古汉语NLP研究现状综述(2009—2024)

文章综述了古汉语自然语言处理(NLP)领域的研究现状,特别是下游任务方面的进展。通过分析2009年至2024年的23篇相关论文,文章指出古汉语NLP面临的挑战,并探讨了包括断句与标点、分词、词性标注、命名实体识别等任务的研究方法和成果。研究发现,尽管古汉语与现代汉语在NLP任务上存在差异,但深度学习等技术的发展为古汉语文本处理提供了新途径。文章还讨论了多任务一体化研究的潜力,并对未来发展趋势进行了展望,强调了构建结构化数据集的重要性和对领域发展的促进作用。