ro发表在哪篇论文

论文顺序：分成水,地,火,风、火属性对地属性强、只是情况相反时不同、根据场所用不同的属性才对、魔法那深度是没办法了解的、随便掉入魔力中很危险、适当的魔法使用与休息是、给予安全战斗的保障、与其它职业们结成组队后、奖励去战斗其实根本不需要什么论文顺序，路西伍司凯莎斯做论文的时候，上述语句会顺序出现在对话框中，而且就这么一个选择，你要做的只有按 "确定" 就可以了。

你好，元素周期表的历史演变可以追溯到18世纪，由于化学元素的不断发现，种类越来越多，反应的性质越来越复杂。化学家开始对它们进行了整理、分类的研究，以寻求系统的元素分类体系。一、门捷列夫发现元素周期律前对元素分类的研究（1）1789年，法国化学家拉瓦锡在他的专著《化学纲要》一书中，列出了世界上第一张元素表。他把已知的33种元素分成了气体元素、非金属、金属、能成盐之土质等四类。但他把一些物，如光、石灰、镁土都列入元素。1．属于气态的简单物质，可以认为是元素：光、热、氧气、氮气、氢气。2．能氧化和成酸的简单非金属物质：硫、磷、碳、盐酸基、氢氟酸基、硼酸基。3．能氧化和成盐的简单金属物质：锑、砷、银、认钻、铜、锡。铁、锰、汞、钼、金、铂、铅、钨、锌。4．能成盐的简单土质：石灰、苦土、重土、矾土、硅土。（2）1829年，德国化学家德贝莱纳（Dobereiner,J.W.1780-1849）根据元素的原子量和化学性质之间的关系进行研究，发现在已知的54种元素中有5个相似的元素组，每组有3种元素，称为“三元素组”，如钙、锶、钡、氯、溴、磺。每组中间一种元素的原子量为其它二种的平均值。例如，锂、钠、钾，钠的原子量为（69＋39．1）／2＝23。（3）1862年，法国的地质学家尚古多（Chancourtois,A.E.B.1820-1886）绘出了“螺旋图”。他将已知的62个元素按原子量的大小次序排列成一条围绕圆筒的螺线，性质相近的元素出现在一条坚线上。他第一个指出元素性质的周期性变化。（4）1863年，英国的化学家纽兰兹（Newlands,J.A.R.1837-1898）排出一个“八音律”。他把已知的性质有周期性重复，每第八个元素与第一个元素性质相似，就好象音乐中八音度的第八个音符有相似的重复一样。H1 Li2 G3 Bo4 C5 N6 O7F8 Na9 Mg10 Al11 Si12 P13 S14Cl15 K16 Ca17 Cr18 Ti18 Mn20 Fe21Co或Ni22 Cu23 Zn25 Y24 Zn26 As27 Se28Br29 Rb30 Sr31 Ce或La33 Zr32 V或Mo34 Ro或Ru35Pd36 Ag37 Cd38 V40 Sn39 Sb41 Fe43I42 Cs44 Ba或V45 Ta46 W47 Nb48 Au49Pt或Ir50 Tl53 Pb54 Th56 Hg52 Bi55 Os51二、元素周期律的发现1869年3月，俄国化学家门捷列夫（1834-1907）公开发表了论文《元素属性和原子量的关系》，列出了周期表，提出了元素周期律──元素的性质随着元素原子量的递增而呈周期性的变化。他在论文中指出：“按照原子量大小排列起来的元素，在性质上呈现明显的周期性。”“原子量的大小决定元素的特征。”“无素的某些同类元素将按他们原子量的大小而被发现。”1869年12月，德国的化学家迈耶尔（Meyer,J.L.1830-1895）独立地发表了他的元素周期表，明确指出元素性质是它们原子量的函数。在他的表中，出现了过渡元素族。为什么门捷列夫理论能战胜前期和同期理论，独占元素周期律的发现权呢？分析科学史上的这一重大案例，可知门捷列夫理论在以下几方面较其他理论优越：⒈材料丰富在前门捷列夫时期，发现的元素及有关的材料较少，分类工作都是局限于部分元素，而不是把所有元素作为一个整体考虑，因此也就不能很好地解释过去和现有的实验事实和化学现象。在门捷列夫时期，发现的元素已占全部元素（现周期表上元素）的一半，且掌握了这些元素的有关知识，如物理性质、化学性质、化合价等，测定元素性质的方法得到了重大突破，特别是原子量的测定工作不断取得进展。1860年，在世界化学家大会上，化学家们同意形成统一的原子量测定方法和系统的原子量表。门捷列夫出席了这次大会，并接受了阿佛加德罗的分子论。这促使他能提出正确的元素周期律。⒉自洽性好纽兰兹机械地按当时测定的原子量大小排列元素，没有估计到原子量数值存在错误，又没有考虑尚未发现的元素，因此很难将事物的内在规律清楚地揭示出来。理论内部的混乱引来了其它人的嘲笑和讥讽。而迈耶尔犯了同样的错误。门捷列夫却对一些原子量进行了大胆地修改，从而消除理论内部的矛盾。如当时公认金的原子量为169．2，金就应排在锇198．6，铱196．7的前面，而门捷列夫认为应排在这些元素后面。经重新测定这些元素的原子量分别为：锇190．9，铱193．1，铂195．2，金197．2。事实证明了门捷列夫的正确。另外，他还大胆地修改了铀、铟、镧、钇、铒、铈、钍的原子量。⒊预见性好门捷列夫在表中对尚未发现的元素留下了4个空格，在1871年的新表中又列出6个空格，且预言了这些元素的存在及它们的性质。迈耶尔虽然也在表中留有空格，但他没有对未知元素的性质作出预言。1875年，法国化学家布阿博德朗（Boisbandran,P.E.L.1838-1912）在分析比里牛斯山的闪锌矿时发现一种新元素，命名为镓（法国的古名叫加里亚）。这只是又发现了一个新元素而已──第65个元素，本身并无精彩出奇的地方。然而，令镓的发现者吃惊的是一封来信，笔迹不熟，来自“圣·彼得堡”。来信说，他所找到的镓的性质并不完全对，特别是该金属的比重不应当是布阿博德朗所求出的4．7，而应当在5．9到6．0之间。署名是“圣·彼德堡大学教授狄米德里·门捷列夫”。布阿博德朗是世界上独一无二的手中拿着刚发现镓的人，从没见过镓的俄罗斯教授怎么能这样说呢？布阿博德朗感慨万千。但毕竟他是一个真正的科学家，他用严谨的科学态度来对待此事。他重新测定了纯净镓的比重，是5．96。愤慨变为钦佩。布阿博德朗在一篇论文中写到：“我认为没有必要再来说明门捷列夫先生的这一理论的伟大意义了。”这是科学史上破天荒第一次事先预言一个新元素的发现。1879年，瑞典化学家尼尔森（Nilson.L.F.1840-1899）发现了经门捷列夫预言并详细描述了的第二个元素“类硼”。尼尔森把它叫做钪。他写到：俄罗斯化学家的思想已经得到了最明白的证明了。1885年，德国的化学家文克列尔（Winkler.C.A.1838-1904）发现了元素锗。门捷列夫在1870年就曾经特别详细地预言过这个他叫“类硅”的元素性质。文克列尔的论文一问世，人们就把它与15年前门捷列夫的预言相比，有令人感到惊奇的巧合。发明者本人说到：未必再有例子能更明显地证明元素周期学说的正确性了。1895年英国化学家拉姆塞（Ramsay.W.1852-1916）等人发现了气体元素氦、氩、氙等一系列惰性气体元素；1899年，居里夫人等人发现钋、镭等放射性元素，它们都按门捷列夫周期表中预定的位置就座。另外，在Mn一列留下的空位，后由电力公司老板不惜重金去探索这一元素。1925年，德国化学家诺塔克（Noddack.W.1893-1960）夫妇发现了它──铼，一种制白热电灯的极好灯丝的元素。这些都是科学思维的伟大胜利。因此，对此理论的发现，有人作了这样的描述：在科学大道上，有一块宝石，它就是元素周期律。拉瓦锡、德贝莱纳、纽兰兹、迈耶尔等人从它身边走过，都把它拿起来看看，然后又把它扔掉。是门捷列夫吸取前人经验，仔细研究它，使之散发出本身的光彩，最后他拿着这块宝石，登上了化学的高峰，统一了整个无机化学。以上是关于元素周期表和周期律的概要，不足之处望斧正！ 2013年2月25日 15：58

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元素周期律的发现是许多科学家共同努力的结果。 1789年，拉瓦锡出版的《化学大纲》中发表了人类历史上第一张《元素表》，在这张表中，他将当时已知的33种元素分四类。 1829年，德贝莱纳在对当时已知的54种元素进行了系统的分析研究之后，提出了元素的三元素组规则。他发现了几组元素，每组都有三个化学性质相似的成员。并且，在每组中，居中的元素的原子量，近似于两端元素原子量的平均值。 1850年，德国人培顿科弗宣布，性质相似的元素并不一定只有三个；性质相似的元素的原子量之差往往为8或8的倍数。 1862年，法国化学家尚古多创建了《螺旋图》，他创造性地将当时的62种元素，按各元素原子量的大小为序，标志着绕着圆柱一升的螺旋线上。他意外地发现，化学性质相似的元素，都出现在同一条母线上。 1863年，英国化学家欧德林发表了《原子量和元素符号表》，共列出49个元素，并留有9个空位。上述各位科学家以及他们所做的研究，在一定程度上只能说是一个前期的准备，但是这些准备工作是不可缺少的。而俄国化学家门捷列夫、德国化学家迈尔和英国化学家纽兰兹在元素周期律的发现过程中起了决定性的作用。 1865年，纽兰兹正在独立地进行化学元素的分类研究，在研究中他发现了一个很有趣的现象。当元素按原子量递增的顺序排列起来时，每隔8个元素，元素的物理性质和化学性质就会重复出现。由此他将各种元素按着原子量递增的顺序排列起来，形成了若干族系的周期。纽兰兹称这一规律为“八音律”。这一正确的规律的发现非但没有被当时的科学界接受，反而使它的发现者纽兰兹受尽了非难和侮辱。直到后来，当人人已信服了门氏元素周期之后才警醒了，英国皇家学会对以往对纽兰兹不公正的态度进行了纠正。门捷列夫在元素周期的发现中可谓是中流砥柱，不可避免地，他在研究工作中亦接受了包括自己的老师在内的各个方面的不理解和压力。门捷列夫生于1834年，10岁之前居住于西伯利亚，在一个政治流放者的指导下，学习科学知识并对其产生了极大兴趣。1847年，失去父亲的门捷列夫随母亲来到披得堡。1850年，进入中央师范学院学习，毕业后曾担任中学教师，后任彼得堡大学副教授。 1867年，担任教授的门捷列夫为了系统地讲好无机化学课程中，正在着手著述一本普通化学教科书《化学原理》。在著书过程中，他遇到一个难题，即用一种怎样的合乎逻辑的方式来组织当时已知的63种元素。门捷列夫仔细研究了63种元素的物理性质和化学性质，又经过几次并不满意的开头之后，他想到了一个很好的方法对元素进行系统的分类。门捷列夫准备了许多类似扑克牌一样的卡片，将63种化学元素的名称及其原子量、氧化物、物理性质、化学性质等分别写在卡片上。门捷列夫用不同的方法去摆那些卡片，用以进行元素分类的试验。最初，他试图像德贝莱纳那样，将元素分分为三个一组，得到的结果并不理想。他又将非金属元素和金属元素分别摆在一起，使其分成两行，仍然未能成功。他用各种方法摆弄这些卡片，都未能实现最佳的分类。 1869年3月1日这一天，门捷列夫仍然在对着这些卡片苦苦思索。他先把常见的元素族按照原子量递增的顺序拼在一起，之后是那些不常见的元素，最后只剩下稀土元素没有全部“入座”，门捷列夫无奈地将它放在边上。从头至尾看一遍排出的“牌阵”，门捷列夫惊喜地发现，所有的已知元素都已按原子量递增的顺序排列起来，并且相似元素依一定的间隔出现。第二天，门捷列夫将所得出的结果制成一张表，这是人类历史上第一张化学元素周期表。在这个表中，周期是横行，族是纵行。在门捷列夫的周期表中，他大胆地为尚待发现的元素留出了位置，并且在其关于周期表的发现的论文中指出：按着原子量由小到大的顺序排列各种元素，在原子量跳跃过大的地方会有新元素被发现，因此周期律可以预言尚待发现的元素。事实上，德国化学家迈尔早在1864年就已发明了“六元素表”，此表已具备了化学元素周期表早几个月，迈尔又对“六元素表”进行了递减，提出了著名的《原子体积周期性图解》。该图解比门氏的第一张化学元素表定量化程度要强，因而比较精确。但是，迈尔未能对该图解进行系统说明，而该图解侧重于化学元素物理性质的体现。 1871年12月，门捷列夫在第一张元素周期表的基础上进行增益，发表了第二张表。在该表中，改竖排为横排，使用一族元素处于同一竖行中，更突出了元素性质的周期性。至此，化学元素周期律的发现工作已圆满完成。客观上来说，迈尔和门捷列夫都曾独自发现了元素的周期律，但是由于门捷列夫对元素周期律的研究最为彻底，故而在化学界通常将周期律称为门捷列夫周期律。

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论文题目：Lexicon Enhanced Chinese Sequence Labeling Using BERT Adapter 论文地址：这是一篇自表于2021 ACL（NLP顶会）的论文。论文提出将字典融入BERT网络层记作字典加强BERT（Lexicon Enhanced BERT，LEBERT) ，用于提升中文标注效果。新模型在命名实体识别、分词、成份标注实验中均达到了目前最佳水平。由于存在分词（CWS）问题，中文面临更大的挑战，对多数任务，以字为单位比以词为单位效果更好。目前大多优化方法都是修改上层（网络末端），而未修改核心网络。文中提出的方法利用字典得到更多可能的分词，动态计算最佳分词方法，并修改了网络的Transformers层，如图-1中的右图所示：模型的核心结构如图-2所示，相对于BERT，LEBERT有两个明显差别：（1）输入变成了字符特征+字典特征（2）字典适配层在Transformer层之间文中方法将基础的字符序列扩展成字符+词对序列，设句S由字符c组成：Sc={c1,c2,c3,...,cn}，在字典D中找到在句中包含字符c所有可能的词ws，如图-3所示：最终生成序列： s_cw={(c1,ws1),(c2,ws2),...(cn,wsn)} 将字符和词信息融入BERT网络的字典适配层，方法如图-4所示：字典适配层有两个输入：字符和词对，即上图中的h和x，其中h是前一个transformer层输出的字符向量，x是m个可能包含该字符的词组成的词嵌入，其中j是m中的第j个词：其中e是预训练得到的词向量映射表。为了对齐长短不一的序列，对词向量进行非线性变换如下：其中W1是大小为dc-dw的矩阵，W2是大小dc-dc的矩阵，b1和b2是偏移，dw是词向量的维度，c是隐藏层的维度。由图-3可知，一个字可能对应多个词，对于不同的任务，最匹配的词可能并不相同。具体算法是使用vi表示第i个字符对应的所有词表，m是该字符可能对应的词个数，计算注意力attention如下：其中W是注意力权重矩阵。然后对每个词乘其权重加和，得到位置i对应的词表示：最终，将词典信息与字符的向量相加，得到了该位置的新向量：处理后的数据再送入dropout层和归一化层继续处理。将字符输入词嵌入层，加入token, segment和position信息，然后将该层输出的词嵌入输入Transformer层：输出的是第l个隐藏层的输出，LN是归一化层，HMAttn是多头注意力机制，FFN是两个前馈网络层，使用ReLU作为激活函数。在k-th和(k+1)-th Transformer之间加入字典信息考虑到标签的前后关系，使用CRF层来预测最终的标签，将最后一个隐藏层h的输出作为输入，计算输出层O：然后将输出层代入CRF模型，计算标签y的概率p。训练时给出句子S和标签Y，计算全句的负对数似然作为误差。解码时，使用维特比算法计算得分最高的序列。论文针对命名实体识别NER，分词CWS、位置POS标注进行了实验，实验数据如表-1所示（中文NLP常用实验数据）。图-5展示了相对于BERT和基于BERT的最新模型，文中模型误差的减少情况。除了与其它模型比较之外，论文还比较了LEBERT方法与在组装模型的Bert+Word方法的差异。

论文标题：BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding 论文链接： BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）通过预训练来学习无标注数据中的深度双向表示，预训练结束后通过添加一个额外的输出层进行微调，最终在多个NLP任务上实现了SOTA。预训练语言模型在实践中证明对提高很多自然语言处理任务有效，其中包括句子层级的任务，比如自然语言推断（natural language inference）和复述（paraphrasing），还有token层级的任务，比如命名实体识别（named entity recognition）和问答（question answering）。在下游任务中应用预训练语言模型表示的方法有两种：feature-based的方法和fine-tuning的方法。举例来说，ELMo这种预训练语言模型使用feature-based的方法，通过将ELMo的预训练的表示作为额外的特征输入到特定于任务的模型中去；GPT使用fine-tuning的方法，通过引入少量的特定于任务的参数，在下游任务中训练时所有的预训练参数。截止BERT之前的预训练语言模型都是单向的（unidirectional），包括GPT和ELMo，这样的方法对句子层级的任务不是最优的，而且对于token层级的任务比如问答非常有害。BERT使用masked language model（MLM）的方法来预训练，这种方法能够训练一个双向的（directional）语言模型。除了masked language model的预训练的方法，BERT还使用了next sentence prediction的预训练方法。 BERT的使用分为两个阶段：预训练（pre-training）和微调（fine-tuning）。预训练阶段模型通过两种不同的预训练任务来训练无标注数据。微调阶段模型使用预训练参数初始化，然后使用下游任务（downstream task）的标注数据来微调参数。 BERT的一个显著特点是它在不同的任务上有统一的架构，使用时只需要在BERT后面接上下游任务的结构即可使用。 BERT的模型架构是一个多层双向的Transformer的encoder。我们标记模型的层数（每一层是一个Tranformer的block）为，模型的hidden size为，self-attention head的数量为。两个比较通用的BERT架构为和。对比GPT，BERT使用了双向self-attention架构，而GPT使用的是受限的self-attention，即限制每个token只能attend到其左边的token。 BERT的输入表示能够是一个句子或者是一个句子对，这是为了让BERT能够应对各种不同的下游任务。BERT的输入是一个序列，该序列包含一个句子的token或者两个句子结合在一起的token。具体地，我们会将输入的自然语言句子通过 WordPiece embeddings 来转化为token序列。这个token序列的开头要加上 [CLS] 这个特殊的token，最终输出的 [CLS] 这个token的embedding可以看做句子的embedding，可以使用这个embedding来做分类任务。由于句子对被pack到了一起，因此我们需要在token序列中区分它们，具体需要两种方式： ①在token序列中两个句子的token之间添加 [SEP] 这样一个特殊的token； ②我们为每个token添加一个用来学习的embedding来区分token属于句子A还是句子B，这个embedding叫做segment embedding。具体地，BERT的输入由三部分相加组成：token embeddings、segment embeddings和position embeddings。如下图所示： BERT使用两个无监督的任务进行预训练，分别是Masked LM和Next Sentence Prediction(NSP)。如下图所示，我们定义输入的embedding为，BERT最终输出的 [CLS] 的embedding为，最终输出的第个token的embedding为。我们有理由相信一个深度双向模型比left-to-right模型和left-to-right和right-to-left简单连接的模型的效果更加强大。不幸的是，标准的条件语言模型只能够够left-to-right或者right-to-left地训练，这是因为双向条件会使每个token能够间接地“看到自己”，并且模型能够在多层上下文中简单地预测目标词。为了能够双向地训练语言模型，BERT的做法是简单地随机mask掉一定比例的输入token（这些token被替换成 [MASK] 这个特殊token），然后预测这些被遮盖掉的token，这种方法就是Masked LM(MLM)，相当于完形填空任务（cloze task）。被mask掉的词将会被输入到一个softmax分类器中，分类器输出的维度对应词典的大小。在预训练时通常为每个序列mask掉15%的token。与降噪自编码器（denoising auto-encoders）相比，我们只预测被mask掉的token，并不重建整个输入。这种方法允许我们预训练一个双向的语言模型，但是有一个缺点就是造成了预训练和微调之间的mismatch，这是因为 [MASK] 这个token不会在微调时出现。为了缓解这一点，我们采取以下做法：在生成训练数据时我们随机选择15%的token进行替换，被选中的token有80%的几率被替换成 [MASK] ，10%的几率被替换成另一个随机的token，10%的几率该token不被改变。然后将使用交叉熵损失来预测原来的token。一些重要的NLP任务如Question Answering (QA)或者Natural Language Inference (NLI)需要理解句子之间的关系，而这种关系通常不会被语言模型直接捕捉到。为了使得模型能够理解句子之间的关系，我们训练了一个二值的Next Sentence Prediction任务，其训练数据可以从任何单语语料库中生成。具体的做法是：当选择句子A和句子B作为训练数据时，句子B有50%的几率的确是句子A的下一句（标签是 IsNext ），50%的几率是从语料库中随机选择的句子（标签是 NotNext ）。 [CLS] 对应的最后一个隐层输出向量被用来训练NSP任务，这个embedding就相当于sentence embedding。虽然这个预训练任务很简单，但是事实上在微调时其在QA和NLI任务上表现出了很好的效果。在前人的工作中，只有sentence embedding被迁移到下游任务中，而BERT会迁移所有的参数来初始化下游任务模型。 Transformer的self-attention机制允许BERT建模多种下游任务。对于包含句子对的任务，通常的做法是先独立地对句子对中的句子进行编码，然后再应用双向交叉注意（bidirectional cross attention）。而BERT使用self-attention机制统一了这两个过程，这是因为对拼接起来的句子对进行self-attention有效地包含了两个句子之间的双向交叉注意（bidirectional cross attention）。对于每个任务来说，我们只需要将任务特定的输入输出插入到BERT中然后端到端地微调即可。举例子来说，BERT的预训练输入句子A和句子B在微调时可以类比为： ①paraphrasing任务中的句子对； ②entailment任务中的hypothesis-premise对； ③question answering任务中的question-passage对； ④text classification或者sequence tagging任务中的text-∅对（也就是只输入一个text，不必一定需要两个句子）。对于BERT的输出，对于一些token-level的任务，BERT的token表示将被输入到一个输出层，比如sequence tagging或者question answering任务；对于entailment或者sentiment analysis这样的任务，可以将 [CLS] 对应的表示输入到一个输出层。我们使用 [CLS] 这个token的最后一层的隐层向量作为聚合的表示，可以认为是sentence embedding。在微调时只引入一个新的权重，这里的代表标签的数量，然后计算标准分类损失。下图展示了BERT在GLUE上的效果：在这个数据集上，我们将question和passage拼接起来作为一个输入序列（中间是 [SEP] ）。在微调时引入一个start向量和一个end向量，计算和的点积然后通过函数作为word 是答案的span起始位置的概率：。答案的终止位置也做上述类似处理。从到的候选区间的得分记作，我们挑选的最大得分区间作为预测的结果。下图展示了BERT在SQuAD v1.1上的效果： SQuAD v2.0有的question在提供的passage中没有答案存在。在微调时我们设置没有答案的问题的span的起始和结束位置都是 [CLS] 这个token，也就是start和end的可能性空间包含进了 [CLS] 的位置。在预测时，我们比较没有答案的span得分和最优的有答案得分。当时，我们预测这是一个有答案的问题，这里的用来在dev set上选择最优的。下图展示了BERT在SQuAD v2.0上的效果：微调时我们为BERT构建4个输入序列，每一个是所给的句子（句子A）和一个可能的延续（句子B）。然后引入一个向量，该向量和每一个输入对应的 [CLS] 的embedding的点积再通过一个层来得到每个选择的得分。下图展示了BERT在SWAG上的效果：

2019 年可以说是「预训练模型」流行起来的一年。自 BERT 引发潮流以来，相关方法的研究不仅获得了 EMNLP 大会最佳论文等奖项，更是在 NLP、甚至图像领域里引领了风潮。

去年也有很多游戏 AI 取得了超越人类的水平。人工智能不仅已经玩转德州扑克、星际争霸和 Dota2 这样复杂的游戏，还获得了 Nature、Science 等顶级期刊的肯定。

机器之心整理了去年全年在人工智能、量子计算等领域里最为热门的七项研究。让我们以时间的顺序来看：

第一个重磅研究出现在 2 月，继发布刷新 11 项 NLP 任务记录的 3 亿参数量语言模型 BERT 之后，谷歌 OpenAI 于 2019 年 2 月再次推出了一种更为强大的模型，而这次的模型参数量达到了 15 亿。这是一种大型无监督语言模型，能够生产连贯的文本段落，在许多语言建模基准上取得了 SOTA 表现。此外，在没有任务特定训练的情况下，该模型能够做到初步的阅读理解、机器翻译、问答和自动摘要。

该模型名为 GPT-2，它是基于 Transformer 的大型语言模型，包含 15 亿参数、在一个 800 万网页数据集上训练而成。训练 GPT-2 有一个简单的目标：给定一个文本中前面的所有单词，预测下一个单词。GPT-2 是对 GPT 模型的直接扩展，在超出 10 倍的数据量上进行训练，参数量也多出了 10 倍。

GPT-2 展示了一系列普适而强大的能力，包括生成当前最佳质量的条件合成文本，其中我们可以将输入馈送到模型并生成非常长的连贯文本。此外，GPT-2 优于在特定领域（如维基百科、新闻或书籍）上训练的其它语言模型，而且还不需要使用这些特定领域的训练数据。在知识问答、阅读理解、自动摘要和翻译等任务上，GPT-2 可以从原始文本开始学习，无需特定任务的训练数据。虽然目前这些下游任务还远不能达到当前最优水平，但 GPT-2 表明如果有足够的（未标注）数据和计算力，各种下游任务都可以从无监督技术中获益。

最后，基于大型通用语言模型可能会产生巨大的社会影响，也考虑到模型可能会被用于恶意目的，在发布 GPT-2 时，OpenAI 采取了以下策略：仅发布 GPT-2 的较小版本和示例代码，不发布数据集、训练代码和 GPT-2 模型权重。

机器学习顶会的最佳论文，总会引起人们的广泛讨论。在今年 6 月于美国加州举办的 ICML 2019（国际机器学习大会）上，由苏黎世联邦理工学院（ETH）、德国马普所、谷歌大脑共同完成的《Challenging Common Assumptions in the Unsupervised Learning of Disentangled Representations》获得了其中一篇最佳论文。研究者在论文中提出了一个与此前学界普遍预测相反的观点：对于任意数据，拥有相互独立表征（解耦表征）的无监督学习是不可能的。

论文链接：

在这篇论文中，研究者冷静地审视了该领域的最新进展，并对一些常见的假设提出了质疑。

首先，研究者表示从理论上来看，如果不对模型和数据进行归纳偏置，无监督学习解耦表征基本是不可能的；然后他们在七个不同数据集进行了可复现的大规模实验，并训练了 12000 多个模型，包括一些主流方法和评估指标；最后，实验结果表明，虽然不同的方法强制执行了相应损失「鼓励」的属性，但如果没有监督，似乎无法识别完全解耦的模型。此外，增加的解耦似乎不会导致下游任务学习的样本复杂度的下降。

研究者认为，基于这些理论，机器学习从业者对于超参数的选择是没有经验法则可循的，而在已有大量已训练模型的情况下，无监督的模型选择仍然是一个很大的挑战。

去年 6 月，来自德国波恩-莱茵-锡格应用技术大学和谷歌大脑的研究者发表了一篇名为《Weight Agnostic Neural Networks》的论文，进而引爆了机器学习圈。在该论文中，他们提出了一种神经网络架构搜索方法，这些网络可以在不进行显式权重训练的情况下执行各种任务。

论文链接：

通常情况下，权重被认为会被训练成 MNIST 中边角、圆弧这类直观特征，而如果论文中的算法可以处理 MNIST，那么它们就不是特征，而是函数序列/组合。对于 AI 可解释性来说，这可能是一个打击。很容易理解，神经网络架构并非「生而平等」，对于特定任务一些网络架构的性能显著优于其他模型。但是相比架构而言，神经网络权重参数的重要性到底有多少？

来自德国波恩-莱茵-锡格应用技术大学和谷歌大脑的一项新研究提出了一种神经网络架构搜索方法，这些网络可以在不进行显式权重训练的情况下执行各种任务。

为了评估这些网络，研究者使用从统一随机分布中采样的单个共享权重参数来连接网络层，并评估期望性能。结果显示，该方法可以找到少量神经网络架构，这些架构可以在没有权重训练的情况下执行多个强化学习任务，或 MNIST 等监督学习任务。

BERT 带来的影响还未平复，CMU 与谷歌大脑 6 月份提出的 XLNet 在 20 个任务上超过了 BERT 的表现，并在 18 个任务上取得了当前最佳效果。

来自卡耐基梅隆大学与谷歌大脑的研究者提出新型预训练语言模型 XLNet，在 SQuAD、GLUE、RACE 等 20 个任务上全面超越 BERT。

作者表示， BERT 这样基于去噪自编码器的预训练模型可以很好地建模双向语境信息，性能优于基于自回归语言模型的预训练方法。然而，由于需要 mask 一部分输入，BERT 忽略了被 mask 位置之间的依赖关系，因此出现预训练和微调效果的差异（pretrain-finetune discrepancy）。

基于这些优缺点，该研究提出了一种泛化的自回归预训练模型 XLNet。XLNet 可以：1）通过最大化所有可能的因式分解顺序的对数似然，学习双向语境信息；2）用自回归本身的特点克服 BERT 的缺点。此外，XLNet 还融合了当前最优自回归模型 Transformer-XL 的思路。

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可以去报刊杂志，按照文章类型去不同的地方，还有网站

两篇论文在哪儿发表

一般就两个途径，1，（自投）跟杂志社联系发表，不知道发什么杂志就了解自己单位所要求的的方向，对杂志级别的要求，哪个网站收录，最晚什么时候出刊等，再找合适的杂志社投稿。2，（代投）找和社内合作的机构。第一种自投方法优点费时费力，缺点折腾半天有可能不被收录，这种省心能快速收录，见刊快。

写的论文可以在专业刊物上发表，带ISSN或CN的刊号上发表。

在期刊上发表，找期刊可以找一些期刊目录，选择期刊或者是发表，可以让编辑操作。按照你的需求或者说是情况给你介绍适合的期刊，这样精准度还高一些。可以问问壹品优刊

发表论文通常只有两种渠道，要么自己投，要么找论文发表机构代投，不管走哪种渠道，最后都是要发表到期刊上的。

期刊，也叫杂志，在上个世纪在出版界曾经是重量级的存在，那个时候互联网还没有兴起，人们阅读文章获取资讯远远没有现在方便，杂志就成为一个很重要的传播媒介。

但现在随着社会的进步，科技的发展，纸媒已经大大没落了，很多期刊被砍掉了，剩下来的大多数不得不自谋出路，学术期刊更是如此，因为这个受众面是很窄的，基本没法盈利，所以只能靠收取版面费来维持，当然，有国家财政拨款的那种不在这个范围。

我们现在发表学术论文，出于严谨性权威性等原因的考虑，还是要发表到纸质期刊上，编辑会用电子邮箱或者内部的系统来收稿，但不会有一个网络平台有发表论文的资质，即使是知网和万方这样的网站，也只是论文数据库，并不是论文发表平台。

所以发表论文的时候，还是要先去选取目标期刊，然后再找到这本期刊的投稿邮箱，或者是找到靠谱的论文发表机构，由代理进行代投，最后都是发表到纸质期刊上的，见刊后一两个月左右被知网收录，就可以检索到了。

在哪看一篇论文在哪个期刊发表的

简单来说：该期刊要在国家新闻出版总署可查并且在知网、万方、维普这三个数据库（至少一个）正常、稳定更新。

在国家新闻出版总署可查”指的是在以下两个链接里可查：

1）国家新闻出版署-期刊/期刊社查询、2）国家新闻出版署-连续型电子期刊管理

而不是只在以下链接可查：国家新闻出版署-报纸/报社查询

总署可查、三个数据库稳定收录的期刊，只能保证期刊本身是正规的，却并不意味着你发的期刊就一定是正规学术期刊，因为有可能你发的是冒用正刊刊号办的套刊，而正刊本身可能并不收取学术论文，比如《中国经济评论》，总署可查，也被知网收录，但本身并非学术期刊，也不收版面费，但目前却存在盗版收费的套刊。

那么，在期刊满足“总署可查、三个数据库稳定收录”的前提下，如何确保自己投稿的期刊就是正刊本身呢？我的建议是，当自己的论文通过某个期刊的审核后，最好再查下稿件，确定自己的文章被杂志社录用了再付款安排。

2.电子期刊虽然也是正规期刊，但很多单位、学校对其认可度并不高，所以即便有的电子刊版面费便宜、刊期也早，但除非单位明文规定认可这类期刊，否则慎发；报刊情况类似，而且报纸刊号办的期刊其实属于报纸，而不是期刊，所以除非单位认可报纸论文，不然发了也没用。

论文期刊查找：

1、国家哲学社会科学文献中心

这里的文档是免费下载的，提供各类哲学社会科学文献，搜索功能强大，提供分类、提名等搜索，还可以通过输入关键词进行查找。其中搜索了中外期刊7000多种，还有图书、古籍上线数据已超千万，内容非常丰富。

2、中国国家社会图书馆

中国国家社会图书馆是中国国家图书馆的在线网站，它内置了文津所搜，可以搜索藏书，还能够免费搜索到电子期刊、图书、论文、报纸还有各种工具书等。

3、德国Springer

这个网站是世界著名的科技出版集团，而且已经在我们国内开通了SpringerLink服务。SpringerLink服务的所有资源又分为人文、生物、天文等12个学科，提供大量的相关期刊、图书等查询，大部分图书都支持PDF下载。

知网上的论文怎么看出版期刊

2.来到知网的整个界面，可直接在上方的检索框里输入你想要检索的内容，哪怕是搜索指定的整篇论文。如果想要得到比较精确的结果的话，使用高级检索功能最佳。你可以搜索主题、关键词、篇名、摘要等等。

3.当你搜索到自己想要查询的论文的时候，可以点击期刊图片，就可以查询到文章所在哪个期刊以及具体期数，还有页码等信息。也可以查询到文章是否被收录。要记住，即使论文被停刊了，是不会被撤销的，还是能通过这些步骤查询到具体信息。

职称论文知识库

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