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发布(211) 评论刷题收藏

2020-04-02 18:14

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华东师范大学算法工程师

[NAACL19]一个更好更快更强的序列标注成分句法分析器

原文链接：  Better, Faster, Stronger Sequence Tagging Constituent Parsers  为了看懂论文里的策略梯度，又去把强化学习看了一遍。。。   论文地址：  Better, Faster, Stronger Sequence Tagging Constituent Parsers 介绍 这篇论文主要是在之前的那篇论文 Constituent Parsing as Sequence Labeling 基础上解决了如下三个问题：  太长的短语预测错误率高。 输出空间太大导致label稀疏性。 贪心解码导致的错误传播。  本文提出的解决方法分别...

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2020-04-02 18:15

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华东师范大学算法工程师

[EMNLP18]用序列标注来进行成分句法分析

原文链接：  Constituent Parsing as Sequence Labeling  貌似已经有好几个月没怎么看过论文了，之前一直在写论文，一直没空更新博客，最近闲下来把最后几篇没看完的论文看了。   论文地址：  Constituent Parsing as Sequence Labeling  代码地址：  aghie/tree2labels  介绍  本文定义了一种新的树的序列化方法，将树结构预测问题转化为了序列预测问题。该序列用相邻两个结点的公共祖先（CA）数量和最近公共祖先（LCA）的label来表示一棵树，并且证明了这个树到序列的映射是单射但不是满射的，但是提出了一系列...

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2020-04-02 18:15

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华东师范大学算法工程师

小米8售后体验随笔

就在前天小米9新鲜出炉了，2999的价格真香。但是本着农村人没钱加抢不到的原则，我一周前还是入手了一台小米8，下面就谈谈我这次的售后经历。  新机到手  2.10天猫旗舰店买的米8，2.13号晚上才到手，速度不是一般的慢，这一点某东就要快很多。刚到手的新机可真香，我例行公事，检查完了IMEI和一些琐碎的东西后，就开始了一键换机，从我的米5转移过去了。           然后就开始愉快的玩耍了，钢化膜也小心翼翼的贴好了，心情非常愉悦。但就在这时，我打开了相机，想要美美的拍一张我的照片（呸，其实是想***一张实验室学姐照片）。然后就发现了拍出来是这样的：   握草，这红蓝色的竖纹又是什么鬼，是不...

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2020-04-02 18:15

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华东师范大学算法工程师

[EMNLP18]针对自顶向下和中序移进归约成分句法分析的Dynamic Oracles

原文链接：  Dynamic Oracles for Top-Down and In-Order Shift-Reduce Constituent Parsing  论文地址：  Dynamic Oracles for Top-Down and In-Order Shift-Reduce Constituent Parsing  代码地址：  danifg/Dynamic-InOrderParser 本文是发表在EMNLP18上的一篇关于Dynamic Oracle的论文，主要介绍了针对自顶向下和中序两种移进归约成分句法分析模型的Dynamic Oracles。在PTB数据集上，取得了单模型最...

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2020-04-02 18:16

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华东师范大学算法工程师

[arXiv18]更快的基于非二叉化自底向上策略的转移系统成分句法分析

原文链接：  Faster Shift-Reduce Constituent Parsing with a Non-Binary, Bottom-Up Strategy 论文地址：Faster Shift-Reduce Constituent Parsing with a Non-Binary, Bottom-Up Strategy  介绍  这篇论文提出了一种非二叉化、自底向上的转移系统，并且针对它提出了一种Dynamic Oracle，用损失函数的形式来实现它。 之前的模型针对多叉树的处理都是采用head规则进行二叉化，或者采用空结点作为临时结点来进行隐式二叉化。但是本文将REDUCE动作...

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2020-04-02 18:16

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华东师范大学算法工程师

[AAAI18]面向序列建模的元多任务学习

原文链接：  面向序列建模的元多任务学习 - WeiYang Blog  这篇文章是知识分析课准备讲的论文，随便拿来看一看了，简单介绍一下吧，论文是复旦邱锡鹏老师组写的。   论文地址： Meta Multi-Task Learning for Sequence Modeling   介绍  多任务学习一般的模型是共享特征表示层，也就是最底层的特征表示层是共享的，上层的神经网络都是随具体任务而不同的。但是这有个问题，比如用LSTM对句子进行建模的时候，不同的短语的组合函数是一样的，比如动词+名词、形容词+名词。但是组合函数应该定义成不同的比较好，于是这篇文章提出了针对不同的任务，不同的时刻产生...

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2020-04-02 18:16

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华东师范大学算法工程师

[COLING18]两种成分句法分析的局部特征模型

原文链接：  Two Local Models for Neural Constituent Parsing 论文地址：Two Local Models for Neural Constituent Parsing   代码地址： github  今天要介绍的论文来自COLING 2018，本文主要探讨了局部特征对成分句法分析到底有多大的影响，并同时提出了两种局部特征模型，在PTB上面取得了92.4的F1值。  介绍  对于传统句法分析模型，需要使用大量的全局特征来指导每一步的决策。同时全局的损失函数也是必不可少的，可以用来避免预测偏差的问题，也就是loss mismatch问题。但是随着神经...

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2020-04-02 18:17

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华东师范大学算法工程师

[ACL18]基于RNN和动态规划的线性时间成分句法分析

原文链接：  Linear-Time Constituency Parsing with RNNs and Dynamic Programming  好像已经很久没有看论文了呢，开学了一堆事情，以后还是要抽空阅读论文，保持一定的阅读量，并且不能光看最新的论文，还得去前人传统的方法中去寻找有没有能应用于深度学习的东西，说不定就发ACL了呢（手动滑稽）。  论文地址：Linear-Time Constituency Parsing with RNNs and Dynamic Programming   代码地址： github   介绍  这次要介绍的论文是huang liang发表在ACL18的...

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2020-04-02 18:17

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华东师范大学算法工程师

成分句法分析综述

原文链接：  成分句法分析综述 - WeiYang Blog  一直以来想对保研到现在一年多看过的论文进行一个总结，正好赶上下周二要讲组会，所以将自己看过的成分句法分析相关的论文梳理一下，写一个粗略的综述。可能有很多细节还不是很懂，理解有误，还请大家指正。    PPT地址： A Summary of Constituent Parsing   代码地址： Constituent Parsing   介绍  成分句法分析（constituent parsing）是自然语言处理中的一个基础任务，它的任务是给定一个句子，分析出句子的短语结构句法树。例如给定句子“The little boy lik...

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2020-04-02 18:18

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华东师范大学算法工程师

[NAACL16]RNN文法

原文链接：  Recurrent Neural Network Grammars 论文地址：Recurrent Neural Network Grammars   代码地址： github  今天要介绍的这篇论文是来自NAACL16的Recurrent Neural Network Grammars，主要贡献点就是提出了一种新的文法RNNG，不同于传统的PCFG之类的文法，RNNG使用RNN来对句子和它的句法树的联合概率进行建模，因此它是一个生成模型。但是稍稍修改就可以改为判别模型，也就是大家熟悉的基于转移的成分句法分析系统，并且转移系统是采用top-down方法的，也就是利用了句法树的前序遍...

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2020-04-02 18:18

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华东师范大学算法工程师

[TACL17]基于中序转移的成分句法分析

原文链接：  In-Order Transition-based Constituent Parsing  论文地址： In-Order Transition-based Constituent Parsing   代码地址： github  今天要介绍的这篇论文是成分句法分析领域目前的第三名，结果最高的几篇paper可以参见ruder在github整理的列表：github。 下面就是成分句法分析目前排名：    摘要  基于转移的成分句法分析主要分为两种： 一种是自顶向下（top-down）的方法，按照前序遍历（pre-order）的顺序生成句法树。这种方法可以更好地利用全局信息，但是需要一...

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2020-04-02 18:19

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华东师范大学算法工程师

K-摇臂***算法与实现

问题描述  有 个***，每个***有一定概率 吐出硬币，但是我们不知道这个概率是多少，每个***吐出的硬币价值 也是不一样的，现在有 次机会选择***，怎么选才能使得到的硬币总价值最大？ 在下面的不同算法实现中，统一设定   可以计算出，这种情况下：  如果每次都选期望价值最高的4号***，可以获得的最高总价值为2800000。 如果每次都选期望价值最低的2号***，可以获得的最低总价值为300000。 如果随机选取***，可以获得的期望总价值为1540000。   探索与利用算法   原理  “仅探索”（exploration-only）算法就是将机会平均分配给每一个***，随机挑选***...

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2020-04-02 18:19

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华东师范大学算法工程师

深入理解成分句法分析中的Dynamic Oracle

原文链接：  深入理解成分句法分析中的Dynamic Oracle 本文将从定义到证明，一步步理清成分句法分析中用到的Dynamic Oracle函数。参考了James Cross在2016年发表在EMNLP上面的论文：论文地址，该论文还是当年的best paper。深入理解成分句法分析中的Dynamic Oracle本文将从定义到证明，一步步理清成分句法分析中用到的Dynamic Oracle函数。参考了James Cross在2016年发表在EMNLP上面的论文：论文地址，该论文还是当年的best paper。  成分句法分析系统  首先本文用到的成分句法分析系统是基于span-based...

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2020-04-02 18:19

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华东师范大学算法工程师

[ACL18]直接到树：基于神经句法距离的成分句法分析

原文链接：  Straight to the Tree： Constituency Parsing with Neural Syntactic Distance  论文地址： Straight to the Tree: Constituency Parsing with Neural Syntactic Distance   摘要  今天要讲的这篇论文发表在ACL18上面，一句话概括，本文就是将句法树序列化，通过预测序列进行句法分析。 主要思想是通过预测一个实值向量来构造出成分句法树，该实值向量表示的就是成分句法树的所有split，并且按照中序遍历给出，具体细节之后会讲到。这个方法之前没有见过...

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2020-04-02 18:20

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华东师范大学算法工程师

[ACL18]基于Self-Attentive的成分句法分析

原文链接：  Constituency Parsing with a Self-Attentive Encoder  论文地址： Constituency Parsing with a Self-Attentive Encoder   代码地址： github  今天要介绍的这篇论文是成分句法分析领域目前的state-of-the-art，结果最高的几篇paper可以参见ruder在github整理的列表：github。下面就是成分句法分析目前排名：    摘要  本篇论文将之前A Minimal Span-Based Neural Constituency Parser这篇论文中模型的编码器...

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