Neural Natural Language Processing for Long Texts: A Survey of the State-of-the-Art
本文专门针对长文本的自然语言处理进行了系统性地总结和分析。作为该论文《Neural Natural Language Processing for Long Texts: A Survey of the State-of-the-Art》的翻译工作，本文旨在提供一个全面的综述。
长文本的神经自然语言处理：研究现状综述
摘要部分
* 3.2 长文档NLP的神经构建块
* * 3.2.1 词嵌入
* 3.2.2 BERT
* 3.2.3 ELECTRA
* 3.2.4 GPT分类模块
面临着数据分类的挑战
为提升分类效率，提出了多维度解决方案
4.2.1 多标签识别
通过特征精简优化分类性能
4.2.2 特征精简
采用稀疏Transformer提升计算效率
4.2.3.1 稀疏Transformer
通过稀疏化机制减少计算开销
4.2.3.2 Longformer
基于长距离注意力机制提升准确性
4.2.3.3 BigBird
采用块状结构优化Transformer性能
-
4.2.4 多层Transformers
-
4.2.4.1 多级注意力机制
-
4.2.4.2 高阶Transformer
-
4.2.4.3 多级稀疏Transformer
* 4.2.5 循环Transformers * * 4.2.5.1 Transformer-XL-
4.2.5.2 ERNIE-Doc
-
4.3 稀疏，层次或者循环Transformers？
-
- 文档摘要
5.1 挑战
5.2 解决方案
5.2.1 评估指标
5.2.2 抽取式摘要
5.2.2.1 通过层次结构构建摘要
5.2.2.2 基于BERT的层次摘要
5.2.2.3 超图Transformer
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5.2.3 摘要框架
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5.2.3.1 指针生成器架构
-
5.2.3.2 基于BERT的稀疏注意力机制
-
5.2.3.3 本地注意力机制及其内容选择策略
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5.2.3.4 整合自顶向下与自底向上的推理机制
-
6 情感分析
-
- 6.1 挑战
- 6.2 解决方案
-
- 6.2.1 混合结构
- 6.2.2 带有Transformer的情感分析
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7 公开长文档数据集
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8 总结
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9 结论
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摘要
在过去的十年里，深度神经网络（DNN）的应用显著推动了自然语言处理（NLP）的发展。然而，长文档分析与短文本分析的需求存在显著差异，而随着在线文档数量的激增，对长文本的自动理解已成为机器学习领域的重要研究方向。本文旨在实现两个目标：第一，介绍相关的神经网络构建模块，作为简明扼要的教学材料；第二，探讨长文档NLP领域的最新技术，重点聚焦于文档分类和摘要生成两大核心任务，其中文档情感分析也被纳入讨论范围，因为它通常被视为文档分类的特殊情形。因此，本文聚焦于文档级别的分析任务。它深入探讨了长文档NLP面临的主要挑战和问题，并介绍了当前有效的解决方案。最后，本文推荐了若干公开可用且带注释的数据集，为后续研究提供了便捷的资源。
1 引言
2 相关之前的综述
3 用于长文档分析的深度神经网络
3.1 一般神经架构
3.1.1 多层感知机
3.1.2 卷积神经网络
3.1.3 循环神经网络
3.1.4 LSTM网络
3.1.5 编码器-解码器结构与注意力机制
3.1.6 Transformer
3.2 长文档NLP的神经构建块
3.2.1 词嵌入
3.2.2 BERT
3.2.3 ELECTRA
3.2.4 GPT
4 文档分类
4.1 挑战
4.2 解决方案
4.2.1 多标签分类
4.2.2 特征修剪
4.2.3 稀疏注意力Transformers
4.2.3.1 稀疏Transformer
4.2.3.2 Longformer
4.2.3.3 BigBird
4.2.4 层次Transformers
4.2.4.1 层次注意力网络
4.2.4.2 Hi-Transformer
4.2.4.3 层次稀疏Transformer
4.2.5 循环Transformers
4.2.5.1 Transformer-XL
4.2.5.2 ERNIE-Doc
4.3 稀疏，层次或者循环Transformers？
5 文档摘要
5.1 挑战
5.2 解决方案
5.2.1 评估指标
5.2.2 抽取式摘要
5.2.2.1 使用层次结构构建摘要
5.2.2.2 使用BERT的层次摘要
5.2.2.3 超图Transformer
5.2.3 抽象式摘要
5.2.3.1 指针生成器网络
5.2.3.2 BERT和稀疏注意力Transformer
5.2.3.3 本地注意力与内容选择
5.2.3.4 结合Top-down和Bottom-up推理
6 情感分析
6.1 挑战
6.2 解决方案
6.2.1 混合结构
6.2.2 带有Transformer的情感分析
7 公开长文档数据集
8 总结
本节阐述了本文中提出的问题、探讨了现有的解决方案，并对相关研究进行了分析。表2涵盖文档分类内容，表3涵盖文档摘要信息。
9 结论
长文档的自动分析仍处于初级阶段，其计算效率和准确性亟待提升。自2015年以来，神经网络模型已从处理小型文档扩展到有效解析大型文章和书籍。尽管目前取得的进展令人鼓舞，但要真正突破现有局限仍需持续努力。这项研究不仅涉及长文本分析，还可能为NLP领域的其他任务提供启发。然而，现有的先进解决方案往往依赖于权衡取舍，这限制了它们的普适性应用。此外，与数字/计算人文的协作研究具有巨大潜力，尤其是在文学情感分析方面。尽管理论基础已初步建立，但现有突破尚未得到广泛应用。因此，未来的研究方向应着重探索如何突破现有限制，以实现更广泛的应用。