关于NLP基准数据集的快速概览，以及最新技术的进展

本文是一个自然语言处理资源索引，涵盖了目前NLP领域常用任务的最佳实验  结果和数据集资源，可以作为进一步从事NLP研究的基础。读者也可以自行在Github页面上添加新的结果，本文中大部分为英文NLP资源，还有少数汉语、印地语和越南语资源。

本文实际上是一个索引，旨在记录自然语言处理（NLP）领域的新进展，并概述最常见的NLP任务及其相应数据集的新技术。

这篇索引旨在涵盖主要的传统和核心NLP任务，如语义依赖性解析和词性标注等，以及最近不断取得新突破的任务，比如阅读理解和自然语言推理。本文主要目标是为感兴趣的读者提供关于NLP基准数据集的快速概览，以及最新技术的进展，这些数据集和新进展可以作为进一步NLP研究的基础。

因此，本文有意将这些NLP领域的新研究进展做一个简单汇总，便于研究人员集中查阅参考。

读者也可以通过浏览器访问nlpprogress.com 或nlpsota.com来阅读本文。

简易使用指南

实验结果 

本文首选在已发表的论文中的实验结果，但对少数影响力很大的预印本论文也可能入选。

数据集 

本文中收录的数据集，除了利用该数据集的论文之外，还应经过至少一篇已发表的其他论文的评估。

代码   

我们建议添加指向实现的链接（如果可用）。如果代码不存在，您可以向表中添加代码列（见下文）。在Code列，建议使用官方实现。如果有非官方实现，请使用链接（见下文）。如果没有可用的实现，可以将单元格留空。

向本索引中添加新结果

如果要添加新结果，只需单击文件右上角的小编辑按钮以执行相应任务（如下图所示）。

读者可以在Markdown中编辑文件。只需以相同的格式将一行添加到相应的表中即可。确保表格中数据排序正确（将最佳结果位于顶部）。完成更改后，单击页面顶部的“预览更改”选项卡，确保表格看起来还不错。如果一切看起来都OK，请转到页面底部确认更改。

此处需要为建议更改添加名称，可以选择添加说明文字，可以选择“创建新分支并启动拉取请求”，然后单击“提交更改”。

具体索引内容和研究领域如下，绝大部分为英语，有少量资源为汉语、印地语和越南语。

英语

自动语音识别

CCG超级标准

常识

选区解析

共同决议

依赖解析

对话

域适应

实体链接

语法纠错

信息提取

语言建模

词汇规范化

机器翻译

多任务学习

多模态

命名实体识别

自然语言推理

词性标注

问答

关系预测

关系提取

语义文本相似度

语义解析

语义角色标记

情绪分析

浅语法

简单化

状态检测

概要

分类学习

时间处理

文字分类

词义消歧

中文

实体链接

中文词汇分割

印地语

分块

词性标注

机器翻译

越南语

依赖解析

机器翻译

命名实体识别

词性标注

分词

最后以”中文-词汇分割”子类目为例，简单说明这个索引资源的呈现方式。

点击相应链接进入，首先是中文词汇分割这个任务的简要介绍。

下面列出了不同作者建立的基于不同搜索方式的单词分割模型，以及相应模型的发表时间。

接下来是评估指标，此类中为F1分数。下面以表格形式给出每种模型在不同数据集上获得的最佳F1分数。每个分数对应的研究论文链接和部分Github资源地址。

可以看到，表中中文词汇分割模型的最优F1分数均超过了96分，感兴趣的读者可以点击查看论文或Github资源。