Området Natural Language Processing (NLP) växer snabbt, med ny forskning publiceras dagligen tillsammans med ett överflöd av handledningar, kodbaser och andra online-resurser. För att lära sig detta dynamiska fält eller hålla sig à jour med den senaste forskningen måste både studenter och pedagoger och forskare ständigt sålla genom flera källor för att hitta värdefull och relevant information. För att ta itu med denna situation introducerar vi TutorialBank, en ny, offentligt tillgänglig dataset som syftar till att underlätta NLP utbildning och forskning. Vi har manuellt samlat in och kategoriserat över 6 300 resurser på NLP samt relaterade områden inom artificiell intelligens (AI), maskininlärning (ML) och informationsinsamling (IR). Vårt dataset är den största handplockade corpusen av resurser avsedda för NLP-utbildning som inte bara omfattar akademiska uppsatser. Dessutom har vi skapat både en sökmotor 1 och ett kommandoradsverktyg för resurserna och har kommenterat corpus för att inkludera listor över forskningsområden, relevanta resurser för varje ämne, förutsättningar relationer mellan ämnen, relevanta deldelar av enskilda resurser, bland annat annoteringar. Vi släpper datasetet och presenterar flera vägar för ytterligare forskning.
HandledningBank REF ) hjälper forskare att lära sig eller hålla sig uppdaterade inom NLP-området.
TutorialBank: A Manually-Collected Corpus for Prerequisite Chains, Survey Extraction and Resource Recommendation
{'venue': 'Proceedings of the 56th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers)', 'journal': 'Proceedings of the 56th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}