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# 自然语言处理进展追踪

## 目录

### 英语

- [自动语音识别](english/automatic_speech_recognition.md)
- [CCG](english/ccg.md)
- [常识](english/common_sense.md)
- [成分句法分析](english/constituency_parsing.md)
- [指代消解](english/coreference_resolution.md)
- [数据到文本生成](english/data_to_text_generation.md)
- [依存句法分析](english/dependency_parsing.md)
- [对话](english/dialogue.md)
- [领域适应](english/domain_adaptation.md)
- [实体链接](english/entity_linking.md)
- [语法纠错](english/grammatical_error_correction.md)
- [信息抽取](english/information_extraction.md)
- [意图检测与槽位填充](english/intent_detection_slot_filling.md) 
- [关键短语抽取与生成](english/keyphrase_extraction_generation.md)
- [语言建模](english/language_modeling.md)
- [词汇规范化](english/lexical_normalization.md)
- [机器翻译](english/machine_translation.md)
- [缺失元素](english/missing_elements.md)
- [多任务学习](english/multi-task_learning.md)
- [多模态](english/multimodal.md)
- [命名实体识别](english/named_entity_recognition.md)
- [自然语言推理](english/natural_language_inference.md)
- [词性标注](english/part-of-speech_tagging.md)
- [释义生成](english/paraphrase-generation.md)
- [问答](english/question_answering.md)
- [关系预测](english/relation_prediction.md)
- [关系抽取](english/relationship_extraction.md)
- [语义文本相似度](english/semantic_textual_similarity.md)
- [语义解析](english/semantic_parsing.md)
- [语义角色标注](english/semantic_role_labeling.md)
- [情感分析](english/sentiment_analysis.md)
- [浅层句法分析](english/shallow_syntax.md)
- [文本简化](english/simplification.md)
- [立场检测](english/stance_detection.md)
- [摘要](english/summarization.md)
- [分类体系学习](english/taxonomy_learning.md)
- [时间处理](english/temporal_processing.md)
- [文本分类](english/text_classification.md)
- [词义消歧](english/word_sense_disambiguation.md)

### 越南语

- [依存句法分析](vietnamese/vietnamese.md#dependency-parsing)
- [意图检测与槽位填充](vietnamese/vietnamese.md#intent-detection-and-slot-filling)
- [机器翻译](vietnamese/vietnamese.md#machine-translation)
- [命名实体识别](vietnamese/vietnamese.md#named-entity-recognition)
- [词性标注](vietnamese/vietnamese.md#part-of-speech-tagging)
- [语义解析](vietnamese/vietnamese.md#semantic-parsing)
- [分词](vietnamese/vietnamese.md#word-segmentation)

### 印地语

- [组块分析](hindi/hindi.md#chunking)
- [词性标注](hindi/hindi.md#part-of-speech-tagging)
- [机器翻译](hindi/hindi.md#machine-translation)

### 中文

- [实体链接](chinese/chinese.md#entity-linking)
- [中文分词](chinese/chinese_word_segmentation.md)
- [问答](chinese/question_answering.md)

如需了解更多中文任务、数据集和结果，请访问 [Chinese NLP](https://chinesenlp.xyz/#/) 网站。

### 法语

- [问答](french/question_answering.md)
- [摘要](french/summarization.md)

### 俄语

- [问答](russian/question_answering.md)
- [情感分析](russian/sentiment-analysis.md)
- [摘要](russian/summarization.md)

### 西班牙语

- [命名实体识别](spanish/named_entity_recognition.md)
- [实体链接](spanish/entity_linking.md#entity-linking)
- [摘要](spanish/summarization.md)

### 葡萄牙语

- [问答](portuguese/question_answering.md)

### 韩语

- [问答](korean/question_answering.md)

### 尼泊尔语

- [机器翻译](nepali/nepali.md#machine-translation)

### 孟加拉语
- [词性标注](bengali/part_of_speech_tagging.md)
- [情感检测](bengali/emotion_detection.md)
- [情感分析](bengali/sentiment_analysis.md)

### 波斯语
- [命名实体识别](persian/named_entity_recognition.md)
- [自然语言推理](persian/natural_language_inference.md)
- [摘要](persian/summarization.md)

### 土耳其语

- [摘要](turkish/summarization.md)

### 德语

- [问答](german/question_answering.md)
- [摘要](german/summarization.md)

### 阿拉伯语
- [语言建模](arabic/language_modeling.md)


本文旨在追踪自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）领域的进展，并概述最常见 NLP 任务及其相应数据集上的最先进水平（state-of-the-art，SOTA）。

本文既涵盖依存句法分析和词性标注等传统核心 NLP 任务，也包括阅读理解、自然语言推理等较新的任务。主要目标是为读者快速概览其关注任务的基准数据集和最先进水平，作为进一步研究的起点。为此，若某任务的结果已在某处发布并定期维护（例如公开排行榜），则会引导读者前往该处查看。

若希望以后再次找到本文，只需在浏览器中访问 [`nlpprogress.com`](https://nlpprogress.com/) 或 [`nlpsota.com`](http://nlpsota.com/)。

### 贡献

#### 指南

**结果** &nbsp; 优先采用已发表论文中报告的结果；对于具有影响力的预印本，可酌情例外。

**数据集** &nbsp; 数据集除在介绍该数据集的论文中使用外，还应在至少一篇已发表论文中用于评估。

**代码** &nbsp; 建议在有可用实现时添加实现链接。若表格中尚无该列，可添加 `Code` 列（见下文）。在 `Code` 列中，使用 [Official](http://link_to_implementation). 标注官方实现。若有非官方实现，请使用 [Link](http://link_to_implementation)（见下文）。若无可用实现，可将该单元格留空。

#### 添加新结果

若要添加新结果，只需点击相应任务文件右上角的小编辑按钮（见下文）。

![点击编辑按钮以添加文件](img/edit_file.png)

这允许您以 Markdown 格式编辑文件。只需按相同格式向相应表格添加一行。确保表格保持排序（最佳结果排在最上方）。完成修改后，请点击页面顶部的 "Preview changes" 选项卡，确认表格显示正常。若一切无误，请滚动至页面底部，您将看到下方表单。

![填写文件变更信息](img/propose_file_change.png)

为拟议的变更添加名称和可选描述，选择 "Create a new branch for this commit and start a pull request"，然后点击 "Propose file change"。

#### 添加新数据集或任务

添加新数据集或任务时，也可遵循上述步骤。或者，您可以 fork 该仓库。无论采用哪种方式，请按以下步骤操作：

1. 若任务完全全新，请创建新文件并在上方目录中添加链接。
2. 否则，将任务或数据集添加到相应文件的对应章节中（按字母顺序排列）。
3. 简要描述数据集/任务并附上相关参考文献。
4. 说明评估设置和评估指标。
5. 展示数据集/任务的标注示例样貌。
6. 若有下载链接，请添加。
7. 复制下方表格，并为数据集/任务填写至少两条结果（包括最先进水平）（将 Score 改为您数据集的指标）。若数据集/任务有多个指标，请添加到 `Score` 的右侧。
1. 以 pull request 形式提交变更。

| Model           | Score  |  Paper / Source | Code |
| ------------- | :-----:| --- | --- |
|  |  |  | |


### 愿望清单

以下仍是尚未覆盖的任务与数据集：

- 双语词典归纳（bilingual dictionary induction）
- 话语解析（discourse parsing）
- 关键短语抽取（keyphrase extraction）
- 知识库填充（KBP, knowledge base population）
- 更多对话任务
- 半监督学习（semi-supervised learning）
- 框架语义解析（FrameNet 整句分析，frame-semantic parsing）

### 导出为结构化格式

你可以将所有数据提取为结构化的、机器可读的 JSON 格式，其中包含已解析的任务、描述与 SOTA 表格。

说明见 [structured/README.md](structured/README.md)。

### 在本地构建网站的说明

使用 Jekyll 在本地构建网站的说明见[此处](jekyll_instructions.md)。