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AAAI 2019 分析 Google Scholar 订阅 CoKE : Word Sense Induction Using Contextualized Knowledge Embeddings Word Embeddings can capture lexico-semantic information but remain flawed in their inability to assign unique representations to different senses of…
ICML 2019 分析 Word Embeddings Understanding the Origins of Bias in Word Embeddings Popular word embedding algorithms exhibit stereotypical biases, such as gender bias. The widespread use of these algorithms in machine learning systems can amplify ster…
[清华NLP]图神经网络GNN论文分门别类,16大应用200+篇论文最新推荐 图神经网络研究成为当前深度学习领域的热点.最近,清华大学NLP课题组Jie Zhou, Ganqu Cui, Zhengyan Zhang and Yushi Bai同学对 GNN 相关的综述论文.模型与应用进行了综述,并发布在 GitHub 上.16大应用包含物理.知识图谱等最新论文整理推荐. GitHub 链接: https://github.com/thunlp/GNNPapers 目录            …
Generating Fluent Adversarial Examples for Natural Languages   ACL 2019 为自然语言生成流畅的对抗样本 摘要 有效地构建自然语言处理(NLP)任务的对抗性攻击者是一个真正的挑战.首先,由于句子空间是离散的.沿梯度方向做小扰动是困难的.其次,生成的样本的流畅性不能保证.在本文中,我们提出了MHA,它通过执行Metropolis-Hastings抽样来解决这两个问题,其建议是在梯度的指导下设计的.在IMDB和SNLI上的实验表明,…
原创作者 | 疯狂的Max 01 背景 命名实体识别任务分为嵌套命名实体识别(nested NER)和普通命名实体识别(flat NER),而序列标注模型只能给一个token标注一个标签,因此对于嵌套NER任务,需要使用两个以上的序列标注模型来完成标注任务. 为了解决这一问题大部分人[1][2][3]用pipelined systems处理嵌套NER任务,但这种处理方式存在错误传播.运行时间长.手工提取特征强度大等问题. 受到当下一些研究者[4][5]将NLP问题转换为QA任务的启发,作者提出一…
Awesome Knowledge-Distillation 2019-11-26 19:02:16 Source: https://github.com/FLHonker/Awesome-Knowledge-Distillation Awesome Knowledge-Distillation Different forms of knowledge Knowledge from logits Knowledge from intermediate layers Graph-based Mut…
Infor转型十年启示录:ERP套件厂商为什么要做云平台? https://www.tmtpost.com/4199274.html 好像浪潮国际 就是用的infor的ERP软件. 秦聪慧• 2019-11-30 14:58 摘要: 在帮助客户转型之前,首先自己先转型. 图片来源@视觉中国 无“数字”不“企服”.随着企业降本增效需求的日益迫切,各个行业都将数字化转型提上日程.ERP( Enterprise Resource Planning,企业资源计划)作为数据上云的第一站,被越来越多的企业当…
git地址 https://github.com/microwangwei git用户名 microwangwei 学号后五位 62214 博客地址 https://www.cnblogs.com/westweishao/ 作业链接 https://edu.cnblogs.com/campus/xnsy/2019autumnsystemanalysisanddesign/homework/7584 声明: 本次博客部分排版以及内容参考了一些博客 博客地址:https://www.cnblogs.…
自然语言处理方面的研究在近几年取得了惊人的进步,深度神经网络模型已经取代了许多传统的方法.但是,当前提出的许多自然语言处理模型并不能够反映文本的多样特征.因此,许多研究者认为应该开辟新的研究方法,特别是利用近几年较为流行的对抗样本生成和防御的相关研究方法. 使用对抗样本生成和防御的自然语言处理研究可以基本概括为以下三种:1. 用未察觉的扰动迷惑模型,并评价模型在这种情况下的表现:2. 有意的改变深度神经网络的输出:3. 检测深度神经网络是否过于敏感或过于稳定,并寻找防御攻击的方法. Jia 和…