自然语言处理（NLP）近年来因大型语言模型（LLMs）的应用而发生显著变化，但文本预处理仍然至关重要。文章介绍了三种使用NLTK进行有效文本预处理的方法：1）使用MWETokenizer保留多词表达的完整性；2）通过词性标注实现上下文感知的词形还原；3）利用统计方法提取关键短语。这些技术有助于提高NLP模型的准确性和鲁棒性。

本研究探讨了电商卖家在广告中使用关键短语的相关性，强调与人类判断的一致性。通过将关键短语相关性框架化为卖家判断、广告和搜索的动态交互，提出利用大型语言模型提升相关性模型效果的方法，研究发现该方法能更好地协调卖家、广告和搜索的需求。

本研究提出了一种新方法，利用预训练的大型语言模型从文档中提取相关概念，超越传统的关键短语提取。验证结果显示，该方法在F1得分上优于现有技术，展示了大型语言模型在概念提取中的潜力。

本研究提出了一种自编排的数据增强方法，通过合并相似文档生成合成样本，解决了关键短语生成模型训练数据不足的问题，有效提升了生成效果。

本研究探讨了俄语科学关键短语生成的挑战，并评估了基于提示的大型语言模型在此任务中的表现。结果表明，这些模型在简单提示下的表现优于常见基准，具有重要的应用潜力。

本研究提出了CriSPO模型，旨在提升大语言模型生成摘要的质量。通过提取源文档中的关键短语，模型显著提高了摘要的ROUGE F1和召回率，强调了短语级显著信息的重要性，为基于提示的摘要系统提供了新思路。

SimCKP是一个简单的对比学习框架，能够学习上下文感知的短语级表示，并生成不出现在文档中的关键短语。实验结果表明，SimCKP在多个基准数据集上的性能明显优于现有的模型。

本文介绍了如何训练针对文本文档中关键短语的任务特定语言模型，并提出了新的预训练目标和适用于BART的预训练设置。通过对预训练语言模型进行微调，可以用于命名实体识别、问答、关系抽取、编写摘要等任务。