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Classificationinvolvesdetectingposi-tive/negativereviews(PangandLee,2005).3.SST-1:StanfordSentimentTreebank—anextensionofMRbutwithtrain/dev/testsplitsprovidedandfine-grainedlabels(verypos-itive,positive,neutral,negative,verynega-tive),re-labeledbySocheretal.(2013).4.SST-2:SameasSST-1butwithneutral...
作者引入了一种解析transformer性能的方法——影响模式。.影响模式是通过transformer模型的路径集的抽象，量化和本地化信息流到通过一系列模型节点的路径。.通过实验，作者发现BERT中的大部分信息流都通过skip连接而不是注意力头。.作者进一步表明，跨...
【论文笔记2】Topic-AwareNeuralKeyphraseGenerationforSocialMediaLanguage（ACL19）社交媒体下的主题感知和关键词简介题目：Topic-AwareNeuralKeyphraseGenerationforSocialMediaLanguage作者：YueWang1∗JingLi2†HouPong...
机器之心&ArXivWeeklyRadiostation.参与：杜伟、楚航、罗若天.本周的重要论文包括哈佛大学首届计算机科学杰出博士论文，以及DeepMind提出的端到端对抗语音生成。.目录：.XGNN:TowardsModel-LevelExplanationsofGraphNeuralNetworks.Preference-BasedLearningforExoskeletonGait...
本论文中我们考虑了将知识提炼（knowledgedistillation）方式（Bucila等人，2006；Hinton等人，2015）加入机器神经翻译中，以解决其体量问题，这种方式已在其他领域中被证明能够成功减小神…
不想讲DeepLearning论文，只想推荐代码(NLP方向)~.已经在万能的知乎申请专栏半年了，然而并没有写过任何一篇，最大的原因就是不知道写什么。.很多人在知乎专栏里写论文，其实我自己并不想这么做，第一个原因是看得懂你“解读”论文的人，必然看得懂论文...
DeepMind端到端对抗语音.本周的重要论文包括哈佛大学首届计算机科学杰出博士论文，以及DeepMind提出的端到端对抗语音生成。.摘要：图神经网络通过聚合和结合邻居信息来学习节点特征，在许多图的任务中取得了良好的性能。.然而，GNN大多被视为黑盒...
机器翻译（MachineTranslation）papers.nips.cc的页面2.事实问答（FactoidQuestionAnswer）例如提问“谁是现任美国总统”回答“奥巴马”stanford.edu的页面umd.edu的页面3.
NLP应用一：卷积网络有监督文本分类（论文+code）一、卷积网络在NLP上的运用简析1、输入：句子或文档类似于图片处理需要将图片转化成矩阵形式，矩阵中的向量代表的是像素点，同样应用到文本上是每行为单词向量[5]，通常得到这种向量的处理方式是WordEmbeding（低维表示，不懂参考解…
通过将BERT视为一个计算图，作者重申了这个问题：给定一个源节点s和一个目标节点t，我们寻找从s到t的重要节点模式，该模式显示了来自s的影响如何从一个节点到另一个节点遍历，最…
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通过将BERT视为一个计算图，作者重申了这个问题：给定一个源节点s和一个目标节点t，我们寻找从s到t的重要节点模式，该模式显示了来自s的影响如何从一个节点到另一个节点遍历，最…
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