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论文地址 ：https://www.aclweb.org/anthology/P19-1565/ 作者 ： Jianheng Tang, Tiancheng Zhao, Chenyan Xiong, Xiaodan Liang, Eric Xing, Zhiting Hu 机构 ： 中山大学，CMU 阅读全文
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论文地址 ：https://www.aclweb.org/anthology/P19-1564/ 作者： Hung Le, Doyen Sahoo, Nancy Chen, Steven Hoi 机构 ：Singapore Management University, Institute of In 阅读全文
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论文地址 ：https://www.aclweb.org/anthology/P19-1563/ 作者 ： Jie Cao, Michael Tanana, Zac Imel, Eric Poitras, David Atkins, Vivek Srikumar 机构 ： 犹他大学，华盛顿大学 研究 阅读全文
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论文地址 ：https://www.aclweb.org/anthology/P19-1483/ 作者 ：Bhuwan Dhingra, Manaal Faruqui, Ankur Parikh, Ming-Wei Chang, Dipanjan Das, William Cohen 机构 ： CM 阅读全文
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论文地址 ：https://www.aclweb.org/anthology/P19-1482/ 作者 ：Chen Wu, Xuancheng Ren, Fuli Luo, Xu Sun 机构 ： 清华、北大 研究的问题： 关注的是文本的风格迁移问题。目前主流的方法还是用类似于翻译中的端到端方法，但 阅读全文
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论文地址 ：https://www.aclweb.org/anthology/P19-1481/ 作者 ：Vishwajeet Kumar, Nitish Joshi, Arijit Mukherjee, Ganesh Ramakrishnan, Preethi Jyothi 机构 ： IITB-M 阅读全文
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论文地址 ：https://www.aclweb.org/anthology/P19-1480/ 作者 ： Yifan Gao, Piji Li, Irwin King, Michael R. Lyu 机构 ：香港中文大学，腾讯AI lab 研究的问题： 关注的是会话问题生成。如下图所示，从一片文章 阅读全文
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论文地址 ：https://www.aclweb.org/anthology/P19-1479/ 作者 ： Wei Li, Jingjing Xu, Yancheng He, ShengLi Yan, Yunfang Wu, Xu Sun 机构 ： 北大，腾讯PCG 研究的问题： 关注的是对于新闻自 阅读全文
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论文地址 ：https://www.aclweb.org/anthology/P19-1413/ 作者 ：I-Ta Lee, Dan Goldwasser 机构 ： Purdue University 研究的问题： 关注的是脚本知识的建模问题。脚本，它是结构化的知识表示，用于捕获给定场景下事件与参与 阅读全文
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论文地址 ：https://www.aclweb.org/anthology/P19-1412/ 作者 ：Nanjiang Jiang, Marie-Catherine de Marneffe 机构 ： The Ohio State University 研究的问题： 讨论的是推断说话人承诺Infe 阅读全文
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论文地址 ：https://www.aclweb.org/anthology/P19-1411 作者 ： Linh The Nguyen, Linh Van Ngo, Khoat Than, Thien Huu Nguyen 机构 ： Hanoi University of Science and 阅读全文
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论文地址 ： https://www.aclweb.org/anthology/P19-1410 作者 ： Xiang Lin, Shafiq Joty, Prathyusha Jwalapuram, M Saiful Bari 机构 ： Nanyang Technological Universi 阅读全文
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论文地址 ：https://arxiv.org/abs/1906.01753 作者 ：Shany Barhom, Vered Shwartz, Alon Eirew, Michael Bugert, Nils Reimers, Ido Dagan 机构 ： Bar-Ilan University, 阅读全文
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论文地址 ：https://www.aclweb.org/anthology/P19-1408/ 作者 ：Nafise Sadat Moosavi1, Leo Born, Massimo Poesio, Michael Strube 机构 ： Technische Universitat Darms 阅读全文
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论文地址：https://arxiv.org/abs/1906.01738 作者 ： David Jurgens, Eshwar Chandrasekharan, Libby Hemphill 机构 ： University of Michigan, Georgia Tech 研究的问题： 本文首先 阅读全文
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论文地址： https://hal.inria.fr/hal-02131630/document 作者 ： Ganesh Jawahar, Benoît Sagot, Djamé Seddah 机构 ： Inria 研究的问题： 探究BERT的深层次表征学习的论文，也就是通过实验研究BERT的可解释 阅读全文
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论文地址 ：https://arxiv.org/abs/1906.02243v1 作者 ： Emma Strubell, Ananya Ganesh, Andrew McCallum 机构 ： University of Massachusetts Amherst 研究的问题： 一篇很绿色的文章。作 阅读全文
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论文地址 ：https://arxiv.org/abs/1906.00592 作者 ：Baosong Yang, Longyue Wang, Derek F. Wong, Lidia S. Chao, Zhaopeng Tu 机构 ： 腾讯AI lab 研究的问题： 在RNN类网络中，使用的是序列建 阅读全文
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论文地址 ：https://www.aclweb.org/anthology/P19-1353/ 作者 ：Matthew Sims, Jong Ho Park, David Bamman 机构 ：伯克利 研究的问题： 制作了一个文学事件数据集，也就是发生在小说里的事件。通过100本书选取了7849个 阅读全文
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论文地址 ： https://www.aclweb.org/anthology/P19-1352/ 作者 ：Xuebo Liu, Derek F. Wong, Yang Liu, Lidia S. Chao, Tong Xiao, Jingbo Zhu 机构 ：澳门大学，清华大学，东北大学 研究的问 阅读全文
posted @ 2020-04-21 22:40
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论文地址：https://arxiv.org/abs/1901.02860 作者 ：Zihang Dai, Zhilin Yang, Yiming Yang, Jaime Carbonell, Quoc V. Le, Ruslan Salakhutdinov 机构： CMU，Google 研究的问题 阅读全文
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论文地址：https://arxiv.org/abs/1905.08160 作者 ： Joost Bastings, Wilker Aziz, Ivan Titov 机构：University of Amsterdam 研究的问题： 同样是关注神经网络可解释性的一篇论文，主要是分类任务中的可解释性。 阅读全文
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论文地址 ：https://arxiv.org/abs/1905.06401v1 作者 ：Grzegorz Chrupała, Afra Alishahi 机构：Tilburg University 已有研究工作： 在神经网络的分析中，最常用的方法是诊断模型（diagnostic models）。具 阅读全文
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论文地址：https://arxiv.org/abs/1906.03731v1 作者 ： Sofia Serrano, Noah A. Smith 机构 ：华盛顿大学 研究的问题： 在句子分类任务中讨论attention的作用，主要是通过中间表示擦除的方法来验证注意力机制的作用，即通过mask注意力 阅读全文
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论文地址：https://www.aclweb.org/anthology/P19-1281/ 作者：Henry Moss, Andrew Moore, David Leslie, Paul Rayson 机构：Lancaster University 研究的问题： 关注模型选择的问题，也就是在尽可 阅读全文
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论文地址 ： https://www.aclweb.org/anthology/P19-1189/ 已有研究工作： TDS，training data selection，可以用来解决监督模型中的数据跨域、分布不匹配的问题，可以去除噪声和不相干的样本。一般的方法是将整个数据集在某种度量标准下进行评分 阅读全文
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论文地址 ： https://arxiv.org/abs/1907.09671?context=cs.LG 研究的问题： 神经网络复杂强大的表达能力是以牺牲了数据效率为代价的，本文要做的就是以半监督的方式预先学习抽象的知识，将神经网络的表达能力和逻辑形式的数据效率结合起来。 如上图所示，模型经过两个 阅读全文
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论文地址：https://arxiv.org/abs/1906.01250?context=cs.LG 已有的研究工作： 在实体链接上，已有的工作大多基于维基百科和启发式方法，它需要大量特地为任务注释的文档集合。并且这样的模型只适用于特定领域，在其他领域应用效果较差。 本文的工作和创新点： 本文主要 阅读全文
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论文地址：https://arxiv.org/abs/1906.02897?context=cs.CL 研究的问题： 关注的是半监督的多域学习的问题，具体地说，由于文本的来源是各种各样的，它们的形式并不一致，域标签也并不总是可用的。同时，有一些跨域的内容，比如“新闻”下面包括政治、体育、旅游等。要准 阅读全文
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论文地址：https://arxiv.org/abs/1906.05226?context=cs 已有研究工作： 本文主要参考了google那篇经典的ENAS模型，ENAS通过树结构的搜索空间或者Q-learning，基于权重共享策略进行架构搜索。 本文的工作和创新点：、 在ENAS的基础上，提出了 阅读全文
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论文地址：https://www.aclweb.org/anthology/P19-1105/ 研究的问题: 关注的是结合语义的文本分类问题，以往的研究，比如用word2vec的方法，是将单词映射到一个隐空间中。但是word2vec对于一个单词，它的表示是固定的，所以无法解决一词多义的问题。 解决的 阅读全文
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论文地址：https://www.aclweb.org/anthology/Q19-1013/ 研究的问题： 主要关注的是有附加信息的文本分类问题，比如使用用户/产品信息进行情感分类，实现自定义化的文本分类任务。比如可以提供用户信息来定制分类器，也可以向分类器提供特定于文本的类别列表来预测分类。框架 阅读全文
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