EMNLP

【读论文】Unseen Entity Handling in Complex Question Answering over Knowledge Base via Language Genera...

发表会议：EMNLP2021Finding研究领域：KBQA-SPARQL生成作者团队：A*STAR,Singapore（新加坡科技研究局）代码仓库：未开源论文简介现有的KBQA方法，将SPARQL简化为一个
Jarkata·2022-04-26 15:30

日常论文分享---持续更新中

https://github.com/km1994/nlp_paper_study一些顶会AAAI、ICLR、CVPR、ACL、ICML、SIGIR、KDD、ECCV、EMNLP、NeurIPS以及IJCAI
weixin_42001089·2022-04-25 07:42

论文笔记：Learning with Noisy Labels for Sentence-level Sentiment Classification

emnlp20190摘要深度神经网络(DNN)可以很好地拟合（甚至过度拟合）训练数据。如果DNN模型使用带有噪声标签的数据进行训练，并在带有干净标签的数据上进行测试，则该模型可能表现不佳。
UQI-LIUWJ·2022-04-16 10:07

论文阅读Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks

论文信息题目SentenceEmbeddingsusingSiameseBERT-Networks使用孪生BERT网络结构的句子嵌入作者NilsReimers,IrynaGurevych论文水平EMNLP2019
rotation ㅤ   ·2022-04-01 07:24

BERT-QE：用于文档Rerank的上下文化查询扩展模型

BERT-QE论文名称：EMNLP2020|BERT-QE:ContextualizedQueryExpansionforDocumentRe-rankingarxiv地址：https://arxiv.org
aimbotzzzz·2022-04-01 07:44

【论文阅读】Exploring Sentence Community for Document-Level Event Extraction EMNLP2021

目录摘要简介本文贡献：模型方法篇章图表示句子社区检测事件类型和论元分类实验和结果总结摘要已有的方法基于sequentialmodeling（序列模型），忽视长文章中的复杂逻辑结构。本文利用entityinteraction和sentenceinteraction，将每篇文章转化为利用句子关系的无向无权重的图并且引入了sentencecommunity句子社区来把每个事件用subgraph表示。同时
ichliebejason·2022-03-30 07:19

Global-to-Local Neural Networks for Document-Level Relation Extraction论文阅读

EMNLP2020文档级关系抽取模型GLRE论文Global-to-LocalNeuralNetworksforDocument-LevelRelationExtraction语义语义可以分成两部分：研究单个词的语义
Roytoyal·2022-03-30 07:09

论文笔记 EMNLP 2020|A Method for Building a Commonsense Inference Dataset based on Basic Events

文章目录1简介1.1创新2方法3实验1简介论文题目：AMethodforBuildingaCommonsenseInferenceDatasetbasedonBasicEvents论文来源：EMNLP2020
hlee-top·2022-03-30 07:34

论文笔记 EMNLP 2021|Exploring Sentence Community for Document-Level Event Extraction

2.1DocumentGraphConstruction2.2SentenceCommunityDetection2.3EventType&ArgumentClassification3实验1简介论文题目：ExploringSentenceCommunityforDocument-LevelEventExtraction论文来源：EMNLP2021
hlee-top·2022-03-30 07:34

EMNLP 2021事件抽取论文汇总

EMNLP2021事件抽取论文汇总，后续会更新全部的论文讲解。
hlee-top·2022-03-30 07:34

论文笔记 EMNLP 2020|Reading the Manual-Event Extraction as Definition Comprehension

文章目录1简介1.1创新2任务定义3方法4模型5实验1简介论文题目：ReadingtheManual-EventExtractionasDefinitionComprehension论文来源：EMNLP2020
hlee-top·2022-03-30 07:04

论文笔记 EMNLP 2020|Affective Event Classification with Discourse-enhanced Self-training

文章目录1简介1.2创新2方法3实验1简介论文题目：AffectiveEventClassificationwithDiscourse-enhancedSelf-training论文来源：EMNLP2020
hlee-top·2022-03-30 07:04

论文笔记 EMNLP 2020|Joint Constrained Learning for Event-Event Relation Extraction

2.2上下文事件触发词编码2.3常识知识2.4联合约束学习3实验1简介论文题目：JointConstrainedLearningforEvent-EventRelationExtraction论文来源：EMNLP2020
hlee-top·2022-03-30 07:03

论文笔记 EMNLP 2021|Joint Multimedia Event Extraction from Video and Article

任务定义3.2.2多模态事件共指消解3.2.3多模态事件抽取和论元角色标注4实验1简介论文题目：JointMultimediaEventExtractionfromVideoandArticle论文来源：EMNLP2021
hlee-top·2022-03-30 07:33

论文笔记 EMNLP 2020|Resource-Enhanced Neural Model for Event Argument Extraction

文章目录1简介1.1动机1.2创新2方法3实验1简介论文题目：Resource-EnhancedNeuralModelforEventArgumentExtraction论文来源：EMNLP2020论文链接
hlee-top·2022-03-30 07:32

论文笔记 EMNLP 2020|Event Extraction by Answering (Almost) Natural Questions

文章目录1简介1.1动机1.2创新2方法3实验1简介论文题目：EventExtractionbyAnswering(Almost)NaturalQuestions论文来源：EMNLP2020论文链接：https
hlee-top·2022-03-30 07:02

论文笔记 EMNLP 2020|Graph Transformer Networks with Syntactic and Semantic Structures for Event Argument

3实验1简介论文题目：GraphTransformerNetworkswithSyntacticandSemanticStructuresforEventArgumentExtraction论文来源：EMNLP2020
hlee-top·2022-03-30 07:02

论文笔记 EMNLP 2020|Event Extraction as Multi-turn Question Answering

文章目录1简介1.1动机1.2创新2背景知识3方法4实验5总结1简介论文题目：EventExtractionasMulti-turnQuestionAnswering论文来源：EMNLP2020Findings
hlee-top·2022-03-30 07:02

论文笔记 EMNLP 2020|Edge-Enhanced Graph Convolution Networks for Event Detection with Syntactic Relation

创新2背景知识3方法4实验1简介论文题目：Edge-EnhancedGraphConvolutionNetworksforEventDetectionwithSyntacticRelation论文来源：EMNLP2020
hlee-top·2022-03-30 07:31

论文笔记 EMNLP 2018|Collective Event Detection via a Hierarchical and Bias Tagging Networks with Gated

CollectiveEventDetectionviaaHierarchicalandBiasTaggingNetworkswithGatedMulti-levelAttentionMechanisms论文来源：EMNLP2018
hlee-top·2022-03-30 07:31

EMNLP2020文档级关系抽取模型GLRE 论文Global-to-Local Neural Networks for Document-Level Relation Extraction

文章目录前言1.摘要2.模型2.1编码层2.2全局表示层2.3局部表示层2.4分类层3.实验前言这是EMNLP2020一篇文档级关系抽取的论文，代码链接https://github.com/nju-websoft
iceburg-blogs·2022-03-30 07:56

论文笔记 EMNLP 2021|Uncertain Local-to-Global Networks for Document-Level Event Factuality Identificatio

文章目录1简介1.1创新2方法3.1LocalUncertaintyEstimation3.2UncertainInformationAggregation3.3ReparameterizationforPrediction3实验1简介论文题目：UncertainLocal-to-GlobalNetworksforDocument-LevelEventFactualityIdentificatio
hlee-top·2022-03-30 07:45

恒源云(GPUSHARE)_替代MLM的预训练任务，真的超简单吗？

正文开始EMNLP2021有一篇论文
·2022-03-24 14:25

DyLex: Incorporating Dynamic Lexicons into BERT for Sequence Labeling 论文解读

华为诺亚方舟EMNLP2021论文解析DyLex:IncorporatingDynamicLexiconsintoBERTforSequenceLabeling作者：论文链接：link文章主要内容BERTword-piece
boardking135·2022-03-12 07:23

EMNLP 2021 | 正则表达式与神经网络的深度融合（续）

神经网络在自然语言处理的各项任务中获得了成功,在通过足够多标注数据的训练后,神经网络往往有着很好的性能。但是由于在实际领域场景中高质量标注数据的缺失，以及大大小小特殊的需求，“规则”仍然扮演着重要的角色，因为规则可以直接地、清晰地表达人们的知识和意图。近年来，越来越多的工作探索如何将规则（例如正则表达式、逻辑）和神经网络的优势互相结合。大部分的工作通过多任务学习（multi-tasklearnin
PaperWeekly·2022-02-24 07:55

【EMNLP2021&&含源码】「自然语言处理(NLP)」跨度提取QA形式算法改进

编辑:ShuYini校稿:ShuYini时间:2021-11-22那么今天继续给大家分享一篇EMNLP顶会上的文章：EnhancedLanguageRepresentationwithLabelKnowledgeforSpanExtraction
yinizhilianlove·2022-02-21 07:50

恒源云_替代MLM的预训练任务，真的超简单吗？

正文开始EMNLP2021有一篇论文
·2022-02-17 15:10

gpushare.com_基于去噪Transformer的无监督句子编码【EMNLP 2021】

接下来跟着小编的脚步，一起看下去吧～正文开始EMNLP2021Findings上有一篇名为TSDAE:UsingTransformer-basedSe
·2022-01-19 16:36

恒源云_训练一个专门捣乱的模型

GPU服务器训练平台，官方体验网址：https://gpushare.com/center/）原文地址|https://bbs.gpushare.com/topi...原文作者|Mathor三位韩国人在EMNLP2021Findings
·2021-11-25 16:02

微软亚洲研究院NLP领域最新研究一览

编者按：EMNLP（ConferenceonEmpiricalMethodsinNaturalLanguageProcessing）是计算语言学和自然语言处理领域的顶级国际学术会议。
·2021-11-19 16:35

恒源云_Child Tuning: 反向传播版的Dropout

_=1636359613997这篇文章主要是对EMNLP20
·2021-11-08 17:33

EMNLP 2021 | LayoutReader：基于ReadingBank的阅读序列抽取模型

编者按：阅读序列抽取是文档智能分析中一项非常重要的任务，其旨在通过抽取扫描文档或数字商业文档中的单词并重新进行排序，将原本独立的单词组合成读者可以理解的文本。但由于日常工作生活中使用的文档，往往模板和格式各不相同，所以在出现复杂格式时，按照传统方法进行排列往往无法取得较好的效果。因此，微软亚洲研究院自然语言计算组的研究员们构建了首个大规模阅读序列数据集ReadingBank，并基于ReadingB
·2021-11-08 10:49

EMNLP2021 | 实体关系抽取新SoTA - 对NER和RE任务进行联合编码

每天给你送来NLP技术干货！来自：FundanNLPMotivation在实体关系抽取中，前人在编码任务特征上大致上可以划分为两类：序列编码（SequentialEncoding）和平行编码（ParallelEncoding）。序列编码一般按先NER再RE的先后顺序对任务特征进行编码，这种编码方式会使得后编码的特征无法直接影响到先编码的特征，从而导致不平衡的任务间交互。平行编码则是使用两个独立的编
zenRRan·2021-10-21 19:13

这17篇EMNLP 2021论文给你答案

©原创·作者|王馨月学校|四川大学研究方向|自然语言处理NeuralPathHunter论文标题：NeuralPathHunter:ReducingHallucinationinDialogueSystemsviaPathGrounding论文链接：https://arxiv.org/abs/2104.08455项目地址：https://github.com/nouhadziri/Neural-P
PaperWeekly·2021-09-27 18:34

今日arXiv精选 | 11篇EMNLP 2021最新论文

关于#今日arXiv精选这是「AI学术前沿」旗下的一档栏目，编辑将每日从arXiv中精选高质量论文，推送给读者。DoesVision-and-LanguagePretrainingImproveLexicalGrounding?Comment:CamerareadyforFindingsofEMNLP2021Link:http://arxiv.org/abs/2109.10246AbstractL
PaperWeekly·2021-09-25 12:23

零顶会进大厂算法岗的正确姿势(干货总结)

以NLP四大顶会ACL，NAACL，EMNLP，COLING为例，2019年平均接收率分别为25.7%(447篇)，26.3%(281篇)，25.5%(351篇)，33%(331篇)，每年合计人数不超过
算法码上来·2021-08-25 09:00

NLP每日论文速递[08.15]

25篇[cs.CL]：【1】TowardsDebiasingFactVerificationModels标题：面向消除偏差的事实验证模型作者：TalSchuster,ReginaBarzilay备注：EMNLP2019
arXiv每日论文速递·2021-05-14 13:10

一种仅使用标签名进行文本分类的方法

1Introduction今天分享2020年EMNLP会议上的一篇paper，关于无监督(弱监督)方式进行文本分类，论文题目为：TextClassificationUsingLabelNamesOnly
烛之文·2021-03-19 11:17

京东云新一代自研云服务器 4 月上线；COLING 2020丨面向机器阅读理解的双向认知思维网络

人行道机器人在宾夕法尼亚等州已经被视同“行人”混合现实平台Mesh重磅推出，科幻融入现实Facebook新AI模型SEER实现自监督学习EMNLP2020丨基于超边融合的文本增强知识图谱开放域问答C
·2021-03-09 22:35

京东云新一代自研云服务器 4 月上线；COLING 2020丨面向机器阅读理解的双向认知思维网络

人行道机器人在宾夕法尼亚等州已经被视同“行人”混合现实平台Mesh重磅推出，科幻融入现实Facebook新AI模型SEER实现自监督学习EMNLP2020丨基于超边融合的文本增强知识图谱开放域问答C
·2021-03-09 21:26

京东云新一代自研云服务器 4 月上线；COLING 2020丨面向机器阅读理解的双向认知思维网络...

人行道机器人在宾夕法尼亚等州已经被视同“行人”混合现实平台Mesh重磅推出，科幻融入现实Facebook新AI模型SEER实现自监督学习EMNLP2020丨基于超边融合的文本增强知识图谱开放域问答C
京东科技开发者·2021-03-08 20:12

一种面向社交媒体文本中命名实体识别方法

针对以上问题，本文介绍一种最新的识别模型，核心思想是提出语义扩充的方式来增强命名实体的识别效果，该模型发表在2020年EMNLP会议上，题目为：《NamedEntityRecognitio
烛之文·2021-02-20 18:11

百度EMNLP 2020精选论文解读

阅读原文：https://mp.weixin.qq.com/s/rBEk6A2B96pDFBHQcJ6wygEMNLP是自然语言处理领域的顶级会议之一，2020年的EMNLP会议已于11月16日至20日召开
百度-NLP·2021-01-14 11:00

论文推荐丨小样本学习多标签意图检测

刘挺教授现任哈工大计算学部主任兼计算机学院院长，曾任国际顶级会议ACL、EMNLP领域主席。截止目前为止，刘挺教授一共发布了700篇论文，其中最高一篇引用数达到990。论文链接：https://
AMiner科技·2020-12-25 19:49

VD-BERT（统一视觉对话 2020 EMNLP）

VD-BERT:AUnifiedVisionandDialogTransformerwithBERThttps://github.com/salesforce/VD-BERT.本文贡献展示了BERT可以通过简单的视觉基础训练来有效地适应视觉对话任务，以捕捉复杂的视觉对话交互。此外，VD-BERT是第一个支持discriminative和generative训练设置的统一模型，没有显式解码器。不需要
我黑切呢**·2020-12-21 15:06

EMNLP 2020最佳论文荣誉提名：视觉信号辅助的自然语言文法学习

点击蓝字关注我们AITIME欢迎每一位AI爱好者的加入！长久以来，自然语言的文法学习（GrammarLearning）只考虑纯文本输入数据。我们试图探究视觉信号（VisualGroundings），比如图像，对自然语言文法学习是否有帮助。为此，我们提出了视觉信号辅助下的概率文法的通用学习框架。该框架依赖于概率文法模型（ProbabilisticContext-FreeGrammars），具有端到端
AITIME论道·2020-12-14 18:45

@所有人，EMNLP 2020 干货集锦来了！

2020年10月30日-12月4日，AITIME共邀请了23位海内外优秀讲者，与大家分享了精彩的EMNLP2020！
AITIME论道·2020-12-09 19:00

直播预告： EMNLP 2020 专场六| AI TIME PhD

12月4日晚8:00-9:30AITIME特别邀请了3位优秀的讲者跟大家共同开启EMNLP2020专场六！
AITIME论道·2020-12-01 19:43

7天8卡训练32种语言，字节跳动推出多语言预训练新范式mRASP

字节跳动发表在EMNLP2020会议上的一项研究提出多语言翻译新范式——mRASP。1920年大哲学家罗素先生来中国各地访问，陪同翻译的是当时清华大学语言学家赵元任。
火山引擎·2020-11-30 22:17

2021年全球公有云终端用户支出将增长18% ；EMNLP 2020最佳论文：无声语音的数字发声

开发者社区技术周刊又和大家见面了，让我们一起看看，过去一周有哪些值得我们开发者关注的重要新闻吧。2020了，最流行的密码依旧是123456Chrome87发布，获多年来最大性能提升Gartner：2021年全球公有云终端用户支出将增长18%Facebook：AI可检测出平台上删除的94.7%仇恨言论中兴提出4G/5G业务导航AI节能AMD发布全新架构计算卡InstinctMI100：AI性能暴涨7
京东智联云开发者·2020-11-26 13:25
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