IEEE Access 2019 论文 参考文献

   周杰、黄翔基、秦晨、胡薇薇、王婷婷、梁贺

9. 深度学习在情感分析中的应用：综述。 arXiv 2018 论文 参考文献

   雷·张、帅·王、刘兵

10. 对话中的情绪识别：研究挑战、数据集与最新进展。 IEEE Access 2019 论文 参考文献

Soujanya Poria, Navonil Majumder, Rada Mihalcea, Eduard H. Hovy

11. 细粒度金融观点挖掘：综述与研究议程。 arXiv 2020 论文 文摘

    陈忠志、黄亨申、陈信希

12. 关于负面评论中的积极偏见。 ACL 2021 论文 文摘

    马杜苏丹·艾塔尔、陈浩

13. 讽刺检测：一项比较研究。 arXiv 2021 论文 文摘

    哈梅德·亚古比安、哈米德·R·阿拉伯尼亚、哈立德·拉希德

14. 情感分析算法与应用：综述。 Ain Shams Engineering Journal 2014 论文 文摘

    瓦拉·梅达特、艾哈迈德·哈桑、霍达·科拉希

15. 阿拉伯语的情感分析：方法与技术简要综述。 arXiv 2018 论文 文摘

    穆阿斯·阿尔雷法伊、侯萨姆·法里斯、易卜拉欣·阿尔贾拉赫

16. 捷克语文本的情感分析：算法综述。 ICAART 2019 论文 文摘

    埃里翁·恰诺、翁德热伊·博雅尔

17. Twitter数据的情感分析：技术综述。 IJCAI 2016 论文 文摘

    维沙尔·A·卡尔德、希塔尔·索纳万教授

18. YouTube上的情感分析：简要综述。 arXiv 2015 论文 文摘

    穆罕默德·祖拜尔·阿斯加尔、沙基尔·艾哈迈德、阿芙莎娜·马尔瓦特、法扎尔·马苏德·昆迪

19. 非英语语言的情感/主观性分析综述。 Soc. Netw. Anal. Min. 2016 论文 文摘

    穆罕默德·科拉耶姆、哈利法·阿尔贾达、大卫·J·克兰达尔

20. 基于方面的情感分析数据集综述。 arXiv 2022 论文 文摘

    西瓦·乌代·桑普里特·切博卢、弗兰克·德农库尔、内迪姆·利普卡、塔玛尔·索洛里奥

21. 面向社会公益的论点挖掘：综述。 ACL 2021 论文 文摘

    伊娃·玛丽亚·韦奇、妮蕾·法尔克、伊曼·朱恩迪、加布里埃拉·拉佩萨

22. 用于情感分析的词嵌入：全面的经验研究综述。 arXiv 2019 论文 文摘

    埃里翁·恰诺、毛里齐奥·莫里西奥

语音与多模态

1. 手语识别技术与算法的比较分析。 arXiv 2023 论文 文摘

   鲁佩什·库马尔、阿尤什·辛哈、阿舒托什·巴杰帕伊、S. K.辛格

2. 跨模态检索综合调查。 arXiv 2016 论文 文摘

   王凯业、尹琪悦、王伟、吴树、王亮

3. 多模态表情包分类：综述与开放研究问题。 arXiv 2020 论文 文摘

   塔里克·哈比卜·阿夫里迪、阿夫塔布·阿拉姆、穆罕默德·努曼·汗、贾瓦德·汗、李荣九

4. AMR到文本的神经网络综述。 arXiv 2022 论文 文摘

   郝洪宇、李广通、胡志明、王华峰

5. 文本到图像合成中对抗性神经网络的综述与分类体系。 WIREs Data Mining Knowl. Discov. 2020 论文 文摘

   豪尔赫·阿格涅斯、乔纳森·埃雷拉、海成·陶、邢泉·朱

6. 代码转换语音与语言处理综述。 arXiv 2019 论文 文摘

   苏纳亚娜·西塔拉姆、卡亚蒂·拉加维·钱杜、赛·克里希纳·拉拉班迪、艾伦·W·布莱克

7. OCR与文档理解的深度学习方法综述。 arXiv 2020 论文 文摘

   尼尚特·苏布拉马尼、亚历山大·马顿、马尔科姆·格里夫斯、艾德里安·拉姆

8. TIMIT电话识别任务中近期DNN架构的综述。 TSD 2018 论文 文摘

   约瑟夫·米哈莱克、扬·瓦内克

9. 视觉-语言预训练模型综述。 IJCAI 2022 论文 文摘

   杜一凡、刘子康、李俊毅、韦恩·辛·赵

10. 语音翻译方法学综述——声学方言解码器。 arXiv 2016 论文 文摘

    汉斯·克鲁帕卡尔、基尔蒂卡·拉杰维尔、巴拉蒂·B、安吉尔·黛博拉·S、瓦利德维·克里希纳穆提

11. 神经语音合成综述。 arXiv 2021 论文 文摘

    徐坦、秦涛、弗兰克·K·宋、刘铁燕

12. 口语理解研究：最新进展与新前沿。 IJCAI 2021 论文 参考文献

    秦立波、谢天宝、车万翔、刘挺

13. 图像字幕生成中深度学习方法的全面综述。 arXiv 2021 论文 参考文献

    艾哈迈德·埃尔哈格里、卡里玛·卡达维

14. 带有口音的语音识别：综述。 arXiv 2021 论文 参考文献

    阿瑟·欣斯瓦克、娜塔莉·德尔沃思、米格尔·德尔里奥、昆廷·麦克纳马拉、乔舒亚·董、瑞安·韦斯特曼、米歇尔·黄、约瑟夫·帕拉卡皮利、珍妮弗·德雷克斯勒、伊利亚·皮尔金、尼沙尔·班达里、米格尔·杰特

15. 基于图像的自动描述生成：模型、数据集及评估指标综述。 J. Artif. Intell. Res. 2016 论文 参考文献

    拉斐拉·贝尔纳迪、鲁凯特·恰基奇、德斯蒙德·埃利奥特、艾库特·埃尔德姆、埃尔库特·埃尔德姆、纳兹莉·伊基兹勒尔-钦比斯、弗兰克·凯勒、阿德里安·穆斯卡特、芭芭拉·普兰克

16. 有限词汇量下的自动语音识别：综述。 arXiv 2021 论文 参考文献

    让·路易·K. E. 芬吉、黛安·C. M. 塔拉、布莱斯·O. 燕克、马塞林·阿滕肯

17. 利用面部、语音和文本线索在动态数据中进行深度情感识别：综述。 TechRxiv 2021 论文 参考文献

    张涛、谭振华

18. 基于深度学习方法的图像字幕生成：综述。 arXiv 2019 论文 参考文献

    王一宇、徐俊刚、孙英飞、何奔

19. 视听情境下的学习：回顾、分析与新视角。 arXiv 2022 论文 参考文献

    魏亚科、胡迪、田亚鹏、李学龙

20. 多模态智能：表示学习、信息融合及应用。 IEEE J. Sel. Top. Signal Process. 2020 论文 参考文献

    张超、杨子超、何晓东、邓丽

21. 基于Transformer的多模态学习：综述。 arXiv 2022 论文 参考文献

    彭旭、朱夏田、大卫·A·克利夫顿

22. 多模态机器学习：综述与分类体系。 IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 2019 论文 参考文献

    塔达斯·巴尔特鲁赛蒂斯、柴坦亚·阿胡贾、路易-菲利普·莫伦西

23. 面向语言与视觉跨模态任务的Transformer架构：观点与展望。 Int. J. Comput. Vis. 2022 论文 参考文献

    安德鲁·申、石井正人、成平拓也

24. 关于视觉与语言模态下动作的推理：综述。 arXiv 2022 论文 参考文献

    沙伊拉贾·凯尤尔·桑帕特、梅特雷亚·帕特尔、苏巴斯什·达斯、叶舟·杨、奇特塔·巴拉尔

25. 多模态深度学习的最新进展与趋势：综述。 arXiv 2021 论文 参考文献

    贾宾·苏迈拉、李希、阿敏·穆罕默德·绍伊布、宋元李、贾巴尔·阿卜杜勒

26. 指代表达理解：方法与数据集综述。 IEEE Trans. Multim. 2021 论文 参考文献

    严远桥、晁锐邓、齐武

27. 基于深度学习的端到端语音合成技术综述。 arXiv 2021 论文 参考文献

    穆兆熙、杨鑫宇、董一卓

28. 语音与语言处理。 斯坦福大学 2019 论文 参考文献

    丹·朱拉夫斯基、詹姆斯·H·马丁

29. 基于Transformer的视频-语言预训练综述。 AI Open 2022 论文 参考文献

    陆丹·阮、秦晋

30. 野外场景下的文本检测与识别：综述。 arXiv 2020 论文 参考文献

    佐拜尔·赖西、穆罕默德·A·奈尔、保罗·W·菲古斯、史蒂文·沃德尔、约翰·S·泽莱克

31. 野外场景下的文本识别：综述。 ACM Comput. Surv. 2022 论文 参考文献

    肖雪陈、连文金、袁志朱、灿杰罗、天伟王

32. 感谢关注：基于注意力机制的人工神经网络在自动语音识别中的应用综述。 arXiv 2021 论文 参考文献

    普里亚布拉塔·卡尔马卡尔、施逸伟腾、郭军卢

33. 无监督自动语音识别：综述。 arXiv 2021 论文 参考文献

    哈南·阿尔达马基、阿萨德·乌拉、纳扎尔·扎基

34. 基于共享结构建模的无监督视觉-语言语法归纳。 ICLR 2022 论文 参考文献

    博万、韩文娟、郑子龙、蒂内·图伊特拉尔斯

35. 视觉+语言应用：综述。 arXiv 2023 论文 参考文献

Yutong Zhou, Nobutaka Shimada

36. 视觉-语言导航：任务、方法及未来方向综述。 ACL 2022 论文 参考文献

    Jing Gu, Eliana Stefani, Qi Wu, Jesse Thomason, Xin Wang

37. 视觉问答：方法与数据集综述。 Comput. Vis. Image Underst. 2017 论文 参考文献

    Qi Wu, Damien Teney, Peng Wang, Chunhua Shen, Anthony R. Dick, Anton van den Hengel

38. 视觉问答：数据集、算法及未来挑战。 Comput. Vis. Image Underst. 2017 论文 参考文献

    Kushal Kafle, Christopher Kanan

39. VLP：视觉-语言预训练综述。 Int. J. Autom. Comput. 2023 论文 参考文献

    Feilong Chen, Duzhen Zhang, Minglun Han, Xiu-Yi Chen, Jing Shi, Shuang Xu, Bo Xu

摘要

1. 神经抽象文本摘要最新模型综述。 IEEE Access 2021 论文 参考文献

   Ayesha Ayub Syed, Ford Lumban Gaol, Tokuro Matsuo

2. 跨语言摘要综述。 Trans. Assoc. Comput. Linguistics 2022 论文 参考文献

   Jiaan Wang, Fandong Meng, Duo Zheng, Yunlong Liang, Zhixu Li, Jianfeng Qu, Jie Zhou

3. 对话摘要综述：最新进展与新前沿。 IJCAI 2022 论文 参考文献

   Xiachong Feng, Xiaocheng Feng, Bing Qin

4. 基于神经网络的摘要方法综述。 arXiv 2018 论文 参考文献

   Yue Dong

5. 抽象会议摘要综述。 arXiv 2022 论文 参考文献

   Virgile Rennard, Guokan Shang, Julie Hunter, Michalis Vazirgiannis

6. 抽象摘要：现状综述。 AAAI 2019 论文 参考文献

   Hui Lin, Vincent Ng

7. 自动文摘与循证医学：两个领域的综述。 arXiv 2017 论文 参考文献

   Abeed Sarker, Diego Mollá Aliod, Cécile Paris

8. 用于文本摘要的自动关键词提取：综述。 arXiv 2017 论文 参考文献

   Santosh Kumar Bharti, Korra Sathya Babu

9. 科技文章自动摘要：综述。 J. King Saud Univ. Comput. Inf. Sci. 2022 论文 参考文献

   Nouf Ibrahim Altmami, Mohamed El Bachir Menai

10. 基于深度学习的抽象文本摘要：方法、数据集、评估指标与挑战。 Mathematical Problems in Engineering 2020 论文 参考文献

    Dima Suleiman, Arafat Awajan

11. 从标准摘要到新任务及其他：基于流形信息的摘要。 IJCAI 2020 论文 参考文献

    Shen Gao, Xiuying Chen, Zhaochun Ren, Dongyan Zhao, Rui Yan

12. 如何评估摘要生成器：人工语言质量评估的设计与统计分析。 EACL 2021 论文 参考文献

    Julius Steen, Katja Markert

13. 知识感知文档摘要：知识、嵌入方法与架构综述。 Knowl. Based Syst. 2022 论文 参考文献

    Yutong Qu, Wei Emma Zhang, Jian Yang, Lingfei Wu, Jia Wu

14. 基于深度学习技术的多文档摘要：综述。 ACM Comput. Surv. 2023 论文 参考文献

    Congbo Ma, Wei Emma Zhang, Mingyu Guo, Hu Wang, Quan Z. Sheng

15. 使用序列到序列模型的神经抽象文本摘要。 Trans. Data Sci. 2021 论文 参考文献

    Tian Shi, Yaser Keneshloo, Naren Ramakrishnan, Chandan K. Reddy

16. 近期自动文摘技术综述。 Artif. Intell. Rev. 2017 论文 参考文献

    Mahak Gambhir, Vishal Gupta

17. 文本摘要技术简要综述。 arXiv 2017 论文 参考文献

    Mehdi Allahyari, Seyed Amin Pouriyeh, Mehdi Assefi, Saeid Safaei, Elizabeth D. Trippe, Juan B. Gutierrez, Krys J. Kochut

18. 抽象文本摘要中的事实不一致性问题：综述。 arXiv 2021 论文 参考文献

    Yi-Chong Huang, Xia-Chong Feng, Xiao-Cheng Feng, Bing Qin

19. 我们在文本摘要方面取得了哪些成就？ EMNLP 2020 论文 参考文献

    Dandan Huang, Leyang Cui, Sen Yang, Guangsheng Bao, Kun Wang, Jun Xie, Yue Zhang

标注、分块、句法与解析

1. 零样本跨语言语义解析的跨语言特征综述。 arXiv 2019 论文 参考文献

   Jingfeng Yang, Federico Fancellu, Bonnie L. Webber

2. 基于成分结构和依存结构的句法-语义分析综述。 arXiv 2020 论文 文摘

   张美珊

3. 深度学习模型在序列标注领域的最新进展综述。 arXiv 2020 论文 文摘

   何志勇、王赞博、魏伟、冯珊珊、毛先凌、江盛

4. 语义解析综述。 AKBC 2019 论文 文摘

   艾什瓦里娅·卡马斯、拉贾尔希·达斯

5. 从组合性视角看语义解析综述。 arXiv 2020 论文 文摘

   帕万·库马尔、斯里坎塔·贝达图尔

6. 文本到SQL解析综述：概念、方法与未来方向。 arXiv 2022 论文 文摘

   秦博文、惠彬源、王立涵、杨敏、李金阳、李斌华、耿瑞英、曹荣宇、孙健、司洛、黄飞、李永斌

7. 上下文依赖的语义解析：综述。 COLING 2020 论文 文摘

   李壮、屈丽珍、戈拉姆雷扎·哈法里

8. 神经网络序列标注中的设计挑战与误区。 COLING 2018 论文 文摘

   杨杰、梁帅龙、张悦

9. 词性标注。 Wiley跨学科评论：计算统计学 2011 论文 文摘

   安赫尔·R·马丁内斯

10. 语义元知识计算：语义元知识库应用与扩展的最新进展综述。 计算机科学前沿 2021 论文 文摘

    齐凡超、谢若冰、臧远、刘志远、孙茂松

11. 句法分析综述。 计算机与人文 1989 论文 文摘

    奥尔顿·F·桑德斯和露丝·H·桑德斯

12. 词嵌入与神经网络中的句法表示——综述。 ITAT 2020 论文 文摘

    托马什·利米谢维奇、大卫·马雷切克

13. 语义解析的鸿沟：自动数学文字题求解器综述。 IEEE模式分析与机器智能汇刊 2020 论文 文摘

    张东翔、王磊、张鲁明、戴炳天、沈恒涛

文本分类

1. 基于深度神经网络的文本分类主动学习综述。 arXiv 2020 论文 文摘

   克里斯托弗·施罗德、安德烈亚斯·尼克勒

2. 朴素贝叶斯机器学习在文本文档分类中的应用综述。 arXiv 2010 论文 文摘

   K. A. Vidhya、G. Aghila

3. 文本分类中的数据增强综述。 ACM计算综述 2023 论文 文摘

   马库斯·拜耳、马克-安德烈·考夫霍尔德、克里斯蒂安·罗伊特

4. 用于假新闻检测的自然语言处理综述。 LREC 2020 论文 文摘

   雷·大石川、钱静、威廉·杨·王

5. 用于文本分类的短语结构学习方法综述。 arXiv 2014 论文 文摘

   雷斯玛·普拉萨德、玛丽·普里亚·塞巴斯蒂安

6. 用于误传和虚假信息识别的姿态检测综述。 NAACL-HLT 2022 论文 文摘

   莫姆奇尔·哈尔达洛夫、阿尔纳夫·阿罗拉、普雷斯拉夫·纳科夫、伊莎贝尔·奥根斯坦

7. 文本分类综述：从浅层学习到深度学习。 arXiv 2020 论文 文摘

   李倩、彭浩、李建新、夏聪颖、杨仁宇、孙立超、菲利普·S·余、何丽芳

8. 文本中的自动语言识别：综述。 人工智能研究杂志 2019 论文 文摘

   汤米·雅乌希艾宁、马可·卢伊、马科斯·赞皮耶里、蒂莫西·鲍德温、克里斯特·林登

9. 基于深度学习的文本分类：全面综述。 ACM计算综述 2022 论文 文摘

   舍尔文·米纳伊、纳尔·卡尔布伦纳、埃里克·坎布里亚、纳尔杰斯·尼克扎德、梅萨姆·切纳格卢、高建峰

10. 利用姿态分类进行假新闻检测：综述。 arXiv 2019 论文 文摘

    安德斯·埃德尔博·利利、埃米尔·雷夫斯加德·米德尔博厄

11. 文本分类中的分布外泛化：过去、现在与未来。 arXiv 2023 论文 文摘

    杨琳怡、宋耀晓、任轩、吕晨阳、王一东、刘玲巧、王金东、詹妮弗·福斯特、张悦

12. 语义文本分类：过去与近期进展综述。 信息处理管理 2018 论文 文摘

    贝尔娜·阿尔蒂内尔、穆拉特·詹·加尼兹

13. 文本分类算法：综述。 Inf. 2019 论文 参考文献

    卡姆兰·科瓦里、基亚娜·贾法里·梅伊曼迪、莫杰塔巴·海达里萨法、桑贾娜·门杜、劳拉·E·巴恩斯、唐纳德·E·布朗

机器学习论文列表

架构

1. 深度学习中注意力机制的通用综述。 arXiv 2022 论文 参考文献

   詹尼·布劳韦尔斯、弗拉维乌斯·弗拉辛卡尔

2. 关于更快更轻量级Transformer的实用综述。 arXiv 2021 论文 参考文献

   昆汀·富尔尼耶、盖坦·马索·卡隆、丹尼尔·阿洛伊斯

3. 二值化神经网络的回顾。 Electronics 2019 论文 参考文献

   泰勒·西蒙斯、戴杰·李

4. 深度学习中稀疏专家模型的回顾。 arXiv 2022 论文 参考文献

   威廉·费杜斯、杰夫·迪恩、巴雷特·佐普

5. 深度学习理论与架构的最新综述。 Electronics 2019 论文 参考文献

   Md 扎汉吉尔·阿洛姆、塔雷克·M·塔哈、克里斯·雅科普西奇、斯特凡·韦斯特贝格、帕赫丁·西迪克、Mst 沙米玛·纳斯林、马赫穆杜尔·哈桑、布莱恩·C·范·埃森、阿卜杜勒·A·S·阿瓦尔以及维贾扬·K·阿萨里

6. 卷积神经网络的综述：分析、应用与展望。 arXiv 2020 论文 参考文献

   泽文·李、温杰·杨、寿恒·彭、范·刘

7. 端到端自动驾驶的综述：架构与训练方法。 arXiv 2020 论文 参考文献

   阿尔迪·坦普、马克西姆·塞米金、纳维德·穆罕默德、德米特罗·菲什曼、坦贝特·马蒂森

8. 深度卷积神经网络近期架构的综述。 Artif. Intell. Rev. 2020 论文 参考文献

   阿西夫拉·汗、阿纳比亚·索海尔、乌梅·扎霍拉、阿克萨·赛义德·库雷希

9. Transformer的综述。 AI Open 2022 论文 参考文献

   田阳林、于欣王、向阳刘、锡鹏邱

10. 激活函数及其与Xavier和He正态初始化关系的综述。 arXiv 2020 论文 参考文献

    列昂尼德·达塔

11. 潜在树模型及其应用的综述。 J. Artif. Intell. Res. 2013 论文 参考文献

    拉斐尔·穆拉德、克里斯汀·西诺凯、内文·连文张、滕飞刘、菲利普·勒雷

12. 现代可训练激活函数的综述。 Neural Networks 2021 论文 参考文献

    安德烈亚·阿皮切拉、弗朗切斯科·多纳鲁马、弗朗切斯科·伊斯格罗、罗伯托·普雷韦特

13. 视觉Transformer的综述。 IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 2023 论文 参考文献

    凯·韩、云鹤王、汉廷陈、兴浩陈、建元郭、振华刘、叶辉唐、安晓、春景徐、艺星徐、兆辉杨、一满张、大成陶

14. 注意力模型的细致综述。 ACM Trans. Intell. Syst. Technol. 2021 论文 参考文献

    斯内哈·乔杜里、瓦伦·米塔尔、贡戈尔·波拉特坎、罗汉·拉马纳特

15. 自编码器简介。 arXiv 2022 论文 参考文献

    翁贝托·米凯鲁奇

16. 用于机器视觉的注意力机制与深度学习：现状综述。 arXiv 2021 论文 参考文献

    阿卜杜勒·穆伊德·哈菲兹、沙比尔·艾哈迈德·帕拉、鲁夫·乌尔·阿拉姆·巴特

17. 计算机视觉中的注意力机制：综述。 Comput. Vis. Media 2022 论文 参考文献

    孟浩郭、天兴徐、江江刘、郑宁刘、鹏涛江、太江穆、宋海张、拉尔夫·R·马丁、明明程、诗敏胡

18. 大型网络：综述。 Comput. Sci. Rev. 2020 论文 参考文献

    哈亚特·迪诺·贝德鲁、朔宇、新如肖、达张、梁天万、何国、冯夏

19. 二值化神经网络：综述。 Pattern Recognit. 2020 论文 参考文献

    郝彤秦、瑞豪龚、翔龙刘、小白、京宽宋、尼库·塞贝

20. 深度回声状态网络（DeepESN）：简要综述。 arXiv 2017 论文 参考文献

    克劳迪奥·加利奇奥、阿莱西奥·米凯利

21. 深度树转换——简短综述。 INNSBDDL 2019 论文 参考文献

    达维德·巴丘、安东尼奥·布鲁诺

22. 高效Transformer：综述。 ACM Comput. Surv. 2023 论文 参考文献

    易泰、莫斯塔法·德赫加尼、达拉·巴赫里、唐纳德·梅茨勒

23. 胶囊网络学习：综述。 arXiv 2022 论文 参考文献

    法比奥·德·苏萨·里贝罗、凯文·杜阿尔特、迈尔斯·埃弗雷特、乔治奥斯·莱昂蒂迪斯、穆巴拉克·沙赫

24. 因果深度生成模型的机会：综述与未来方向。 arXiv 2023 论文 参考文献

    光林周、丽娜姚、熙伟徐、晨王、立明朱、坤张

25. 深度神经网络中的池化方法回顾。 arXiv 2020 论文 参考文献

    侯赛因·戈拉马利内扎德、侯赛因·霍斯拉维

26. Transformer 中的位置信息：综述。 计算语言学 2022 论文 参考文献

    菲利普·杜夫特、马丁·施密特、欣里希·舒策

27. 卷积神经网络的最新进展。 模式识别 2018 论文 参考文献

    顾九翔、王振华、杰森·库恩、马连洋、阿米尔·沙赫鲁迪、帅兵、刘婷、王兴兴、王刚、蔡建飞、陈土汉

28. 求和-乘积网络：综述。 arXiv 2020 论文 参考文献

    伊亚戈·帕里斯、拉奎尔·桑切斯-考塞、弗朗西斯科·哈维尔·迪埃斯

29. 深度神经网络中的 Dropout 方法综述。 arXiv 2019 论文 参考文献

    亚历克斯·拉巴奇、霍贾特·萨莱希内贾德、沙赫罗赫·瓦莱伊

30. 基于注意力机制的 RNN 模型及其在计算机视觉中的应用综述。 arXiv 2016 论文 参考文献

    冯旺、戴维·M·J·塔克斯

31. 从 AlexNet 开始的历史：深度学习方法的全面综述。 arXiv 2018 论文 参考文献

    穆罕默德·扎汉吉尔·阿洛姆、塔雷克·M·塔哈、克里斯托弗·雅科普西奇、斯特凡·韦斯特贝格、帕黑丁·西迪克、姆斯特·沙米玛·纳斯林、布赖恩·C·范·埃森、阿卜杜勒·A·S·阿瓦尔、维贾扬·K·阿萨里

32. NLP 烹饪书：基于 Transformer 的深度学习架构的现代配方。 IEEE Access 2021 论文 参考文献

    苏尚特·辛格、奥西夫·马哈茂德

33. 视觉中的 Transformer：综述。 ACM 计算机科学评论 2022 论文 参考文献

    萨尔曼·H·汗、穆扎米尔·纳西尔、穆纳瓦尔·哈亚特、赛义德·瓦卡斯·扎米尔、法哈德·沙赫巴兹·汗、穆巴拉克·沙赫

34. 理解 LSTM——长短期记忆循环神经网络教程。 arXiv 2019 论文 参考文献

    拉尔夫·C·斯陶德迈耶、埃里克·罗斯坦·莫里斯

AutoML

1. 神经架构搜索的全面综述：挑战与解决方案。 ACM 计算机科学评论 2022 论文 参考文献

   任鹏珍、肖云、常晓军、黄宝耀、李志辉、陈晓江、王鑫

2. 推荐系统自动化机器学习的全面综述。 arXiv 2022 论文 参考文献

   陈博、赵向宇、王叶静、范文琪、郭慧峰、唐瑞明

3. 硬件感知神经架构搜索的全面综述。 arXiv 2021 论文 参考文献

   哈杰尔·本梅齐安、考塔尔·埃尔·马格劳伊、哈姆扎·欧阿尔努吉、斯迈勒·尼亚尔、马丁·维斯图巴、王乃刚

4. 用于深度神经网络架构搜索的元强化学习回顾。 arXiv 2018 论文 参考文献

   耶斯米娜·贾阿夫拉、让·吕克·洛朗、阿琳·德鲁伊韦尔、穆罕默德·萨贝尔·纳塞尔

5. 神经架构搜索的综述。 arXiv 2019 论文 参考文献

   马丁·维斯图巴、安布里什·拉瓦特、特贾斯维尼·佩达帕蒂

6. 图上的自动化机器学习：综述。 IJCAI 2021 论文 参考文献

   张子威、王鑫、朱文武

7. 深度推荐系统的 AutoML：综述。 arXiv 2022 论文 参考文献

   郑睿琪、曲亮、崔斌、史玉辉、尹洪志

8. AutoML：现状综述。 知识驱动系统 2021 论文 参考文献

   何鑫、赵凯勇、楚晓文

9. 自动化机器学习框架的基准测试与综述。 人工智能研究杂志 2021 论文 参考文献

   马克-安德烈·佐勒、马可·F·胡贝尔

10. 神经架构搜索：综述。 机器学习研究杂志 2019 论文 参考文献

    托马斯·埃尔肯、扬·亨德里克·梅岑、弗兰克·胡特

11. 用于神经架构搜索的强化学习：回顾。 图像与视觉计算 2019 论文 参考文献

    耶斯米娜·贾阿夫拉、让·吕克·洛朗、阿琳·德鲁伊韦尔、穆罕默德·萨贝尔·纳塞尔

12. 进化深度学习的综述：原理、算法、应用及未解决的问题。 arXiv 2022 论文 参考文献

    李楠、马连波、郭宇、薛冰、张孟洁、金耀初

贝叶斯方法

1. 贝叶斯非参数模型中不可交换先验的综述。 IEEE 模式分析与机器智能汇刊 2015 论文 参考文献

   尼古拉斯·J·福蒂、西奈德·A·威廉姆森

2. 贝叶斯深度学习的综述。 ACM 计算机科学评论 2021 论文 参考文献

   郝王、狄艳杨

3. 贝叶斯神经网络：简介与综述。 arXiv 2020 论文 参考文献

   伊森·戈恩、克林顿·福克斯

4. 贝叶斯非参数空间划分：综述。 IJCAI 2021 论文 参考文献

   许辉范、李彬、罗玲、斯科特·A·西森

5. 深度贝叶斯主动学习，近期进展简要综述。 arXiv 2020 论文 参考文献

   萨尔曼·穆罕默迪、哈米德雷扎·阿敏达瓦尔

6. 动手实践贝叶斯神经网络——面向深度学习用户的教程。 arXiv 2020 论文 参考文献

洛朗·瓦伦丁·若斯潘、雷·L·邦廷、法里德·布萨伊德、哈米德·拉加、穆罕默德·本纳蒙

7. 将人类排除在闭环之外：贝叶斯优化综述。 IEEE 2016年会议论文 论文 BibTeX

   博巴克·沙赫里亚里、凯文·斯韦尔斯基、王子宇、瑞安·P·亚当斯、南多·德·弗雷塔斯

分类、聚类与回归

1. 持续学习综述：在分类任务中克服遗忘问题。 IEEE模式分析与机器智能汇刊 2022年 论文 BibTeX

   马蒂亚斯·德·兰格、拉哈夫·阿尔朱迪、马克·马萨纳、萨拉·帕里索特、徐佳、阿莱斯·莱昂纳迪斯、格雷戈里·G·斯拉鲍、蒂内·图伊特拉尔斯

2. 大数据领域分类技术综述。 arXiv 2015年 论文 BibTeX

   普拉富尔·科图尔瓦尔、希塔尔·吉拉塞、德巴焦蒂·穆克霍帕迪亚伊

3. 约束高斯过程回归综述：方法与实现挑战。 arXiv 2020年 论文 BibTeX

   劳拉·P·斯威勒、马米孔·古利安、阿里·弗兰克尔、科斯敏·萨夫塔、约翰·D·杰克曼

4. 深度图聚类综述：分类体系、挑战与应用。 arXiv 2022年 论文 BibTeX

   刘悦、夏俊、周思航、王思伟、郭锡峰、杨西洪、梁科、涂文轩、李斯坦·Z、刘新旺

5. 面向Windows恶意软件分类的机器学习方法及挑战综述。 arXiv 2020年 论文 BibTeX

   爱德华·拉夫、查尔斯·尼古拉斯

6. 数据不平衡问题的分类与解决方法综述。 arXiv 2020年 论文 BibTeX

   汗·Md·哈西卜、Md·萨迪克·伊克巴尔、费萨尔·穆罕默德·沙阿、朱拜尔·阿尔·马赫穆德、马赫穆杜尔·哈桑·波佩尔、Md·伊姆兰·侯赛因·绍罗夫、沙基尔·艾哈迈德、奥拜杜尔·拉赫曼

7. 所有分类器均可从深度网络中学习的技术综述：模型、优化与正则化。 arXiv 2019年 论文 BibTeX

   阿里雷扎·戈兹德斯、黛安·J·库克

8. 多视图聚类综述。 arXiv 2017年 论文 BibTeX

   赵国清、孙世亮、毕金波

9. 多标签分类方法的全面比较研究。 Expert Syst. Appl. 2022年 论文 BibTeX

   贾斯敏·博加蒂诺夫斯基、柳普乔·托多罗夫斯基、萨索·杰罗斯基、德拉吉·科切夫

10. 深度聚类：全面综述。 arXiv 2022年 论文 BibTeX

    任亚州、蒲静宇、杨志猛、许杰、李国锋、蒲晓蓉、菲利普·S·余、何丽芳

11. 时间序列分类中的深度学习：综述。 Data Min. Knowl. Discov. 2019年 论文 BibTeX

    哈桑·伊斯梅尔·法瓦兹、热尔曼·福雷斯蒂耶、乔纳森·韦伯、拉哈桑·伊杜姆加尔、皮埃尔-阿兰·穆勒

12. 你的分类问题有多复杂？关于分类复杂度测量的综述。 arXiv 2018年 论文 BibTeX

    安娜·卡罗琳娜·洛雷纳、路易斯·保罗·F·加西亚、延斯·莱曼、马西里奥·C·P·德·索托、田金浩

计算机视觉

1. 3D人体运动预测：综述。 Neurocomputing 2022年 论文 BibTeX

   吕克迪、陈海鹏、刘振光、张贝琪、王瑞莉

2. 自动驾驶中的3D目标检测：综述。 Pattern Recognit. 2022年 论文 BibTeX

   钱锐、赖鑫、李希荣

3. 面向自动驾驶的基于图像的3D目标检测：综述。 arXiv 2022年 论文 BibTeX

   马新竹、欧阳万力、安德烈娅·西蒙内利、埃丽莎·里奇

4. 基于Transformer的3D视觉：综述。 arXiv 2022年 论文 BibTeX

   让·拉胡德、曹嘉乐、法哈德·沙赫巴兹·汗、希沙姆·乔拉卡尔、拉奥·穆罕默德·安瓦尔、萨尔曼·汗、杨明轩

5. 基于深度学习的图像分类任务中自动化数据增强算法综述。 arXiv 2022年 论文 BibTeX

   杨子涵、理查德·O·辛诺特、詹姆斯·贝利、邱宏科

6. 针对计算机视觉模型的黑盒对抗攻击综述。 arXiv 2019年 论文 BibTeX

   西丹特·班布里、苏马纽·穆库、阿维纳什·图拉西、阿伦·巴拉吉·布杜鲁

7. 深度面部修复综述：去噪、超分辨率、去模糊、去除伪影。 arXiv 2022年 论文 BibTeX

   王涛、张凯豪、陈玄熙、罗文翰、邓建康、卢彤、曹晓春、刘伟、李洪东、斯特凡诺斯·扎菲里乌

8. 语义分割损失函数综述。 CIBCB 2020年 论文 BibTeX

   舒鲁蒂·贾登

9. 现代基于深度学习的目标检测模型综述。 Digit. Signal Process. 2022年 论文 BibTeX

   赛义德·萨希尔·阿巴斯·扎伊迪、穆罕默德·萨马尔·安萨里、阿斯拉·阿斯拉姆、纳迪娅·坎瓦尔、马穆娜·纳维德·阿斯加尔、布莱恩·李

10. 人体姿态估计自上而下方法综述。 arXiv 2022年 论文 BibTeX

    阮通贵、米兰·克雷索维奇

11. 视觉-语言预训练模型综述。 IJCAI 2022 论文 引用

    Yifan Du, Zikang Liu, Junyi Li, Wayne Xin Zhao

12. 视觉感官异常检测综述。 arXiv 2022 论文 引用

    Xi Jiang, Guoyang Xie, Jinbao Wang, Yong Liu, Chengjie Wang, Feng Zheng, Yaochu Jin

13. 视觉Transformer综述。 arXiv 2021 论文 引用

    Yang Liu, Yao Zhang, Yixin Wang, Feng Hou, Jin Yuan, Jiang Tian, Yang Zhang, Zhongchao Shi, Jianping Fan, Zhiqiang He

14. 增强现实、混合现实和虚拟现实在自然与环境领域的应用综述。 HCI 2021 论文 引用

    Jason R. Rambach, Gergana Lilligreen, Alexander Schäfer, Ramya Bankanal, Alexander Wiebel, Didier Stricker

15. 用于图像检索的深度哈希综述。 arXiv 2020 论文 引用

    Xiaopeng Zhang

16. 医学图像分析中的深度学习综述。 Medical Image Anal. 2017 论文 引用

    Geert Litjens, Thijs Kooi, Babak Ehteshami Bejnordi, Arnaud Arindra Adiyoso Setio, Francesco Ciompi, Mohsen Ghafoorian, Jeroen A. W. M. van der Laak, Bram van Ginneken, Clara I. Sánchez

17. 视频分割中深度学习技术的综述。 arXiv 2021 论文 引用

    Wenguan Wang, Tianfei Zhou, Fatih Porikli, David J. Crandall, Luc Van Gool

18. 计算机视觉中图神经网络与图Transformer的综述：任务导向视角。 arXiv 2022 论文 引用

    Chaoqi Chen, Yushuang Wu, Qiyuan Dai, Hong-Yu Zhou, Mutian Xu, Sibei Yang, Xiaoguang Han, Yizhou Yu

19. 面向标签高效的深度图像分割综述：弥合弱监督与密集预测之间的鸿沟。 IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 2022 论文 引用

    Wei Shen, Zelin Peng, Xuehui Wang, Huayu Wang, Jiazhong Cen, Dongsheng Jiang, Lingxi Xie, Xiaokang Yang, Qi Tian

20. 基于LiDAR与相机的视觉地图定位综述。 arXiv 2022 论文 引用

    Mahdi Elhousni, Xinming Huang

21. 用于LiDAR全景分割的传统点云聚类方法的技术综述与评估。 ICCVW 2021 论文 引用

    Yiming Zhao, Xiao Zhang, Xinming Huang

22. 计算机视觉中对抗攻击与防御的进展：综述。 IEEE Access 2021 论文 引用

    Naveed Akhtar, Ajmal Mian, Navid Kardan, Mubarak Shah

23. 目标识别中的对抗样本：全面综述。 ACM Comput. Surv. 2021 论文 引用

    Alexandru Constantin Serban, Erik Poll, Joost Visser

24. 图像分类中的对抗机器学习：面向防御者的综述。 arXiv 2020 论文 引用

    Gabriel Resende Machado, Eugênio Silva, Ronaldo Ribeiro Goldschmidt

25. 情感图像内容分析：二十年回顾与新视角。 IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 2022 论文 引用

    Sicheng Zhao, Xingxu Yao, Jufeng Yang, Guoli Jia, Guiguang Ding, Tat-Seng Chua, Björn W. Schuller, Kurt Keutzer

26. 人工神经网络在微生物图像分析中的应用：从传统多层感知器到流行的卷积神经网络及潜在的视觉Transformer的全面回顾。 arXiv 2021 论文 引用

    Jinghua Zhang, Chen Li, Marcin Grzegorzek

27. 自动注视分析：基于深度学习方法的综述。 arXiv 2021 论文 引用

    Shreya Ghosh, Abhinav Dhall, Munawar Hayat, Jarrod Knibbe, Qiang Ji

28. 通过监督弥合图像像素与语义之间的鸿沟：综述。 arXiv 2021 论文 引用

    Jiali Duan, C.-C. Jay Kuo

29. 基于重建的组合场景表征学习：综述。 arXiv 2022 论文 引用

    Jinyang Yuan, Tonglin Chen, Bin Li, Xiangyang Xue

30. 从极稀疏数据中进行深度补全：综述。 IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 2022 论文 引用

    Junjie Hu, Chenyu Bao, Mete Ozay, Chenyou Fan, Qing Gao, Honghai Liu, Tin Lun Lam

31. 深度图像去模糊：综述。 Int. J. Comput. Vis. 2022 论文 引用

    Kaihao Zhang, Wenqi Ren, Wenhan Luo, Wei-Sheng Lai, Björn Stenger, Ming-Hsuan Yang, Hongdong Li

32. 用于理解三维点云的深度学习：综述。 arXiv 2020 论文 引用

    Haoming Lu, Humphrey Shi

33. 用于具身视觉导航的深度学习：综述。 arXiv 2021 论文 引用

    Fengda Zhu, Yi Zhu, Xiaodan Liang, Xiaojun Chang

34. 用于图像超分辨率的深度学习：综述。 IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 2021 论文 引用

    Zhihao Wang, Jian Chen, Steven C. H. Hoi

35. 基于深度学习的实例检索：综述。 IEEE模式分析与机器智能汇刊 2021 论文 引用

    陈伟、刘宇、王卫平、埃尔温·巴克尔、西奥多罗斯·乔治乌、保罗·菲古斯、刘莉、迈克尔·S·刘易

36. 基于深度学习的场景分类：综述。 arXiv 2021 论文 引用

    曾德鲁、廖敏宇、穆罕默德·塔瓦科利安、郭玉兰、周博磊、胡德文、马蒂·皮耶蒂凯宁、刘莉

37. 用于人体解析的深度学习技术：综述与展望。 arXiv 2023 论文 引用

    杨璐、贾文赫、李珊、宋青

38. 高效高分辨率深度学习：综述。 arXiv 2022 论文 引用

    阿里安·巴赫蒂亚尔尼亚、张琪、亚历山德罗斯·伊奥西菲迪斯

39. 基于几何与学习的网格去噪：全面综述。 arXiv 2022 论文 引用

    陈洪华、魏明强、王军

40. 基于深度学习的图像分割：综述。 IEEE模式分析与机器智能汇刊 2022 论文 引用

    谢尔文·米纳伊、尤里·博伊科夫、法蒂赫·波里克利、安东尼奥·普拉萨、纳赛尔·凯塔纳瓦兹、德米特里·特尔佐波洛斯

41. 基于深度学习的图像/视频异常检测：综述。 arXiv 2021 论文 引用

    巴赫拉姆·穆罕默迪、马赫穆德·法蒂、穆罕默德·萨博克鲁

42. 图像到图像的转换：方法与应用。 IEEE多媒体汇刊 2022 论文 引用

    庞英雪、林建新、秦涛、陈志博

43. 目标检测中的类别不平衡问题：综述。 IEEE模式分析与机器智能汇刊 2021 论文 引用

    凯末尔·奥克苏兹、巴里斯·坎·坎、希南·卡尔坎、埃姆雷·阿克巴斯

44. 用于自动驾驶目标检测的毫米波雷达与视觉融合：综述。 Sensors 2022 论文 引用

    魏志清、张峰凯、常硕、刘阳阳、吴慧慈、冯志勇

45. 面向自动驾驶感知的多模态传感器融合：综述。 arXiv 2022 论文 引用

    黄可丽、史博天、李翔、李欣、黄思远、李益康

46. 过去二十年的目标检测：综述。 arXiv 2019 论文 引用

    邹正霞、石振威、郭宇红、叶杰平

47. 视觉Transformer的最新进展：综述及未来工作展望。 arXiv 2022 论文 引用

    卡瓦尔·伊斯兰

48. 从单目图像中恢复三维人体网格：综述。 arXiv 2022 论文 引用

    田雅婷、张洪文、刘业斌、王立民

49. 单幅图像超分辨率方法：综述。 arXiv 2022 论文 引用

    巴哈丁·坎·马拉尔

50. 视频中的时序句子定位：综述与未来方向。 arXiv 2022 论文 引用

    张浩、孙爱欣、景伟、周天一

51. 端到端深度人脸识别的要素：最新进展综述。 ACM计算综述 2022 论文 引用

    杜航、施海琳、曾丹、张晓平、梅涛

52. 机器学习对影像引导介入治疗中二维/三维配准的影响：系统综述与展望。 Frontiers Robotics AI 2021 论文 引用

    马蒂亚斯·昂贝拉特、高聪、胡义成、马克·朱迪什、罗素·H·泰勒、梅赫兰·阿曼德、罗伯特·B·格鲁普

53. 海龟保护的需求与现状，以及相关计算机视觉技术进展综述。 arXiv 2021 论文 引用

    阿迪提亚·乔蒂·保罗

54. 遥感中的Transformer：综述。 arXiv 2022 论文 引用

    阿卜杜拉齐兹·阿梅尔·阿莱萨伊、阿曼迪普·库马尔、拉奥·穆罕默德·安韦尔、萨尔曼·汗、希沙姆·乔拉卡尔、夏圭松、法哈德·沙赫巴兹·汗

55. Transformer与视觉学习理解：综合评述。 arXiv 2022 论文 引用

    杨雨婷、焦立成、刘旭、刘芳、杨书源、冯志熙、唐旭

56. 基于深度学习的视频无监督域适应：综合综述。 arXiv 2022 论文 引用

    徐跃聪、曹浩志、陈正华、李晓丽、谢丽华、杨建飞

对比学习

1. 关于对比自监督学习的综述。 arXiv 2020 论文 引用

   阿希什·贾伊斯瓦尔、阿什温·拉梅什·巴布、穆罕默德·扎基·扎德、黛芭普里亚·班纳吉、菲利亚·马凯东

2. 对比表示学习：框架与综述。 IEEE Access 2020 论文 引用

   福克·H·勒-喀克、格雷厄姆·希利、艾伦·F·斯米顿

3. 自监督学习：生成式还是对比式？ arXiv 2020 论文 引用

   肖刘、张凡锦、侯振宇、王兆宇、李勉、张静、唐杰

课程学习

1. 课程学习综述。 IEEE模式分析与机器智能汇刊 2022 论文 bib

   Xin Wang, Yudong Chen, Wenwu Zhu

2. 深度强化学习中的自动课程学习：简短综述。 IJCAI 2020 论文 bib

   Rémy Portelas, Cédric Colas, Lilian Weng, Katja Hofmann, Pierre-Yves Oudeyer

3. 强化学习领域的课程学习：框架与综述。 机器学习研究期刊 2020 论文 bib

   Sanmit Narvekar, Bei Peng, Matteo Leonetti, Jivko Sinapov, Matthew E. Taylor, Peter Stone

4. 课程学习：综述。 国际计算机视觉杂志 2022 论文 bib

   Petru Soviany, Radu Tudor Ionescu, Paolo Rota, Nicu Sebe

数据增强

1. 数据集蒸馏的全面综述。 arXiv 2023 论文 bib

   Shiye Lei, Dacheng Tao

2. 深度学习中图像增强技术的全面综述。 arXiv 2022 论文 bib

   Mingle Xu, Sook Yoon, Alvaro Fuentes, Dong Sun Park

3. 基于深度学习的图像分类任务中自动化数据增强算法的综述。 arXiv 2022 论文 bib

   Zihan Yang, Richard O. Sinnott, James Bailey, Qiuhong Ke

4. 自然语言处理中数据增强方法的综述。 ACL 2021 论文 bib

   Steven Y. Feng, Varun Gangal, Jason Wei, Sarath Chandar, Soroush Vosoughi, Teruko Mitamura, Eduard H. Hovy

5. 基于混合的数据增强综述：分类、方法、应用及可解释性。 arXiv 2022 论文 bib

   Chengtai Cao, Fan Zhou, Yurou Dai, Jianping Wang

6. 深度学习中图像数据增强的综述。 大数据期刊 2019 论文 bib

   Connor Shorten, Taghi M. Khoshgoftaar

7. 神经网络用于时间序列分类时数据增强的实证研究。 arXiv 2020 论文 bib

   Brian Kenji Iwana, Seiichi Uchida

8. 自然语言处理中的数据增强方法：综述。 AI Open 2022 论文 bib

   Bohan Li, Yutai Hou, Wanxiang Che

9. 图上的数据增强：技术综述。 arXiv 2022 论文 bib

   Jiajun Zhou, Chenxuan Xie, Zhenyu Wen, Xiangyu Zhao, Qi Xuan

10. 数据蒸馏：综述。 arXiv 2023 论文 bib

    Noveen Sachdeva, Julian J. McAuley

11. 数据集蒸馏：全面回顾。 arXiv 2023 论文 bib

    Ruonan Yu, Songhua Liu, Xinchao Wang

12. 深度学习中时间序列数据增强：综述。 IJCAI 2021 论文 bib

    Qingsong Wen, Liang Sun, Fan Yang, Xiaomin Song, Jingkun Gao, Xue Wang, Huan Xu

深度学习通用方法

1. 不同变量范式下深度学习因果发现的回顾与路线图。 arXiv 2022 论文 bib

   Hang Chen, Keqing Du, Xinyu Yang, Chenguang Li

2. 深度主动学习综述。 ACM计算综述 2022 论文 bib

   Pengzhen Ren, Yun Xiao, Xiaojun Chang, Po-Yao Huang, Zhihui Li, Brij B. Gupta, Xiaojiang Chen, Xin Wang

3. 边缘网络中用于数据缓存的深度学习综述。 Informatics 2020 论文 bib

   Yantong Wang, Vasilis Friderikos

4. 数学推理中的深度学习综述。 arXiv 2022 论文 bib

   Pan Lu, Liang Qiu, Wenhao Yu, Sean Welleck, Kai-Wei Chang

5. 科学发现中的深度学习综述。 arXiv 2020 论文 bib

   Maithra Raghu, Eric Schmidt

6. 标签噪声表示学习的过去、现在与未来：综述。 arXiv 2020 论文 bib

   Bo Han, Quanming Yao, Tongliang Liu, Gang Niu, Ivor W. Tsang, James T. Kwok, Masashi Sugiyama

7. 硬件中的类脑计算与神经网络综述。 arXiv 2017 论文 bib

   Catherine D. Schuman, Thomas E. Potok, Robert M. Patton, J. Douglas Birdwell, Mark E. Dean, Garrett S. Rose, James S. Plank

8. 深度神经网络中的不确定性综述。 arXiv 2021 论文 bib

   Jakob Gawlikowski, Cedrique Rovile Njieutcheu Tassi, Mohsin Ali, Jongseok Lee, Matthias Humt, Jianxiang Feng, Anna M. Kruspe, Rudolph Triebel, Peter Jung, Ribana Roscher, Muhammad Shahzad, Wen Yang, Richard Bamler, Xiao Xiang Zhu

9. 主动深度学习综述：从模型驱动到数据驱动。 arXiv 2020 论文 bib

   Peng Liu, Lizhe Wang, Guojin He, Lei Zhao

10. 深度神经网络泛化能力评估综述：预测不确定性、分布外样本与对抗样本。 arXiv 2020 论文 BibTeX

    朱莉娅·卢斯特，亚历山德鲁·保罗·孔杜拉切

11. 概念因子分解综述：从浅层到深层表示学习。 Inf. Process. Manag. 2021 论文 BibTeX

    张钊，张燕，徐明亮，张丽，杨毅，颜水成

12. 深度哈希方法综述。 arXiv 2020 论文 BibTeX

    罗晓，陈冲，钟华松，张浩，邓明华，黄建强，华先胜

13. 带噪声标签的深度学习综述：当标注不可信时如何训练模型？ SIBGRAPI 2020 论文 BibTeX

    菲利佩·R·科代罗，古斯塔沃·卡内罗

14. 动态网络嵌入综述。 arXiv 2020 论文 BibTeX

    谢宇，李春义，于斌，张晨，唐周华

15. 网络嵌入综述。 IEEE Trans. Knowl. Data Eng. 2019 论文 BibTeX

    崔鹏，王啸，裴健，朱文武

16. 网络嵌入教程。 arXiv 2018 论文 BibTeX

    陈浩辰，布莱恩·佩罗齐，拉米·阿尔-尔富，史蒂文·斯基纳

17. 基于神经网络的持续终身学习：综述。 Neural Networks 2019 论文 BibTeX

    赫尔曼·伊格纳西奥·帕里西，罗纳德·肯克尔，何塞·L·帕特，克里斯托弗·卡南，施特凡·韦尔默特

18. 边缘计算与深度学习的融合：综合综述。 IEEE Commun. Surv. Tutorials 2020 论文 BibTeX

    王晓飞，韩艺文，维克多·C·M·梁，杜西特·尼雅托，严学强，陈旭

19. 深度学习。 Nat. 2015 论文 BibTeX

    扬·勒丘恩，约书亚·本吉奥，杰弗里·辛顿

20. 用于搜索与推荐匹配的深度学习。 SIGIR 2018 论文 BibTeX

    徐俊，何向南，李航

21. 深度学习理论综述：最优控制与动力系统视角。 arXiv 2019 论文 BibTeX

    刘冠宏，埃万杰洛斯·A·西奥多鲁

22. 深度长尾学习：综述。 arXiv 2021 论文 BibTeX

    张一帆，康炳义，布莱恩·胡伊，颜水成，冯继善

23. 动态神经网络：综述。 IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 2022 论文 BibTeX

    韩义增，黄高，宋世基，杨乐，王洪辉，王玉林

24. 拥抱变化：深度神经网络中的持续学习。 Trends in Cognitive Sciences 2020 论文 BibTeX

    莱娅·哈德塞尔，杜什扬特·拉奥，安德烈·A·鲁苏，拉兹万·帕斯卡努

25. 几何深度学习：超越欧几里得数据。 IEEE Signal Process. Mag. 2017 论文 BibTeX

    迈克尔·M·布朗斯坦，琼·布鲁纳，扬·勒丘恩，阿瑟·斯扎姆，皮埃尔·万德盖因斯特

26. 模糊推理系统的启发式设计：三十年研究回顾。 Eng. Appl. Artif. Intell. 2019 论文 BibTeX

    瓦伦·奥贾，阿吉特·亚伯拉罕，瓦茨拉夫·斯纳塞尔

27. 模仿学习：进展、分类与挑战。 IEEE Trans. Neural Networks Learn. Syst. 2021 论文 BibTeX

    郑博远，桑尼·维尔马，周建龙，伊沃·W·曾，陈芳

28. 基于约束的领域知识提升深度学习模型：简要综述。 arXiv 2020 论文 BibTeX

    安德烈亚·博尔盖西，费德里科·巴尔多，米凯拉·米兰诺

29. 时间序列深度模型的解释：综述。 arXiv 2023 论文 BibTeX

    赵子琪，石宇成，吴淑珊，杨帆，宋文展，刘宁昊

30. 知识增强型深度学习及其应用：综述。 arXiv 2022 论文 BibTeX

    崔子俊，高天，卡尔蒂克·塔拉马杜普拉，季强

31. 利用深度神经网络从带噪声标签中学习：综述。 arXiv 2020 论文 BibTeX

    宋焕俊，金敏锡，朴东民，李在吉

32. 深度学习的模型复杂性：综述。 Knowl. Inf. Syst. 2021 论文 BibTeX

    胡霞，楚凌阳，裴健，刘伟青，卞江

33. 网络表示学习：宏观与微观视角。 AI Open 2021 论文 BibTeX

    刘雪怡，唐杰

34. 网络表示学习：综述。 IEEE 大数据汇刊 2020 论文 bib

    张道坤、尹杰、朱兴全、张承启

35. 网络表示学习：概述。 中国科学：信息科学 2017 论文 bib

    涂存超、杨成、刘志远、孙茂松

36. 关于神经微分方程。 arXiv 2022 论文 bib

    帕特里克·基德格

37. 深度学习对抗鲁棒性的机遇与挑战：综述。 arXiv 2020 论文 bib

    塞缪尔·恩里克·席尔瓦、佩曼·纳贾菲拉德

38. 偏微分方程与深度神经网络的结合：综述。 arXiv 2022 论文 bib

    黄树东、冯文涛、唐晨伟、吕建诚

39. 深度学习理论的最新进展。 arXiv 2020 论文 bib

    何丰翔、陶大成

40. 关系归纳偏置、深度学习与图网络。 arXiv 2018 论文 bib

    彼得·W·巴塔利亚、杰西卡·B·哈姆里克、维克多·巴普斯特、阿尔瓦罗·桑切斯-冈萨雷斯、维尼修斯·弗洛雷斯·赞巴尔迪、马特乌什·马利诺夫斯基、安德烈亚·塔切蒂、大卫·拉波索、亚当·桑托罗、瑞安·福克纳、查格拉尔·居尔切赫雷、H·弗朗西斯·宋、安德鲁·J·巴拉德、贾斯汀·吉尔默、乔治·E·达尔、阿希什·瓦斯瓦尼、凯尔西·R·艾伦、查尔斯·纳什、维多利亚·兰斯顿、克里斯·戴尔、尼古拉斯·希斯、达安·维尔斯特拉、普什米特·科利、马修·M·博特维尼克、奥里奥尔·维尼亚尔斯、于佳·李、拉兹万·帕斯卡努

41. 表示学习：回顾与新视角。 IEEE 模式分析与机器智能汇刊 2013 论文 bib

    约书亚·本吉奥、亚伦·C·库维尔、帕斯卡尔·文森

42. 综述：用于深度学习的常微分方程。 arXiv 2019 论文 bib

    陈新石

43. 深度学习中的稀疏性：剪枝与生长在神经网络高效推理与训练中的应用。 J. Mach. Learn. Res. 2021 论文 bib

    托斯滕·霍夫勒、丹·阿利斯塔尔、塔尔·本-努恩、尼科利·德赖登、亚历山德拉·佩斯特

44. 深度神经网络表达能力综述。 arXiv 2016 论文 bib

    迈特拉·拉古、本·普尔、乔恩·M·克莱因伯格、苏里亚·甘古利、贾莎·索尔-迪克斯坦

45. 基于神经网络的推理综述。 arXiv 2017 论文 bib

    阿米特·萨胡

46. 大规模神经网络训练综述。 arXiv 2022 论文 bib

    尤莉娅·古萨克、达丽娅·切尔纽克、阿廖娜·希洛娃、亚历山大·卡特鲁察、丹尼尔·贝尔沙茨基、许一依·赵、利昂内尔·埃伊罗-杜布瓦、奥列格·什利亚日科、丹尼斯·季米特罗夫、伊万·V·奥谢列杰茨、奥利维耶·博蒙

47. 深度学习编译器：全面综述。 IEEE 并行分布式系统汇刊 2021 论文 bib

    李明珍、刘毅、刘晓燕、孙青晓、游鑫、杨海龙、栾忠志、甘林、杨广文、钱德沛

48. 深度学习的现代数学。 arXiv 2021 论文 bib

    尤利乌斯·伯纳、菲利普·格罗斯、吉塔·库蒂尼奥克、菲利普·彼得森

49. 时间序列数据插补：深度学习方法综述。 arXiv 2020 论文 bib

    方成光、王晨

50. 基于深度学习的时间序列预测：综述。 arXiv 2020 论文 bib

    布莱恩·林、斯特凡·佐伦

51. 变分自编码器教程。 arXiv 2016 论文 bib

    卡尔·多尔施

深度强化学习

1. OPC UA中强化学习应用的简要综述。 arXiv 2023 论文 bib

   西蒙·辛德勒、马丁·乌雷、斯特凡·胡贝尔

2. 基于记忆的强化学习简短综述。 arXiv 2019 论文 bib

   德鲁夫·拉马尼

3. 概率型强化学习简短综述。 arXiv 2019 论文 bib

   雷祖尔·哈桑·拉塞尔

4. 强化学习基准测试框架综述。 arXiv 2020 论文 bib

   贝琳达·施塔佩尔贝格、凯瑟琳·M·马兰

5. 可解释强化学习综述。 arXiv 2022 论文 bib

   斯蒂芬妮·米拉尼、尼古拉·托平、曼努埃拉·韦洛索、方飞

6. 强化学习中的探索策略综述。 麦吉尔大学 2003 论文 bib

   R·麦克法兰

7. 逆向强化学习综述：挑战、方法与进展。 Artif. Intell. 2021 论文 bib

Saurabh Arora, Prashant Doshi

8. 面向动态变化环境的强化学习算法综述。 ACM 计算综述 2022 论文 参考文献

   Sindhu Padakandla

9. 基于自然语言的强化学习综述。 IJCAI 2019 论文 参考文献

   Jelena Luketina, Nantas Nardelli, Gregory Farquhar, Jakob N. Foerster, Jacob Andreas, Edward Grefenstette, Shimon Whiteson, Tim Rocktäschel

10. 强化学习技术综述：策略、最新进展与未来方向。 arXiv 2020 论文 参考文献

    Amit Kumar Mondal

11. 深度强化学习中的零样本泛化综述。 人工智能研究杂志 2023 论文 参考文献

    Robert Kirk, Amy Zhang, Edward Grefenstette, Tim Rocktäschel

12. 面向音频应用的深度强化学习综述。 人工智能评论 2023 论文 参考文献

    Siddique Latif, Heriberto Cuayáhuitl, Farrukh Pervez, Fahad Shamshad, Hafiz Shehbaz Ali, Erik Cambria

13. 面向数据处理与分析的深度强化学习综述。 arXiv 2021 论文 参考文献

    Qingpeng Cai, Can Cui, Yiyuan Xiong, Wei Wang, Zhongle Xie, Meihui Zhang

14. 可解释强化学习综述：概念、算法与挑战。 arXiv 2022 论文 参考文献

    Yunpeng Qing, Shunyu Liu, Jie Song, Mingli Song

15. 强化学习中的内在动机综述。 arXiv 2019 论文 参考文献

    Arthur Aubret, Laëtitia Matignon, Salima Hassas

16. 面向组合优化的强化学习综述。 arXiv 2020 论文 参考文献

    Yunhao Yang, Andrew B. Whinston

17. 面向推荐系统的强化学习综述。 arXiv 2021 论文 参考文献

    Yuanguo Lin, Yong Liu, Fan Lin, Pengcheng Wu, Wenhua Zeng, Chunyan Miao

18. 通过在真实机器人上评估深度强化学习算法来提升可重复性：一项综述。 CoRL 2019 论文 参考文献

    Nicolai A. Lynnerup, Laura Nolling, Rasmus Hasle, John Hallam

19. 强化学习中的Transformer综述。 arXiv 2023 论文 参考文献

    Wenzhe Li, Hao Luo, Zichuan Lin, Chongjie Zhang, Zongqing Lu, Deheng Ye

20. 通过内在奖励调整行为：综述与实证研究。 arXiv 2019 论文 参考文献

    Cam Linke, Nadia M. Ady, Martha White, Thomas Degris, Adam White

21. 自动化强化学习（AutoRL）：综述与开放问题。 人工智能研究杂志 2022 论文 参考文献

    Jack Parker-Holder, Raghu Rajan, Xingyou Song, André Biedenkapp, Yingjie Miao, Theresa Eimer, Baohe Zhang, Vu Nguyen, Roberto Calandra, Aleksandra Faust, Frank Hutter, Marius Lindauer

22. 经济学领域中深度强化学习方法及应用的综合评述。 arXiv 2020 论文 参考文献

    Amir Mosavi, Pedram Ghamisi, Yaser Faghan, Puhong Duan

23. 强化学习领域的课程学习：框架与综述。 机器学习研究期刊 2020 论文 参考文献

    Sanmit Narvekar, Bei Peng, Matteo Leonetti, Jivko Sinapov, Matthew E. Taylor, Peter Stone

24. 面向高维问题的基于模型的深度强化学习综述。 arXiv 2020 论文 参考文献

    Aske Plaat, Walter Kosters, Mike Preuss

25. 面向自动驾驶的深度强化学习综述。 IEEE 智能交通系统汇刊 2022 论文 参考文献

    B. Ravi Kiran, Ibrahim Sobh, Victor Talpaert, Patrick Mannion, Ahmad A. Al Sallab, Senthil Kumar Yogamani, Patrick Pérez

26. 面向临床决策支持的深度强化学习：简要综述。 arXiv 2019 论文 参考文献

    Siqi Liu, Kee Yuan Ngiam, Mengling Feng

27. 面向物流与运输系统中需求驱动型服务的深度强化学习综述。 arXiv 2021 论文 参考文献

    Zefang Zong, Tao Feng, Tong Xia, Depeng Jin, Yong Li

28. 面向智能交通系统的深度强化学习综述。 IEEE 智能交通系统汇刊 2022 论文 参考文献

    Ammar Haydari, Yasin Yilmaz

29. 量化算法交易中的深度强化学习：综述。 arXiv 2021 论文 参考文献

    Tidor-Vlad Pricope

30. 深度强化学习：简要综述。 IEEE 信号处理杂志 2017 论文 参考文献

    Kai Arulkumaran, Marc Peter Deisenroth, Miles Brundage, Anil Anthony Bharath

31. 深度强化学习：概述。 arXiv 2017 论文 参考文献

    Yuxi Li

32. 无导数强化学习：综述。 前沿计算机科学 2021 论文 bib

    钱洪，于洋

33. 面向广义XAI的可解释强化学习：概念框架与综述。 arXiv 2021 论文 bib

    理查德·戴兹利，彼得·范普勒，弗朗西斯科·克鲁斯

34. 基于特征的聚合与深度强化学习：综述及若干新实现。 IEEE中国自动化学会期刊 2019 论文 bib

    迪米特里·P·贝尔塞卡斯

35. 基于模型的强化学习：综述。 arXiv 2020 论文 bib

    托马斯·M·莫兰德，约斯特·布罗肯斯，卡索琳·M·容克

36. 用于组合优化的强化学习：综述。 计算机运筹学 2021 论文 bib

    尼娜·马扎维金娜，谢尔盖·斯维里多夫，谢尔盖·伊万诺夫，叶夫根尼·布尔纳耶夫

37. 医疗健康领域的强化学习：综述。 arXiv 2019 论文 bib

    于超，刘继明，沙米尔·内马蒂

38. 机器人领域深度强化学习中的模拟到现实迁移：综述。 SSCI 2020 论文 bib

    赵文帅，豪尔赫·佩尼亚·奎拉尔塔，托米·韦斯特伦德

39. 语言处理中强化学习的综述。 人工智能评论 2023 论文 bib

    维克托·乌克-塞蒂纳，尼古拉斯·纳瓦罗-格雷罗，阿纳贝尔·马丁-冈萨雷斯，科尔内利乌斯·韦伯，施特凡·韦尔姆特

40. 深度强化学习中概率图模型与变分推断的教程与综述。 SSCI 2019 论文 bib

    孙旭东，伯恩德·比施尔

扩散模型

1. 生成式扩散模型综述。 arXiv 2022 论文 bib

   曹汉群，陈成，高张阳，陈光勇，彭安恒，李世忠

2. 医学图像分析中的扩散模型：综合综述。 arXiv 2022 论文 bib

   阿米尔侯赛因·卡泽鲁尼，埃桑·霍达帕纳·阿格达姆，莫因·海达里，雷扎·阿扎德，穆赫森·法亚兹，伊尔克尔·哈奇哈利洛卢，多丽特·梅尔霍夫

3. NLP中的扩散模型：综述。 arXiv 2023 论文 bib

   **

4. 视觉领域的扩散模型：综述。 arXiv 2022 论文 bib

   弗洛里内尔-阿林·克罗伊托鲁，弗拉德·洪德鲁，拉杜·图多尔·伊奥内斯库，穆巴拉克·沙赫

5. 扩散模型：方法与应用的综合综述。 arXiv 2022 论文 bib

   杨凌，张志龙，宋扬，洪申达，徐润生，赵悦，邵英霞，张文涛，杨明轩，崔斌

6. 视觉领域的高效扩散模型：综述。 arXiv 2022 论文 bib

   安瓦尔·乌尔哈克，纳维德·阿赫塔尔，加娜·波格列布娜

联邦学习

1. 联邦学习系统综述：数据隐私与保护的愿景、炒作与现实。 arXiv 2019 论文 bib

   李钦彬，温泽毅，吴兆敏，胡思旭，王乃博，刘旭，何炳胜

2. 异构联邦学习综述。 arXiv 2022 论文 bib

   高大山，姚欣，杨强

3. 联邦学习系统中的安全与隐私保障：综述、研究挑战与未来方向。 工程应用人工智能 2021 论文 bib

   阿尔贝托·布兰科-胡斯蒂西亚，何塞普·多明戈-费雷尔，塞尔吉奥·马丁内斯，大卫·桑切斯，阿德里安·弗拉纳根，关益祥谭

4. 联邦学习的进展与开放问题。 机器学习基础趋势 2021 论文 bib

   彼得·凯鲁兹，H·布伦丹·麦克马汉，布伦丹·艾文特，奥雷利安·贝莱，梅迪·本尼斯，阿琼·尼廷·巴戈吉，卡莉斯塔·A·博纳维茨，扎卡里·查尔斯，格雷厄姆·科莫德，瑞秋·卡明斯，拉斐尔·G·L·德奥利维拉，休伯特·艾希纳，萨利姆·埃尔鲁艾赫布，大卫·埃文斯，乔什·加德纳，扎卡里·加雷特，阿德里亚·加斯孔，巴迪赫·加齐，菲利普·B·吉本斯，马尔科·格鲁特瑟，扎伊德·哈尔绍伊，巢阳·何，李·何，周元·霍，本·哈奇森，贾斯汀·许，马丁·贾吉，塔拉·贾维迪，高里·乔希，米哈伊尔·霍达克，雅库布·科涅奇尼，亚历山德拉·科罗洛娃，法里纳兹·库尚法尔，桑米·科耶乔，唐克雷德·勒庞，刘洋，普拉蒂克·米塔尔，梅赫里亚尔·莫里，理查德·诺克，艾菲尔·厄兹居尔，拉斯穆斯·帕格，杭·齐，丹尼尔·拉马杰，拉梅什·拉斯卡尔，玛丽亚娜·雷科娃，邓恩·宋，魏康·宋，塞巴斯蒂安·U·斯蒂奇，子腾·孙，阿南达·提尔塔·苏雷什，弗洛里安·特拉默，普拉尼特·维帕科玛，建宇·王，李雄，郑旭，杨强，费利克斯·X·于，韩宇，沈昭

5. 联邦图机器学习：概念、技术和应用的综述。 SIGKDD探索 2022 论文 bib

   傅兴波，张斌驰，董玉顺，陈晨，李俊东

6. 联邦学习的挑战与机遇：展望。 ICASSP 2022 论文 bib

   丁杰，埃里克·特拉梅尔，阿尼特·库马尔·萨胡，双吴，萨尔曼·阿维斯蒂梅尔，陶张

7. 联邦学习与工业物联网的融合：综述。 arXiv 2021 论文 bib

帕里马拉·M.、R. M. 斯瓦尔纳·普里亚、国越·范、卡帕尔·德夫、普拉文·库马尔·雷迪·马迪昆塔、蒂帕·雷迪·加德卡卢、天·辉-特

8. 联邦学习中的隐私与鲁棒性：攻击与防御。 arXiv 2020 论文 参考文献

   吕凌娟、于瀚、马兴军、孙立超、赵俊、杨强、Philip S. Yu

9. 联邦学习的威胁：综述。 arXiv 2020 论文 参考文献

   吕凌娟、于瀚、杨强

10. 在联邦学习中利用无标签数据：综述与展望。 arXiv 2020 论文 参考文献

    金一伦、魏锡光、刘洋、杨强

少样本与零样本学习

1. 少样本学习的全面综述：发展、应用、挑战与机遇。 arXiv 2022 论文 参考文献

   宋义生、王婷、蒙达尔、萨胡

2. 深度强化学习中零样本泛化的综述。 J. Artif. Intell. Res. 2023 论文 参考文献

   罗伯特·柯克、张艾米、格雷芬斯特特、洛克塔谢尔

3. 零样本学习的综述：设置、方法与应用。 ACM Trans. Intell. Syst. Technol. 2019 论文 参考文献

   王伟、郑文威、于瀚、苗春燕

4. 少样本类增量学习的综述。 arXiv 2023 论文 参考文献

   田松松、李露丝、李伟军、冉航、宁欣、蒂瓦里

5. 基于少量样本的机器学习综述。 Pattern Recognition 2020 论文 参考文献

   陆江、龚平华、叶杰平、张建伟、张常水

6. 从少量示例中泛化：少样本学习综述。 ACM Comput. Surv. 2021 论文 参考文献

   王雅青、姚泉明、郭志远、倪礼昂

7. 从少量样本中学习：综述。 arXiv 2020 论文 参考文献

   尼哈尔·本德雷、雨果·特拉希马-马林、佩曼·纳贾菲拉德

通用机器学习

1. 异常特征挖掘方法的全面综述。 arXiv 2020 论文 参考文献

   杜尔盖什·萨马里亚、马建刚、阿里亚尔

2. 机器学习中损失函数的综述与分类。 arXiv 2023 论文 参考文献

   洛伦佐·奇安皮科尼、亚当·埃尔伍德、莱昂纳迪、穆罕默德、罗扎

3. 自适应共振理论神经网络模型在工程应用中的综述。 Neural Networks 2019 论文 参考文献

   布里托·达·席尔瓦、埃尔纳巴拉维、温施二世

4. 降维技术的综述。 arXiv 2014 论文 参考文献

   索尔萨诺、巴尔加斯、帕斯夸尔-蒙塔诺

5. 人机协作在机器学习中的综述。 Future Gener. Comput. Syst. 2022 论文 参考文献

   吴星交、肖路伟、孙艺轩、张俊航、马天龙、何亮

6. 基于数据学习因果关系的综述：问题与方法。 ACM Comput. Surv. 2021 论文 参考文献

   郭若成、程璐、李俊东、汉恩、刘欢

7. 小数据学习的综述。 arXiv 2022 论文 参考文献

   曹晓峰、步卫新、黄圣君、唐英鹏、郭亚明、常毅、曾伊沃

8. 不平衡分布下的预测建模综述。 arXiv 2015 论文 参考文献

   布兰科、托尔戈、里贝罗

9. （随机分形搜索）算法的综述。 arXiv 2021 论文 参考文献

   穆罕默德·埃尔科米

10. 面向机器学习的数据收集综述：大数据与人工智能融合视角。 IEEE Trans. Knowl. Data Eng. 2021 论文 参考文献

    罗宇治、许健、黄义宗

11. 分布式机器学习的综述。 ACM Comput. Surv. 2021 论文 参考文献

    韦布拉肯、沃尔廷、卡齐、克洛彭堡、韦贝尔恩、雷勒迈耶

12. 基于特征权重的K均值算法综述。 J. Classif. 2016 论文 参考文献

    阿莫林

13. 图核的综述。 Appl. Netw. Sci. 2020 论文 参考文献

    克里格、约翰逊、莫里斯

14. 大规模机器学习的综述。 IEEE Trans. Knowl. Data Eng. 2022 论文 参考文献

    王萌、傅伟杰、何湘南、郝世杰、吴新东

15. 机器学习中最优传输的综述：理论与应用。 arXiv 2021 论文 参考文献

    卡塞多·托雷斯、佩雷拉、阿米尼

16. 弹性机器学习综述。 arXiv 2017 论文 BibTeX

    阿图尔·库马尔，萨米普·梅塔

17. 非负矩阵分解的代理方法综述。 arXiv 2018 论文 BibTeX

    帕斯卡尔·费恩塞尔，彼得·马斯

18. 现代机器学习中的对抗样本：综述。 arXiv 2019 论文 BibTeX

    雷伊·雷扎·维亚特诺，安琪·徐，乌斯曼·迪亚，阿奇·德·伯克

19. 受自然启发的算法：综述。 arXiv 2019 论文 BibTeX

    普兰舒·古普塔

20. 机器学习中的隐私概述。 arXiv 2020 论文 BibTeX

    埃米利亚诺·德·克里斯特法罗

21. 深度学习模型是否更适用于大型调查中的缺失值填补？来自实证比较的证据。 arXiv 2021 论文 BibTeX

    王振华，奥兰雷瓦朱·阿坎德，杰森·普洛斯，李凡

22. 基于机器学习的嵌入式系统认证：综述。 arXiv 2021 论文 BibTeX

    纪йом·维多，克里斯托夫·加布罗，伊莱娜·奥伯，尤利安·奥伯

23. 类增量学习：综述与性能评估。 arXiv 2020 论文 BibTeX

    马克·马萨纳，刘夏蕾，巴特沃米耶·特瓦尔多夫斯基，米凯尔·门塔，安德鲁·D·巴格达诺夫，约斯特·范德韦耶

24. 数据及其（不）内容：机器学习研究中数据集开发与使用综述。 Patterns 2021 论文 BibTeX

    阿曼达琳妮·保拉达，伊尼奥卢瓦·黛博拉·拉吉，艾米丽·M·本德，艾米丽·登顿，亚历克斯·汉娜

25. 在缺乏真实异常值的情况下生成人工异常值——综述。 ACM Trans. Knowl. Discov. Data 2021 论文 BibTeX

    格奥尔格·施泰因布斯，克莱门斯·伯姆

26. 具有广义线性均值函数的指数族回归模型的层次混合专家：近似与一致性结果综述。 UAI 1998 论文 BibTeX

    温欣·江，马丁·A·坦纳

27. 基于超盒的机器学习算法：综合综述。 Soft Comput. 2021 论文 BibTeX

    谭通·夸特，迪米特尔·鲁塔，博格丹·加布里斯

28. 核心集导论：更新版综述。 arXiv 2020 论文 BibTeX

    丹·费尔德曼

29. 基于拉普拉斯算子的降维方法，包括谱聚类、拉普拉斯特征映射、保持局部性的投影、图嵌入和扩散映射：教程与综述。 arXiv 2021 论文 BibTeX

    贝尼亚明·戈乔格，阿里·戈德西，法赫里·卡雷，马克·克劳利

30. 机器学习前沿的逻辑锁定：发展与机遇综述。 VLSI-SoC 2021 论文 BibTeX

    多米尼克·西塞约科维奇，伦纳特·M·赖曼，埃尔米拉·穆萨维，法哈德·商人，赖纳·洛伊珀斯

31. 网络边缘的机器学习：综述。 ACM Comput. Surv. 2022 论文 BibTeX

    M·G·萨尔瓦尔·穆尔谢德，克里斯托弗·墨菲，侯大清，纳扎尔·汗，加内什·阿南塔纳拉亚南，法拉兹·侯赛因

32. 用于时空序列预测的机器学习：综述。 arXiv 2018 论文 BibTeX

    石兴健，叶德扬

33. 网络中心性度量中的机器学习：教程与展望。 ACM Comput. Surv. 2019 论文 BibTeX

    费利佩·格兰多，利桑德罗·赞贝内德蒂·格兰维尔，路易斯·C·兰布

34. 机器学习测试：综述、现状与未来方向。 IEEE Trans. Software Eng. 2022 论文 BibTeX

    张继民，马克·哈曼，马磊，杨柳

35. 有意义的机器学习。 ICML 2012 论文 BibTeX

    基里·瓦格斯塔夫

36. 结合世界知识的机器学习：定位与综述。 arXiv 2017 论文 BibTeX

    宋阳秋，丹·罗斯

37. 平均场学习：综述。 arXiv 2012 论文 BibTeX

    哈米杜·腾宾，劳尔·腾波内，佩德罗·维拉诺瓦

38. 多维尺度分析、萨蒙映射和Isomap：教程与综述。 arXiv 2020 论文 BibTeX

    贝尼亚明·戈乔格，阿里·戈德西，法赫里·卡雷，马克·克劳利

39. 多模态机器学习：综述与分类体系。 IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 2019 论文 BibTeX

    塔达斯·巴尔特鲁赛蒂斯，柴坦亚·阿胡贾，路易-菲利普·莫伦西

40. 多目标多智能体决策：基于效用的分析与综述。 AAMAS 2020 论文 BibTeX

    罗克萨娜·拉杜列斯库，帕特里克·曼尼恩，迪德里克·M·罗伊尔斯，安·诺韦

41. 机器学习中的基于排名的可分解损失：综述。 arXiv 2022 论文 文摘

    胡书、王欣、吕思伟

42. 有理核：综述。 arXiv 2019 论文 文摘

    阿比谢克·戈斯

43. 受约束的连续概率分布采样：综述。 WIREs 计算统计 2022 论文 文摘

    兰世伟、康露露

44. 统计查询与统计算法：基础与应用。 arXiv 2020 论文 文摘

    列夫·雷津

45. 概率图模型的结构学习：全面综述。 arXiv 2011 论文 文摘

    周洋

46. 综述与实验：迈向学习精度。 arXiv 2010 论文 文摘

    朱泽源

47. 特征选择综述。 arXiv 2015 论文 文摘

    塔里克·阿姆尔·阿卜杜拉、贝亚特丽斯·德拉伊格莱西亚

48. 多输出学习综述。 IEEE 神经网络与学习系统汇刊 2020 论文 文摘

    唐娜·徐、史雅欣、伊沃·W·曾、翁耀顺、龚晨、沈晓波

49. 综述：生产渲染中的机器学习。 arXiv 2020 论文 文摘

    朱士林

50. 种群多样性在进化算法中的益处：严格运行时间分析综述。 进化计算理论 2020 论文 文摘

    迪尔克·苏德霍尔特

51. 人工智能的数学。 arXiv 2022 论文 文摘

    吉塔·库蒂尼奥克

52. 迈向因果表示学习。 arXiv 2021 论文 文摘

    伯恩哈德·舍尔科普夫、弗朗切斯科·洛卡泰洛、斯特凡·鲍尔、南·罗斯玛丽·凯、纳尔·卡尔赫布伦纳、阿尼鲁德·戈亚尔、约书亚·本吉奥

53. 迈向分布外泛化：综述。 arXiv 2021 论文 文摘

    沈哲彦、刘嘉硕、何悦、张星轩、许仁哲、于涵、崔鹏

54. 机器学习、自主系统和神经网络验证综述。 arXiv 2018 论文 文摘

    向伟明、帕特里克·穆绍、阿雅娜·A·怀尔德、迭戈·曼萨纳斯·洛佩斯、纳撒尼尔·汉密尔顿、杨晓东、乔尔·A·罗森菲尔德、泰勒·T·约翰逊

55. 知识能为机器学习带来什么？——面向结构化数据的小样本学习综述。 ACM 智能系统与技术汇刊 2022 论文 文摘

    胡洋、艾德里安·查普曼、温桂华、温迪·霍尔

【生成对抗网络】 (#content)

1. 生成对抗网络综述：算法、理论与应用。 arXiv 2020 论文 文摘

   桂杰、孙振楠、温永刚、陶大成、叶杰平

2. 深度图生成综述：方法与应用。 LoG 2022 论文 文摘

   朱燕桥、杜元琪、王银凯、徐一辰、张洁宇、刘强、吴树

3. 生成对抗网络综述：变体、应用与训练。 ACM 计算机科学评论 2022 论文 文摘

   阿卜杜勒·贾巴尔、李希、布拉赫拉·奥马尔

4. 数据合成与对抗网络：癌症影像中的综述与荟萃分析。 医学图像分析 2023 论文 文摘

   理查德·奥苏阿拉、凯萨尔·库希巴尔、莉迪娅·加鲁乔、阿基斯·利纳尔多斯、祖赞娜·沙夫拉诺夫斯卡、施特凡·克莱因、本·格洛克尔、奥利弗·迪亚斯、卡里姆·莱卡迪尔

5. 深度生成建模：VAE、GAN、归一化流、基于能量的模型及自回归模型的比较研究。 IEEE 模式分析与机器智能汇刊 2022 论文 文摘

   萨姆·邦德-泰勒、亚当·利奇、杨龙、克里斯·G·威尔科克斯

6. 三维表示上的深度生成模型：综述。 arXiv 2022 论文 文摘

   石子凡、彭思达、许英浩、廖怡怡、申宇俊

7. GAN计算机能创作艺术吗？利用生成对抗网络进行视觉艺术、音乐和文学文本生成的综述。 Displays 2022 论文 文摘

   萨基布·沙里亚尔

8. GAN反演：综述。 IEEE 模式分析与机器智能汇刊 2023 论文 文摘

   夏伟豪、张玉伦、杨宇久、薛景浩、周博磊、杨明轩

9. 计算机视觉中的生成对抗网络：综述与分类体系。 ACM 计算机科学评论 2022 论文 文摘

   王正威、谢琦、托马斯·E·沃德

10. 生成对抗网络在人类情感合成中的应用：综述。 IEEE Access 2020 论文 文摘

    努辛·哈贾罗拉斯瓦迪、米格尔·阿琼纳·拉米雷斯、韦斯利·贝卡罗、哈桑·德米雷尔

11. 生成对抗网络：面向隐私与安全应用的综述。 arXiv 2021 论文 bib

    蔡志鹏、熊作斌、徐洪辉、王鹏、李伟、潘毅

12. 生成对抗网络：概述。 IEEE Signal Process. Mag. 2018 论文 bib

    安东尼娅·克雷斯韦尔、汤姆·怀特、文森特·杜穆兰、凯·阿鲁库马兰、比斯瓦·森古普塔、阿尼尔·A·巴拉思

13. 生成对抗网络及其变体的工作原理：综述。 ACM Comput. Surv. 2019 论文 bib

    洪勇俊、黄宇元、柳在润、尹成浩

14. 生成对抗网络的稳定性：综述。 arXiv 2019 论文 bib

    马切伊·维亚特拉克、斯特凡诺·V·阿尔布雷希特、安德鲁·尼斯特罗姆

图神经网络

1. 图嵌入的全面综述：问题、技术与应用。 IEEE Trans. Knowl. Data Eng. 2018 论文 bib

   蔡鸿云、文森特·W·郑、凯文·陈传昌

2. 图级别学习的全面综述。 arXiv 2023 论文 bib

   杨振宇、张戈、吴佳、杨健、沈泉祖、薛珊、周川、阿加瓦尔、彭浩、胡文斌、汉考克、利奥

3. 关于图神经网络的全面综述。 IEEE Trans. Neural Networks Learn. Syst. 2021 论文 bib

   吴宗翰、潘世睿、陈凤文、龙国栋、张承启、余Philip S.

4. 关于可信图神经网络的全面综述：隐私、鲁棒性、公平性和可解释性。 arXiv 2022 论文 bib

   戴恩燕、赵天翔、朱怀胜、徐俊杰、郭志明、刘辉、唐继良、王苏航

5. 可解释图神经网络的综述：分类体系与评估指标。 arXiv 2022 论文 bib

   李义桥、周建龙、维尔玛、陈芳

6. 计算机视觉中图神经网络与图变换器的综述：任务导向视角。 arXiv 2022 论文 bib

   陈超奇、吴雨霜、戴琪源、周宏宇、许牧田、杨思贝、韩晓光、于一舟

7. 用于知识图谱补全的图神经网络综述。 arXiv 2020 论文 bib

   西丹特·阿罗拉

8. 图结构学习的综述：进展与机遇。 arXiv 2021 论文 bib

   朱艳巧、徐伟志、张景浩、杜元奇、张洁宇、刘强、杨卡尔、吴树

9. 异构图嵌入的综述：方法、技术、应用及数据来源。 arXiv 2020 论文 bib

   王晓、薄德宇、石川、范绍华、叶燕芳、余Philip S.

10. 图神经网络表达能力的综述。 arXiv 2020 论文 bib

    佐藤龙马

11. 用于图生成的深度生成模型系统综述。 arXiv 2020 论文 bib

    郭晓杰、赵亮

12. 图数据上的对抗攻击与防御：综述。 arXiv 2018 论文 bib

    孙立超、王吉、余Philip S.、李博

13. 自动化图机器学习：方法、库与发展方向。 arXiv 2022 论文 bib

    王欣、张子威、朱文武

14. 弥合空间域与谱域之间的差距：图神经网络综述。 arXiv 2020 论文 bib

    陈志谦、陈芳兰、张磊、季涛然、傅凯群、赵亮、陈峰、卢长田

15. 基于图神经网络的深度强化学习中的挑战与机遇：算法与应用的全面回顾。 arXiv 2022 论文 bib

    赛·穆尼科蒂、迪佩什·阿加瓦尔、拉娅·达斯、马汉特什·哈拉帕纳瓦尔、巴拉苏布拉马尼亚姆·纳塔拉詹

16. 图神经网络的计算：从算法到加速器的综述。 ACM Comput. Surv. 2022 论文 bib

    塞尔吉·阿巴达尔、阿克沙伊·贾因、罗伯特·吉拉多、豪尔赫·洛佩斯-阿隆索、爱德华·阿拉尔孔

17. 深度图相似度学习：综述。 Data Min. Knowl. Discov. 2021 论文 bib

    马贵祥、内斯琳·K·艾哈迈德、西奥多·L·威尔克、余Philip S.

18. 图上的深度学习：综述。 IEEE Trans. Knowl. Data Eng. 2022 论文 bib

    张子威、崔鹏、朱文武

19. 分布式图神经网络训练：综述。 arXiv 2022 论文 bib

    邵英霞、李洪正、顾锡智、殷洪波、李雅雯、缪旭鹏、张文韬、崔彬、陈磊

20. 图神经网络中的可解释性：分类学综述。 arXiv 2020 论文 bib

    袁浩、于海阳、桂舒瑞、季水旺

21. 图挖掘中的公平性：综述。 arXiv 2022 论文 参考文献

    董宇舜、马静、陈晨、李俊东

22. 联邦图机器学习：概念、技术和应用的综述。 SIGKDD Explor. 2022 论文 参考文献

    傅兴博、张斌驰、董宇舜、陈晨、李俊东

23. 联邦图神经网络：概述、技术和挑战。 arXiv 2022 论文 参考文献

    刘锐、于汉

24. 利用动态图神经网络对动态网络的基础与建模：综述。 arXiv 2020 论文 参考文献

    Joakim Skarding、Bogdan Gabrys、Katarzyna Musial

25. 几何等变图神经网络：综述。 arXiv 2022 论文 参考文献

    韩佳琪、荣宇、许廷阳、黄文兵

26. 图嵌入技术、应用及性能：综述。 Knowl. Based Syst. 2018 论文 参考文献

    帕拉什·戈亚尔、埃米利奥·费拉拉

27. 用于组合优化的图学习：现状综述。 Data Sci. Eng. 2021 论文 参考文献

    彭云、拜伦·崔、徐建良

28. 图学习：综述。 IEEE Trans. Artif. Intell. 2021 论文 参考文献

    夏峰、孙科、于硕、阿卜杜勒·阿齐兹、万良田、潘世睿、刘欢

29. 用于交通预测的图神经网络：综述。 Expert Syst. Appl. 2022 论文 参考文献

    姜伟伟、罗嘉韵

30. 面向异质性的图神经网络：综述。 arXiv 2022 论文 参考文献

    郑欣、刘怡心、潘世睿、张淼、金迪、Philip S. Yu

31. 用于自然语言处理的图神经网络：综述。 Found. Trends Mach. Learn. 2023 论文 参考文献

    吴凌飞、陈宇、沈凯、郭晓杰、高汉宁、李书成、裴健、龙波

32. 推荐系统中的图神经网络：综述。 ACM Comput. Surv. 2023 论文 参考文献

    吴士文、孙飞、张文涛、谢旭、崔彬

33. 图神经网络与神经符号计算：综述与展望。 IJCAI 2020 论文 参考文献

    Luís C. Lamb、Artur S. d'Avila Garcez、Marco Gori、Marcelo O. R. Prates、Pedro H. C. Avelar、Moshe Y. Vardi

34. 用于关系抽取的参数生成式图神经网络。 ACL 2019 论文 参考文献

    朱浩、林彦凯、刘志远、付杰、Chua Tat-Seng、孙茂松

35. 图神经网络：方法与应用回顾。 AI Open 2020 论文 参考文献

    周杰、崔干渠、胡圣鼎、张正言、杨成、刘志远、王立峰、李昌城、孙茂松

36. 图神经网络：方法、应用与机遇。 arXiv 2021 论文 参考文献

    瓦伊科姆·莉拉帕蒂、帕特吉里·里蓬

37. 图神经网络：分类、进展与趋势。 arXiv 2020 论文 参考文献

    周宇、郑海霞、黄鑫

38. 图表示学习：综述。 arXiv 2019 论文 参考文献

    陈芬晓、王云程、王斌、Jay Kuo

39. 图自监督学习：综述。 arXiv 2021 论文 参考文献

    刘怡心、潘世睿、金明、周川、夏峰、Philip S. Yu

40. 基于图的深度学习在医学诊断与分析中的应用：过去、现在与未来。 Sensors 2021 论文 参考文献

    大卫·艾哈迈德特-阿里斯蒂萨巴尔、穆罕默德·阿里·阿敏、西蒙·登曼、克林顿·福克斯、拉斯·彼得森

41. 图神经网络导论。 Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine Learning 2020 论文 参考文献

    刘志远、周杰

42. 图数据表示学习——综述。 arXiv 2019 论文 参考文献

    米塔尔·金德尔克迪亚

43. 基于图神经网络的元学习：方法与应用。 arXiv 2021 论文 参考文献

    德布马利亚·曼达尔、索拉夫·梅迪亚、布莱恩·乌齐、查鲁·阿加瓦尔

44. 动态图的表示学习：综述。 J. Mach. Learn. Res. 2020 论文 参考文献

    赛义德·梅赫兰·卡泽米、里沙布·戈埃尔、克希提吉·贾因、伊万·科比泽夫、阿克沙伊·塞蒂、彼得·福赛思、帕斯卡尔·普帕特

45. 图上深度学习模型的鲁棒性：综述。 AI Open 2021 论文 参考文献

    徐家荣、陈俊如、尤思琪、肖志清、杨洋、陆江刚

46. 图神经网络的自监督学习：统一综述。 arXiv 2021 论文 参考文献

谢耀辰、徐昭、王正阳、季水旺

47. 时空图神经网络：综述。 arXiv 2023 论文 文摘

    Zahraa Al Sahili、Mariette Awad

48. 基于图像的图神经网络综述。 arXiv 2021 论文 文摘

    Usman Nazir、He Wang、Murtaza Taj

49. 利用图循环网络解决图形化自然语言处理问题。 arXiv 2019 论文 文摘

    Linfeng Song

50. 图神经网络分布式系统的演进及其在图计算与深度学习中的起源：综述。 arXiv 2023 论文 文摘

    Jana Vatter、Ruben Mayer、Hans-Arno Jacobsen

51. 图神经网络理论：表示与学习。 arXiv 2022 论文 文摘

    Stefanie Jegelka

52. 可信图神经网络：方面、方法与趋势。 arXiv 2022 论文 文摘

    He Zhang、Bang Wu、Xingliang Yuan、Shirui Pan、Hanghang Tong、Jian Pei

可解释性与分析

1. 从可解释人工智能视角看深度学习模型可视化方法简述。 macs.hw.ac.uk 2018 论文 文摘

   Ioannis Chalkiadakis

2. 可解释强化学习综述。 arXiv 2022 论文 文摘

   Stephanie Milani、Nicholay Topin、Manuela Veloso、Fei Fang

3. 黑盒模型解释方法综述。 ACM Comput. Surv. 2019 论文 文摘

   Riccardo Guidotti、Anna Monreale、Salvatore Ruggieri、Franco Turini、Fosca Giannotti、Dino Pedreschi

4. 可解释人工智能（XAI）综述：迈向医疗领域的XAI。 IEEE Trans. Neural Networks Learn. Syst. 2021 论文 文摘

   Erico Tjoa、Cuntai Guan

5. 面向序列到序列/时间序列模型的神经网络知识融合技术综述。 arXiv 2020 论文 文摘

   Pramod Vadiraja、Muhammad Ali Chattha

6. 神经网络可解释性综述。 IEEE Trans. Emerg. Top. Comput. Intell. 2021 论文 文摘

   Yu Zhang、Peter Tiño、Ales Leonardis、Ke Tang

7. 监督式机器学习的可解释性综述。 J. Artif. Intell. Res. 2021 论文 文摘

   Nadia Burkart、Marco F. Huber

8. 深度神经网络的理解、可视化与解释综述。 arXiv 2021 论文 文摘

   Atefeh Shahroudnejad

9. 黑盒模型解释方法的基准测试与综述。 arXiv 2021 论文 文摘

   Francesco Bodria、Fosca Giannotti、Riccardo Guidotti、Francesca Naretto、Dino Pedreschi、Salvatore Rinzivillo

10. 机器学习的因果可解释性——问题、方法与评估。 SIGKDD Explor. 2020 论文 文摘

    Raha Moraffah、Mansooreh Karami、Ruocheng Guo、Adrienne Raglin、Huan Liu

11. 可解释人工智能（XAI）：概念、分类体系、机遇与挑战——迈向负责任的人工智能。 Inf. Fusion 2020 论文 文摘

    Alejandro Barredo Arrieta、Natalia Díaz Rodríguez、Javier Del Ser、Adrien Bennetot、Siham Tabik、Alberto Barbado、Salvador García、Sergio Gil-Lopez、Daniel Molina、Richard Benjamins、Raja Chatila、Francisco Herrera

12. 可解释人工智能方法：综述。 arXiv 2021 论文 文摘

    Sheikh Rabiul Islam、William Eberle、Sheikh Khaled Ghafoor、Mohiuddin Ahmed

13. 可解释人工智能：综述。 MIPRO 2018 论文 文摘

    Filip Karlo Dosilovic、Mario Brcic、Nikica Hlupic

14. 可解释的自动化事实核查：综述。 COLING 2020 论文 文摘

    Neema Kotonya、Francesca Toni

15. 可解释强化学习：综述。 CD-MAKE 2020 论文 文摘

    Erika Puiutta、Eric M. S. P. Veith

16. 可解释知识增强系统的基础。 面向可解释人工智能的知识图谱 2020 论文 文摘

    Shruthi Chari、Daniel M. Gruen、Oshani Seneviratne、Deborah L. McGuinness

17. 卷积神经网络如何“看”世界——卷积神经网络可视化方法综述。 Math. Found. Comput. 2018 论文 文摘

    Zhuwei Qin、Fuxun Yu、Chenchen Liu、Xiang Chen

18. 可解释机器学习——简史、现状与挑战。 PKDD/ECML Workshops 2020 论文 文摘

    Christoph Molnar、Giuseppe Casalicchio、Bernd Bischl

19. 机器学习可解释性：方法与指标综述。 Electronics 2019 论文 bib

    迪奥戈·V·卡瓦略、爱德华多·M·佩雷拉、海梅·S·卡多索

20. 在推荐系统中衡量“为什么”：可解释推荐评估的全面综述。 arXiv 2022 论文 bib

    陈旭、张永峰、文继荣

21. 关于人工神经网络的可解释性：综述。 IEEE Trans. Radiat. Plasma Med. Sci. 2020 论文 bib

    范凤雷、熊金俊、李孟周、王革

22. 关于反事实解释的计算——综述。 arXiv 2019 论文 bib

    安德烈·阿特尔特、芭芭拉·哈默

23. 可解释人工智能（XAI）中的机遇与挑战：综述。 arXiv 2020 论文 bib

    阿伦·达斯、保罗·拉德

24. 窥探黑盒内部：可解释人工智能（XAI）综述。 IEEE Access 2018 论文 bib

    阿米娜·阿达迪、穆罕默德·贝拉达

25. 超越准解释的可视化与粒度化方法的可解释机器学习综述。 arXiv 2020 论文 bib

    鲍里斯·科瓦列尔丘克、穆罕默德·奥朗泽布·艾哈迈德、安库尔·特雷德赛

26. 迈向透明的人工智能：深度神经网络内部结构解释综述。 arXiv 2022 论文 bib

    蒂尔曼·劳克尔、安森·霍、斯蒂芬·卡斯珀、迪伦·哈德菲尔德-梅内尔

27. 通过特征可视化理解神经网络：综述。 Explainable AI 2019 论文 bib

    安·阮、杰森·约辛斯基、杰夫·克鲁恩

28. 深度学习中的视觉分析：面向未来前沿的探究式综述。 IEEE Trans. Vis. Comput. Graph. 2019 论文 bib

    弗雷德·霍曼、明淑·康、罗伯特·S·皮恩塔、杜恩·洪·周

29. 深度学习的视觉可解释性：综述。 Frontiers Inf. Technol. Electron. Eng. 2018 论文 bib

    全世志、朱松纯

30. 帕累托前沿近似可视化：简短综述与实证比较。 CEC 2019 论文 bib

    高慧茹、聂海峰、李科

31. 迷雾何时散去？关于机器学习在医疗应用中的可解释性：综述。 arXiv 2020 论文 bib

    安东尼奥-赫苏斯·巴内加斯-卢纳、豪尔赫·佩尼亚-加西亚、阿德里安·伊夫特内、菲奥雷拉·瓜达尼、帕特里齐娅·费罗尼、诺埃米·斯卡帕托、法比奥·马西莫·赞佐托、安德烈斯·布埃诺-克雷斯波、奥拉西奥·佩雷斯·桑切斯

32. 用于神经时间序列分类的XAI方法：简要回顾。 arXiv 2021 论文 bib

    伊利雅·西米奇、韦德兰·萨博尔、爱德华多·E·维阿斯

知识蒸馏

1. 针对神经网络模型的多功能知识蒸馏范式选择性综述。 arXiv 2020 论文 bib

   具正浩、吴智勋、李英允、高拉夫·普尼瓦拉、李尚正

2. 神经网络中的知识蒸馏。 arXiv 2015 论文 bib

   杰弗里·E·欣顿、奥里奥尔·维尼亚尔斯、杰弗里·迪恩

3. 知识蒸馏：综述。 Int. J. Comput. Vis. 2021 论文 bib

   简平·勾、于宝生、史蒂芬·J·梅班克、陶大成

元学习

1. 元学习最新进展的全面概述与综述。 arXiv 2020 论文 bib

   惠敏·彭

2. 深度元学习综述。 Artif. Intell. Rev. 2021 论文 bib

   迈克·胡伊斯曼、扬·N·范·莱因、阿斯克·普拉特

3. 元强化学习综述。 arXiv 2023 论文 bib

   雅各布·贝克、里斯托·武奥里奥、埃文·哲然·刘、郑雄、路易莎·M·津特格拉夫、切尔西·芬恩、希蒙·怀特森

4. 少样本自然语言处理中的元学习：综述。 arXiv 2020 论文 bib

   尹文鹏

5. 神经网络中的元学习：综述。 IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 2022 论文 bib

   蒂莫西·M·霍斯佩达莱斯、安特拉斯·安东尼乌、保罗·米凯利、阿莫斯·J·斯托基

6. 元学习：综述。 arXiv 2018 论文 bib

   华金·万斯乔伦

度量学习

1. 面向特征向量和结构化数据的度量学习综述。 arXiv 2013 论文 bib

   奥雷利安·贝莱、阿莫里·阿布拉尔、马克·塞班

2. 距离度量学习教程：数学基础、算法、实验分析、前景与挑战。 Neurocomputing 2021 论文 bib

   胡安-路易斯·苏亚雷斯、萨尔瓦多·加西亚、弗朗西斯科·埃雷拉

机器学习与深度学习应用

1. 深度学习在社区检测中的综合综述。 arXiv 2021 论文 参考文献

   Xing Su, Shan Xue, Fanzhen Liu, Jia Wu, Jian Yang, Chuan Zhou, Wenbin Hu, Cécile Paris, Surya Nepal, Di Jin, Quan Z. Sheng, Philip S. Yu

2. 深度音乐生成的综合综述：多层级表示、算法、评估及未来方向。 arXiv 2020 论文 参考文献

   Shulei Ji, Jing Luo, Xinyu Yang

3. 深度学习在图异常检测中的综合综述。 arXiv 2021 论文 参考文献

   Xiaoxiao Ma, Jia Wu, Shan Xue, Jian Yang, Quan Z. Sheng, Hui Xiong

4. 用于信用卡欺诈检测的机器学习技术与用户认证方法综合综述。 arXiv 2019 论文 参考文献

   Niloofar Yousefi, Marie Alaghband, Ivan Garibay

5. 医疗健康领域深度学习指南。 Nature Medicine 2019 论文 参考文献

   Andre Esteva, Alexandre Robicquet, Bharath Ramsundar, Volodymyr Kuleshov, Mark DePristo, Katherine Chou, Claire Cui, Greg Corrado, Sebastian Thrun, Jeff Dean

6. 社区检测方法综述：从统计建模到深度学习。 IEEE Trans. Knowl. Data Eng. 2023 论文 参考文献

   Di Jin, Zhizhi Yu, Pengfei Jiao, Shirui Pan, Dongxiao He, Jia Wu, Philip S. Yu, Weixiong Zhang

7. 深度学习在自动驾驶车辆控制中的应用综述。 IEEE Trans. Intell. Transp. Syst. 2021 论文 参考文献

   Sampo Kuutti, Richard Bowden, Yaochu Jin, Phil Barber, Saber Fallah

8. 用于自动驾驶的深度学习技术综述。 J. Field Robotics 2020 论文 参考文献

   Sorin Mihai Grigorescu, Bogdan Trasnea, Tiberiu T. Cocias, Gigel Macesanu

9. 面向计算机体系结构与系统的机器学习综述。 ACM Comput. Surv. 2023 论文 参考文献

   Nan Wu, Yuan Xie

10. 基于影像的COVID-19检测与诊断中机器学习技术综述。 Quant. Biol. 2022 论文 参考文献

    Aishwarza Panday, Muhammad Ashad Kabir, Nihad Karim Chowdhury

11. 利用LSTM网络进行技术系统异常检测的综述。 Comput. Ind. 2021 论文 参考文献

    Benjamin Lindemann, Benjamin Maschler, Nada Sahlab, Michael Weyrich

12. 基于深度学习的非侵入式脑信号：最新进展与前沿领域综述。 Journal of Neural Engineering 2019 论文 参考文献

    Xiang Zhang, Lina Yao, Xianzhi Wang, Jessica Monaghan, David McAlpine, Yu Zhang

13. 应用于动态物理系统的机器学习综述。 arXiv 2020 论文 参考文献

    Sagar Verma

14. 多臂老虎机与上下文老虎机的实际应用综述。 arXiv 2019 论文 参考文献

    Djallel Bouneffouf, Irina Rish

15. 空间与时空预测方法综述。 arXiv 2020 论文 参考文献

    Zhe Jiang

16. 人工智能在精神分裂症预测与诊断中的作用综述。 arXiv 2023 论文 参考文献

    Narges Ramesh, Yasmin Ghodsi, Hamidreza Bolhasani

17. AI与ML在抗击COVID-19疫情中的应用综述。 arXiv 2020 论文 参考文献

    Muhammad Nazrul Islam, Toki Tahmid Inan, Suzzana Rafi, Syeda Sabrina Akter, Iqbal H. Sarker, A. K. M. Najmul Islam

18. 交通信号控制方法综述。 arXiv 2019 论文 参考文献

    Hua Wei, Guanjie Zheng, Vikash V. Gayah, Zhenhui Li

19. 美学、个性化与推荐：时尚领域的深度学习综述。 arXiv 2021 论文 参考文献

    Wei Gong, Laila Khalid

20. AI与ML加速器综述及趋势分析。 HPEC 2022 论文 参考文献

    Albert Reuther, Peter Michaleas, Michael Jones, Vijay Gadepally, Siddharth Samsi, Jeremy Kepner

21. 基于人工神经网络的无线网络机器学习：教程。 IEEE Commun. Surv. Tutorials 2019 论文 参考文献

    Mingzhe Chen, Ursula Challita, Walid Saad, Changchuan Yin, Mérouane Debbah

22. 边缘计算下的自动驾驶车辆：自动驾驶赛车综述。 arXiv 2022 论文 参考文献

    Johannes Betz, Hongrui Zheng, Alexander Liniger, Ugo Rosolia, Phillip Karle, Madhur Behl, Venkat Krovi, Rahul Mangharam

23. 病理步态与正常步态分类综述。 arXiv 2020 论文 参考文献

    Ryan C. Saxe, Samantha Kappagoda, David K. A. Mordecai

24. 基于患者调查数据支持COVID-19诊断的分类。 arXiv 2020 论文 参考文献

乔安娜·亨泽尔、乔安娜·托比亚什、米哈尔·科齐埃尔斯基、马尔戈扎塔·巴赫、帕韦乌·福什涅尔、亚历山德拉·格鲁察、马特乌什·卡尼亚、尤斯蒂娜·米卡、安娜·帕皮耶日、亚历山德拉·维尔纳、乔安娜·日拉、耶日·雅罗斯泽维奇、乔安娜·波兰斯卡、马雷克·西科拉

25. 用于材料微观结构分析的计算机视觉方法：现状与未来展望。 arXiv 2022 论文 参考文献

    哈立德·阿尔尔富、阿米尔·科尔迪贾齐、田赵

26. 基于机器学习的信用卡欺诈检测：综述。 arXiv 2020 论文 参考文献

    伊万·卢卡斯、约翰内斯·尤尔戈夫斯基

27. 跨模态神经影像合成：综述。 arXiv 2022 论文 参考文献

    谢国阳、王金宝、黄亚文、郑业峰、郑峰、金耀初

28. 深度学习在生物科学领域应用的最新进展与开放挑战。 Nat. Commun 2022 论文 参考文献

    尼古拉·萨波瓦尔、阿米拉利·阿加扎德、迈克尔·G·努特、丁勒·A·安图内斯、阿德瓦伊特·巴拉吉、理查德·巴拉纽克、C. J. 巴贝兰、露丝·丹嫩费尔瑟、陈敦、穆罕默达敏·埃德里西、R. A. 利奥·埃尔沃思、布莱斯·基勒、阿纳斯塔西奥斯·基里利迪斯、卢艾·纳赫莱、卡梅隆·R·沃尔夫、智燕、维姬·姚及托德·J·特雷根

29. 用于点击率预估的深度学习。 IJCAI 2021 论文 参考文献

    张伟楠、秦嘉睿、郭伟、唐瑞明、何修强

30. 用于时空数据挖掘的深度学习：综述。 IEEE Trans. Knowl. Data Eng. 2022 论文 参考文献

    王森章、曹建农、菲利普·S·余

31. 用于预测性维护的深度学习模型：综述、比较、挑战与展望。 arXiv 2020 论文 参考文献

    奥斯卡·塞拉迪利亚、埃基·祖加斯蒂、乌尔科·苏鲁图萨

32. 基于深度学习的航天器相对导航方法：综述。 arXiv 2021 论文 参考文献

    宋佳宁、杜阿尔特·隆道、纳比尔·阿乌夫

33. 没想到会这样：关于非语言社会人类行为预测的综述。 DYAD@ICCV 2021 论文 参考文献

    赫尔曼·巴尔奎罗、约翰尼·努涅斯、塞尔吉奥·埃斯卡莱拉、许振、涂伟伟、伊莎贝尔·居永、克里斯蒂娜·帕尔梅罗

34. DL-Traff：城市交通预测深度学习模型的综述与基准测试。 CIKM 2021 论文 参考文献

    江仁和、尹度、王兆南、王一卓、邓洁雯、刘航晨、蔡泽坤、邓金亮、宋轩、柴崎良介

35. 大数据时代的事件预测：系统综述。 ACM Comput. Surv. 2022 论文 参考文献

    梁赵

36. 时尚与计算机视觉的结合：综述。 ACM Comput. Surv. 2022 论文 参考文献

    温煌程、宋思杰、陈洁芸、春谷纯日出、刘佳颖

37. 深入探讨人脸检测：综述。 arXiv 2021 论文 参考文献

    谢尔文·米纳伊、罗平、林哲、凯文·W·鲍耶

38. 生物医学中的图表示学习。 arXiv 2021 论文 参考文献

    米歇尔·M·李、黄可欣、马林卡·齐特尼克

39. 基于图的深度学习在通信网络中的应用：综述。 Comput. Commun. 2022 论文 参考文献

    姜伟伟

40. 开发者如何迭代机器学习工作流——应用机器学习文献综述。 arXiv 2018 论文 参考文献

    多丽丝·辛、马立天、宋淑晨、阿迪提亚·G·帕拉梅斯瓦兰

41. 基于多种数据模态的人类动作识别：综述。 IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 2023 论文 参考文献

    孙泽华、柯秋红、侯赛因·拉赫马尼、穆罕默德·本纳蒙、王刚、刘军

42. 医学影像中的已知算子学习与混合机器学习——过去、现在与未来的回顾。 arXiv 2021 论文 参考文献

    安德烈亚斯·迈尔、哈拉尔德·科斯特勒、马可·海西格、帕特里克·克劳斯、杨承熙

43. 机器学习辅助的静态恶意软件分析：综述与教程。 arXiv 2018 论文 参考文献

    安德烈·沙拉吉诺夫、谢尔盖·巴宁、阿里·德赫甘坦哈、卡特琳·弗兰克

44. 机器学习与深度学习——生态学家导读。 Methods in Ecology and Evolution 2022 论文 参考文献

    马克西米利安·皮希勒、弗洛里安·哈蒂格

45. 基于眼科影像模态的白内障分类与分级的机器学习：综述。 arXiv 2020 论文 参考文献

    张晓青、方建生、胡燕、徐燕武、东下里纱、刘江

46. 用于电子设计自动化的机器学习：综述。 ACM Trans. Design Autom. Electr. Syst. 2021 论文 参考文献

    黄桂月、胡景博、何一凡、刘家龙、马明远、沈兆阳、吴觉健、许元凡、张恒瑞、钟凯、宁雪飞、马宇哲、杨浩宇、于贝、杨华中、王宇

47. 用于生存分析的机器学习：综述。 ACM 计算机科学评论 2019 论文 参考文献

    王平、李燕、钱丹·K·雷迪

48. 基于三维卷积神经网络的医学图像分割：综述。 Neurocomputing 2022 论文 参考文献

    S. Niyas、S. J. Pawan、M. Anand Kumar、Jeny Rajan

49. MolGenSurvey：分子设计中机器学习模型的系统性综述。 arXiv 2022 论文 参考文献

    杜元奇、傅天凡、孙继明、刘圣超

50. 面向自动驾驶感知的多模态传感器融合：综述。 arXiv 2022 论文 参考文献

    黄可丽、史博田、李翔、李欣、黄思远、李益康

51. 面向动力系统的物理引导深度学习：综述。 arXiv 2021 论文 参考文献

    王睿

52. 物理信息驱动的机器学习：问题、方法与应用综述。 arXiv 2022 论文 参考文献

    郝仲凯、刘松明、张一驰、应成阳、冯耀、苏航、朱俊

53. 从第一人称（自我中心）视觉预测未来：综述。 Comput. Vis. Image Underst. 2021 论文 参考文献

    伊万·罗丁、安东尼诺·富尔纳里、迪米特里奥斯·马夫罗埃迪斯、乔瓦尼·玛丽亚·法里内拉

54. 利用多源调查数据关联预测撒哈拉以南非洲国家新生儿死亡率。 arXiv 2020 论文 参考文献

    吉尔马·阿贝贝·塔德塞、塞莉娅·辛塔斯、斯凯勒·斯皮克曼、科姆尼斯特·韦尔德马里亚姆

55. 面向人工智能密集型系统开发的需求工程挑战。 WAIN@ICSE 2021 论文 参考文献

    汉斯-马丁·海因、埃里克·克瑙斯、阿姆娜·皮尔·穆罕默德、奥洛夫·埃里克森、珍妮弗·林德、帕德米尼·苏比亚、沙米尔·库马尔·普拉丹、萨加尔·通加尔

56. 基于深度神经网络的短期交通流量预测：综述。 IEEE Access 2021 论文 参考文献

    李京恩、吴文正、郑恩雅、尹允珍、李元宗

57. 我该亮红灯吗？一种旨在减少误报的异常评分方法综合研究。 arXiv 2019 论文 参考文献

    扎赫拉·佐赫雷万德、乌韦·格莱瑟

58. 网络安全中机器学习面临的对抗攻击威胁——综述。 arXiv 2019 论文 参考文献

    奥拉昆勒·伊比托耶、拉娜·阿布·哈米斯、阿什拉夫·马特拉维、M·奥迈尔·沙菲克

59. 计算机视觉中深度学习面临的对抗攻击威胁：综述。 IEEE Access 2018 论文 参考文献

    纳维德·阿赫塔尔、阿杰马尔·S·米安

60. 利用条件变换器实现可控蛋白质设计：展望。 Nat. Mach. Intell. 2022 论文 参考文献

    诺埃利亚·费鲁兹、比尔特·霍克尔

61. 遥感中的Transformer：综述。 arXiv 2022 论文 参考文献

    阿卜杜拉齐兹·阿梅尔·阿里赛、阿曼迪普·库马尔、拉奥·穆罕默德·安韦尔、萨尔曼·汗、希沙姆·乔拉卡尔、Gui-Song Xia、法哈德·沙赫巴兹·汗

62. 时间序列中的Transformer：综述。 arXiv 2022 论文 参考文献

    温庆松、周天、张朝立、陈伟琪、马子清、严俊驰、孙亮

63. 利用医疗支出小组调查数据理解健康领域的种族偏见。 arXiv 2019 论文 参考文献

    莫宁德·辛格、卡蒂凯扬·纳特桑·拉马穆提

64. 基于时空数据的机器学习城市流动预测：综述。 arXiv 2019 论文 参考文献

    谢鹏、李天瑞、刘佳、杜生东、杨鑫、张俊波

65. 利用深度学习对脑活动进行视觉解码与重建：综述。 arXiv 2021 论文 参考文献

    麦迪逊·范·霍恩

66. 图机器学习在药物发现与开发中的应用。 arXiv 2020 论文 参考文献

    托马斯·戈德莱、本·戴、阿里安·R·贾马斯布、乔提什·索曼、克里斯蒂安·雷盖普、格特鲁德·刘、杰里米·B·R·海特、理查德·维克斯、查尔斯·罗伯茨、唐健、大卫·罗布林、汤姆·L·布伦德尔、迈克尔·M·布朗斯坦、杰克·P·泰勒-金

模型压缩与加速

1. 深度神经网络模型压缩与加速综述。 arXiv 2017 论文 参考文献

   程宇、王铎、周攀、张涛

2. 高效神经网络推理的量化方法综述。 arXiv 2021 论文 参考文献

   阿米尔·戈拉米、金世勋、董振、姚哲伟、迈克尔·W·马霍尼、库尔特·凯策尔

3. 深度神经网络压缩综述：挑战、概述与解决方案。 arXiv 2020 论文 参考文献

   拉胡尔·米什拉、哈里·普拉巴特·古普塔、塔尼玛·杜塔

4. 基于内存压缩技术的GAN加速综述。 arXiv 2021 论文 引用

   Dina Tantawy, Mohamed Zahran, Amr Wassal

5. 量化神经网络的方法与理论综述。 arXiv 2018 论文 引用

   Yunhui Guo

6. 预训练语言模型的模型压缩与加速综述。 arXiv 2022 论文 引用

   Canwen Xu, Julian J. McAuley

7. 神经网络压缩概述。 arXiv 2020 论文 引用

   James O'Neill

8. 面向文本的深度学习模型压缩：综述。 ACM Trans. Knowl. Discov. Data 2022 论文 引用

   Manish Gupta, Puneet Agrawal

9. 通过剪枝和冻结深度神经网络部分实现降维训练的综述。 arXiv 2022 论文 引用

   Paul Wimmer, Jens Mehnert, Alexandru Paul Condurache

10. 高效深度学习：关于使深度学习模型更小、更快、更好的综述。 arXiv 2021 论文 引用

    Gaurav Menghani

11. 用于边缘应用的卷积神经网络加速剪枝算法综述。 arXiv 2020 论文 引用

    Jiayi Liu, Samarth Tripathi, Unmesh Kurup, Mohak Shah

12. 深度神经网络加速中的剪枝与量化：综述。 arXiv 2021 论文 引用

    Tailin Liang, John Glossner, Lei Wang, Shaobo Shi

13. 机器学习加速器综述。 HPEC 2020 论文 引用

    Albert Reuther, Peter Michaleas, Michael Jones, Vijay Gadepally, Siddharth Samsi, Jeremy Kepner

14. 大规模神经网络训练综述。 arXiv 2022 论文 引用

    Julia Gusak, Daria Cherniuk, Alena Shilova, Alexandr Katrutsa, Daniel Bershatsky, Xunyi Zhao, Lionel Eyraud-Dubois, Oleg Shlyazhko, Denis Dimitrov, Ivan V. Oseledets, Olivier Beaumont

多标签学习

1. 多标签学习算法综述。 IEEE Trans. Knowl. Data Eng. 2014 论文 引用

   Min-Ling Zhang, Zhi-Hua Zhou

2. 多标签分类：概述。 Int. J. Data Warehous. Min. 2007 论文 引用

   Grigorios Tsoumakas, Ioannis Katakis

3. 多标签学习：现状与前沿研究综述。 WIREs Data Mining Knowl. Discov. 2014 论文 引用

   Eva Lucrecia Gibaja Galindo, Sebastián Ventura

4. 多标签学习的新兴趋势。 arXiv 2020 论文 引用

   Weiwei Liu, Xiaobo Shen, Haobo Wang, Ivor W. Tsang

多任务与多视图学习

1. 多任务学习简要综述。 Multim. Tools Appl. 2018 论文 引用

   Kim-Han Thung, Chong-Yaw Wee

2. 多任务学习综述。 IEEE Trans. Knowl. Data Eng. 2022 论文 引用

   Yu Zhang, Qiang Yang

3. 多视图学习综述。 arXiv 2013 论文 引用

   Chang Xu, Dacheng Tao, Chao Xu

4. 多任务学习概述。 National Science Review 2017 论文 引用

   Yu Zhang, Qiang Yang

5. 深度神经网络中的多任务学习概述。 arXiv 2017 论文 引用

   Sebastian Ruder

6. 密集预测任务中的多任务学习：综述。 IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 2022 论文 引用

   Simon Vandenhende, Stamatios Georgoulis, Wouter Van Gansbeke, Marc Proesmans, Dengxin Dai, Luc Van Gool

7. 2020年代自然语言处理中的多任务学习：我们正走向何方？ Pattern Recognit. Lett. 2020 论文 引用

   Joseph Worsham, Jugal Kalita

8. 深度神经网络中的多任务学习：综述。 arXiv 2020 论文 引用

   Michael Crawshaw

在线学习

1. 自适应在线学习的算法与分析综述。 J. Mach. Learn. Res. 2017 论文 引用

   H. Brendan McMahan

2. 图像分类中的在线持续学习：实证综述。 Neurocomputing 2022 论文 引用

   Zheda Mai, Ruiwen Li, Jihwan Jeong, David Quispe, Hyunwoo Kim, Scott Sanner

3. 在线学习：全面综述。 Neurocomputing 2021 论文 引用

史蒂文·C·H·霍伊、多延·萨胡、景璐、赵培琳

4. 基于偏好关系的双人赌徒在线学习：综述。 J. Mach. Learn. Res. 2021 论文 bib

   维克托·本格斯、罗伯特·布萨-费凯特、阿迪勒·埃尔·梅萨乌迪-保罗、艾克·许勒迈尔

优化

1. 从机器学习视角看优化方法综述。 IEEE Trans. Cybern. 2020 论文 bib

   孙世亮、曹泽辉、朱汉、赵静

2. 鲸鱼优化算法的系统性元分析综述。 Comput. Intell. Neurosci. 2019 论文 bib

   哈迪·M·穆罕默德、沙赫拉·U·乌马尔、塔里克·A·拉希德

3. 梯度下降优化算法概述。 arXiv 2016 论文 bib

   塞巴斯蒂安·鲁德尔

4. 凸优化概述。 CiteSeerX 2008 论文 bib

   齐科·科尔特、李洪乐

5. 进化式多任务优化：方法论概述、挑战与未来研究方向。 arXiv 2021 论文 bib

   埃内科·奥萨巴、阿里茨·D·马丁内斯、哈维尔·德尔·塞尔

6. 梯度提升机：综述。 arXiv 2019 论文 bib

   何志远、林丹辰、托马斯·劳、吴迈克

7. 从统一视角探究用于学习与视觉的双层优化：综述及后续研究。 IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 2022 论文 bib

   刘日升、高佳欣、张瑾、孟德宇、林周臣

8. 图上的组合优化学习：面向网络应用的综述。 IEEE Access 2020 论文 bib

   娜塔莉娅·韦塞利诺娃、丽贝卡·施泰因特、丹尼尔·F·佩雷斯-拉米雷斯、马格努斯·博曼

9. 受自然启发的优化算法：研究方向与综述。 arXiv 2021 论文 bib

   罗希特·库马尔·萨昌、达尔门德尔·辛格·库什瓦哈

10. 深度学习中的优化：理论与算法。 arXiv 2019 论文 bib

    孙若宇

11. 机器学习中的优化问题：综述。 Eur. J. Oper. Res. 2021 论文 bib

    克劳迪奥·甘贝拉、比桑·加达尔、乔·瑙姆-萨瓦亚

12. 粒子群优化：历史与最新进展综述及其混合化视角。 Mach. Learn. Knowl. Extr. 2019 论文 bib

    萨普塔尔希·森古普塔、桑奇塔·巴萨克、理查德·A·彼得斯

13. 为什么局部方法能够解决非凸问题？ 算法最坏情况分析之外 2020 论文 bib

    马腾宇

半监督、弱监督与无监督学习

1. 弱监督学习简要介绍。 National Science Review 2018 论文 bib

   周志华

2. 无监督依存句法分析综述。 COLING 2020 论文 bib

   韩文娟、江勇、黄慧彤、涂可伟

3. 深度半监督学习综述。 arXiv 2021 论文 bib

   杨向立、宋子兴、欧文·金、徐增林

4. 图像分类中的半监督、自监督与无监督学习综述。 IEEE Access 2021 论文 bib

   拉尔斯·施马尔耶、蒙蒂·桑塔罗萨、西蒙-马丁·施罗德、莱因哈德·科赫

5. 半监督学习技术综述。 arXiv 2014 论文 bib

   V·乔蒂·普拉卡什、L·M·尼提娅

6. 弱监督目标检测与定位的深度学习：综述。 arXiv 2021 论文 bib

   邵菲菲、陈龙、邵健、季伟、肖绍宁、叶露、庄玉婷、肖军

7. 基于图的半监督学习：全面综述。 arXiv 2021 论文 bib

   宋子兴、杨向立、徐增林、欧文·金

8. 通过半监督学习提升性能：理论结果综述。 arXiv 2019 论文 bib

   亚历山大·梅伊、马可·洛格

9. 从正例和未标记数据中学习：综述。 Mach. Learn. 2020 论文 bib

   杰莎·贝克尔、杰西·戴维斯

10. 鲁棒的深度半监督学习：简要介绍。 arXiv 2022 论文 bib

    郭兰哲、周智、李宇峰

11. 推荐系统中的自监督学习：综述。 arXiv 2022 论文 bib

Junliang Yu, Hongzhi Yin, Xin Xia, Tong Chen, Jundong Li, Zi Huang

12. 视频的自监督学习：综述。 arXiv 2022 论文 参考文献

    Madeline C. Schiappa, Yogesh S. Rawat, Mubarak Shah

13. 无监督跨语言表示学习。 ACL 2019 论文 参考文献

    Sebastian Ruder, Anders Søgaard, Ivan Vulic

迁移学习

1. 迁移学习综合综述。 IEEE会刊 2021 论文 参考文献

   Fuzhen Zhuang, Zhiyuan Qi, Keyu Duan, Dongbo Xi, Yongchun Zhu, Hengshu Zhu, Hui Xiong, Qing He

2. 无监督深度领域适应综述。 ACM智能系统与技术汇刊 2020 论文 参考文献

   Garrett Wilson, Diane J. Cook

3. 深度迁移学习综述。 ICANN 2018 论文 参考文献

   Chuanqi Tan, Fuchun Sun, Tao Kong, Wenchang Zhang, Chao Yang, Chunfang Liu

4. 领域适应理论综述：学习界线与理论保证。 arXiv 2020 论文 参考文献

   Ievgen Redko, Emilie Morvant, Amaury Habrard, Marc Sebban, Younès Bennani

5. 负迁移综述。 IEEE/CAA自动化学报 2020 论文 参考文献

   Wen Zhang, Lingfei Deng, Lei Zhang, Dongrui Wu

6. 迁移学习综述。 IEEE知识与数据工程汇刊 2010 论文 参考文献

   Sinno Jialin Pan, Qiang Yang

7. 自然语言处理中的迁移学习综述。 arXiv 2020 论文 参考文献

   Zaid Alyafeai, Maged Saeed AlShaibani, Irfan Ahmad

8. 自然语言处理中迁移学习的发展历程。 arXiv 2019 论文 参考文献

   Aditya Malte, Pratik Ratadiya

9. 利用统一文本到文本Transformer探索迁移学习的极限。 机器学习研究期刊 2020 论文 参考文献

   Colin Raffel, Noam Shazeer, Adam Roberts, Katherine Lee, Sharan Narang, Michael Matena, Yanqi Zhou, Wei Li, Peter J. Liu

10. NLP中的神经网络无监督领域适应——综述。 COLING 2020 论文 参考文献

    Alan Ramponi, Barbara Plank

11. 无源无监督领域适应：综述。 arXiv 2023 论文 参考文献

    Yuqi Fang, Pew-Thian Yap, Weili Lin, Hongtu Zhu, Mingxia Liu

12. 迁移适应学习：十年综述。 arXiv 2019 论文 参考文献

    Lei Zhang

13. 强化学习领域的迁移学习：综述。 机器学习研究期刊 2009 论文 参考文献

    Matthew E. Taylor, Peter Stone

14. 深度强化学习中的迁移学习：综述。 arXiv 2020 论文 参考文献

    Zhuangdi Zhu, Kaixiang Lin, Jiayu Zhou

15. 深度学习中的可迁移性：综述。 arXiv 2022 论文 参考文献

    Junguang Jiang, Yang Shu, Jianmin Wang, Mingsheng Long

可信机器学习

1. 可信图神经网络综合综述：隐私、鲁棒性、公平性与可解释性。 arXiv 2022 论文 参考文献

   Enyan Dai, Tianxiang Zhao, Huaisheng Zhu, Junjie Xu, Zhimeng Guo, Hui Liu, Jiliang Tang, Suhang Wang

2. 深度学习中的神经后门攻击与防御综述。 arXiv 2022 论文 参考文献

   Jie Wang, Ghulam Mubashar Hassan, Naveed Akhtar

3. 机器学习中的隐私攻击综述。 arXiv 2020 论文 参考文献

   Maria Rigaki, Sebastian Garcia

4. 深度神经网络的安全性与可信性综述：验证、测试、对抗攻击与防御以及可解释性。 计算机科学评论 2020 论文 参考文献

   Xiaowei Huang, Daniel Kroening, Wenjie Ruan, James Sharp, Youcheng Sun, Emese Thamo, Min Wu, Xinping Yi

5. 机器学习中的偏见与公平性综述。 ACM计算综述 2022 论文 参考文献

   Ninareh Mehrabi, Fred Morstatter, Nripsuta Saxena, Kristina Lerman, Aram Galstyan

6. 后门学习：综述。 arXiv 2020 论文 参考文献

   Yiming Li, Baoyuan Wu, Yong Jiang, Zhifeng Li, Shu-Tao Xia

7. 差分隐私与机器学习：综述与评述。 arXiv 2014 论文 参考文献

   Zhanglong Ji, Zachary Chase Lipton, Charles Elkan

8. 机器学习中的公平性：综述。 arXiv 2020 论文 参考文献

   Simon Caton, Christian Haas

9. 局部差分隐私及其应用：综合综述。 arXiv 2020 论文 参考文献

孟孟·杨、凌娟·吕、俊·赵、天清·朱、郭炎·林

10. 深度学习中的隐私：综述。 arXiv 2020 论文 参考文献

    法特梅赫萨达特·米雷什加拉、穆罕默德卡泽姆·塔拉姆、普拉尼特·维帕科马、阿比谢克·辛格、拉梅什·拉斯卡尔、哈迪·埃斯迈尔扎德

11. 机器学习安全的分类学：综述与入门。 ACM Comput. Surv. 2023 论文 参考文献

    西纳·莫赫塞尼、郝涛·王、超伟·肖、志丁·俞、张阳·王、杰伊·亚达瓦

12. 机器学习系统的技术成熟度等级。 arXiv 2021 论文 参考文献

    亚历山大·拉文、希兰·M·吉利根-李、阿莱西亚·维斯尼奇、西达·甘朱、达瓦·纽曼、苏乔伊·冈古利、丹尼·兰格、阿提利姆·居内斯·拜丁、阿米特·夏尔马、亚当·吉布森、亚林·加尔、埃里克·P·邢、克里斯·马特曼、詹姆斯·帕尔

13. 深度伪造的生成与检测：综述。 ACM Comput. Surv. 2022 论文 参考文献

    伊斯罗埃尔·米尔斯基、温克·李

14. 迈向透明的人工智能：深度神经网络内部结构解释的综述。 arXiv 2022 论文 参考文献

    蒂尔曼·劳克尔、安森·霍、斯蒂芬·卡斯珀、迪伦·哈德菲尔德-梅内尔

15. 可信人工智能：从原则到实践。 ACM Comput. Surv. 2023 论文 参考文献

    博·李、彭·齐、博·刘、帅·迪、金根·刘、季泉·裴、金峰·易、博文·周

16. 可信图神经网络：方面、方法与趋势。 arXiv 2022 论文 参考文献

    何·张、邦·吴、兴亮·袁、诗睿·潘、杭杭·通、建·裴

17. 教程：安全可靠的机器学习。 arXiv 2019 论文 参考文献

    苏奇·萨里亚、阿达尔什·苏巴斯瓦米

18. 当机器学习与隐私相遇：综述与展望。 ACM Comput. Surv. 2022 论文 参考文献

    博·刘、明·丁、西纳·沙哈姆、温妮·拉哈尤、法哈德·法罗基、子怀·林

19. 野性模式再临：针对训练数据投毒的机器学习安全综述。 arXiv 2022 论文 参考文献

    安东尼奥·埃马努埃莱·奇纳、卡特琳·格罗塞、安布拉·德蒙蒂斯、塞巴斯蒂亚诺·瓦斯孔、维尔纳·泽林格、伯恩哈德·阿洛伊斯·莫瑟、阿丽娜·奥普雷亚、巴蒂斯塔·比吉奥、马切洛·佩利洛、法比奥·罗利

团队成员

该项目由以下机构维护：

东北大学计算机科学与工程学院自然语言处理实验室

NiuTrans 研究团队

如有任何问题，欢迎随时联系我们（libei_neu [at] outlook.com）。

致谢

我们谨向为本项目做出贡献的各位表示感谢。他们是：

川浩·吕、凯燕·昌、子洋·王、书涵·周、诺·许、贝·李、银桥·李、权·杜、欣·曾、老胡·王、成龙·王、晓倩·刘、轩俊·周、京楠·张、永宇·穆、泽凡·周、艳红·江、新阳·朱、星宇·刘、东·毕、平·徐、子健·李、丰宁·田、慧·刘、凯·冯、宇豪·张、驰·胡、迪·杨、雷·郑、赫轩·陈、泽阳·王、腾波·刘、夏·孟、伟桥·山、陶·周、润哲·曹、英峰·罗、炳豪·魏、万迪·徐、艳·张、一超·王、梦雨·马、子豪·刘

ABigSurvey 快速上手指南

ABigSurvey 并非一个需要安装运行的软件工具，而是一个开源的综述论文索引库。它整理了自然语言处理（NLP）和机器学习（ML）领域的数百篇综述论文，并按主题分类。开发者主要通过访问其在线列表或克隆仓库来获取资源。

环境准备

本项目无需特定的运行环境或依赖库。您只需要：

• 操作系统：Windows、macOS 或 Linux 均可。
• 必要工具：
  • 现代浏览器（用于直接查看在线列表）。
  • Git（可选，用于克隆仓库到本地）。
• 网络环境：由于原始仓库托管在 GitHub，国内用户建议配置加速代理或使用镜像源，以确保克隆速度。

安装步骤（获取资源）

您可以选择直接在线浏览或克隆到本地。

方式一：在线浏览（推荐）

直接访问项目维护的在线文档或特定子项目链接，无需任何操作：

• 主项目（NLP & ML 综述）：访问 GitHub 仓库页面查看 README 中的分类列表。
• 大语言模型专题（LLM Surveys）：点击此处访问

方式二：克隆到本地

如果您希望离线查看或贡献内容，请使用以下命令克隆仓库。

使用国内镜像加速克隆（推荐）：

git clone https://gitee.com/mirrors/ABigSurvey.git
# 注意：如果上述镜像不存在，请使用标准克隆并配合梯子，或尝试以下通用加速技巧
# git clone https://github.com.cnpmjs.org/NiuTrans/ABigSurvey.git

标准克隆命令：

git clone https://github.com/NiuTrans/ABigSurvey.git
cd ABigSurvey

基本使用

获取资源后，您可以通过以下方式查找所需的综述论文：

1. 浏览分类列表

打开项目根目录下的 README.md 文件（或在 GitHub 网页端查看），您会看到详细的分类目录。主要涵盖两大领域：

• Natural Language Processing (NLP) 包含计算社会科学、对话系统、文本生成、信息抽取、知识图谱、大语言模型 (LLM)、机器翻译、命名实体识别、预训练模型、Prompt 工程等 20+ 个子领域。

• Machine Learning (ML) 包含架构搜索、AutoML、贝叶斯方法、计算机视觉、对比学习、扩散模型 (Diffusion Models)、联邦学习、少样本学习、图神经网络、模型压缩、迁移学习等 20+ 个子领域。

2. 查找具体论文

在每个分类标题下（例如 #### [Dialogue and Interactive Systems]），列出了相关的综述论文。每条记录包含：

• 论文标题
• 发表 venue 与年份
• [paper]：指向论文 PDF 或 arXiv 页面的链接。
• [bib]：指向 BibTeX 引用文件的链接。

使用示例： 假设您需要查找关于“情感分析”的综述：

1. 在文档中定位到 Sentiment Analysis, Stylistic Analysis and Argument Mining 章节。
2. 点击该章节下列出的 [paper] 链接即可直接阅读论文。
3. 点击 [bib] 链接可获取引用格式，方便写入您的 LaTeX 或参考文献管理工具。

3. 查看统计图表

项目中包含了关于各领域论文数量分布、年度发表趋势以及热点话题词云的图片（Figure 1-5），直接在 README 中即可查看，帮助您快速了解领域热度。