100篇NLP论文

这是100篇重要的自然语言处理(NLP)论文的列表，认真的学生和该领域的研究人员可能应该了解和阅读这些论文。这份榜单是由长原雅人整理的。我欢迎对此列表的任何反馈。

这份榜单最初是基于我几年前发布的一个Quora问题的答案：所有NLP学生肯定应该阅读的最重要的研究论文是什么？我感谢所有为最初的帖子做出贡献的人。

这份清单远远不完整或不客观，而且还在不断演变，因为每年都有重要的论文发表。请通过拉取请求和问题让我知道，如果有什么东西丢失了。

论文不一定非得是经过同行评审的会议/期刊论文才能出现在这里。我们还包括教程/调查风格的论文和博客文章，它们通常比原始论文更容易理解。

John Lafferty，Andrew McCallum，Fernando C.N.Pereira：条件随机场：用于分割和标记序列数据的概率模型，ICML 2001。

Kamal Nigam等人：使用EM从标记和未标记文档中进行文本分类。机器学习，1999。

Marco Tulio Ribeiro等："；我为什么要相信你？"；：解释任何分类器的预测，KDD 2016。

Marco Tulio Ribeiro等人：超越准确性：使用核对表对NLP模型进行行为测试，ACL 2020。

迈克尔·柯林斯：隐马尔可夫模型的辨别性训练方法：感知器算法的理论和实验，EMNLP 2002。

丹·克莱因和克里斯托弗·曼宁：“基于语料库的句法结构归纳：依存和成分模型”，ACL2004。

吴德凯：倒装转换语法与平行语料库的双语句法分析，计算语言学，1997。

Kishore Papineni等人：BLEU：机器翻译的一种自动评价方法，ACL2002。

菲利普·雷斯尼克和诺亚·A·史密斯：作为平行语料库的网络，计算语言学，2003年。

弗朗茨·约克和赫尔曼·奈伊：统计机器翻译的对齐模板方法，计算语言学，2004年。

Ilya Sutskever、Oriol Vinyals和Quoc V.Le：使用神经网络进行序列到序列学习，NIPS 2014。

Dzmitry Bahdanau等人：通过联合学习对齐和翻译实现的神经机器翻译，2014。

Rico Sennrich等人：带有子词单元的稀有单词的神经机器翻译。ACL 2016。

吴永辉等：谷歌的神经机器翻译系统：弥合人机翻译之间的鸿沟，2016。

Marc‘Aurelio Ranzato等人：用递归神经网络进行序列水平训练。ICLR 2016。