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深度学习自然语言处理

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NlPS2022 | 自然语言处理相关论文分类整理

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每天给你送来NLP技术干货！ ---- © 作者｜王晓磊机构｜中国人民大学高瓴人工智能学院研究方向 | 对话式信息获取来自 | RUC AI Box 本文从NeurlPS 2022 的2000多篇接收论文中筛选出了与自然语言处理相关的论文200多篇，并按照研究主题进行分类整理，以供参考。导读： NeurIPS 2022 是 CCF A 类会议，人工智能领域方向的顶级国际会议之一。第36届神经信息处理系统会议将于今年 11 月 28 日至 12 月 9 日举行。官方发布的接收论文列

2022-10-11

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NeurIPS 2022 | 如何实现表格数据上的迁移学习和零样本学习？

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每天给你送来NLP技术干货！ ---- ©作者 | 王子丰单位 | 伊利诺伊大学香槟分校研究方向 | AI for healthcare 排版 | PaperWeekly 今年的 NeurIPS 评分7/7/7 有惊无险中了一篇文章，做的是在表格数据上的pretraining, transfer learning，和 zero-shot learning。论文标题： TransTab: Learning Transferable Tabular Transformers Across Tables

2022-10-08

1.2K0

NIPS'22 | 重新审视区域视觉特征在基于知识的视觉问答中的作用

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作者: 金克丝 (在读博士) 方向: 多模态学习学校: 南京理工大学 REVIVE: Regional Visual Representation Matters in Knowledge-Based Visual Question Answering 会议：NIPS 2022 论文：REVIVE: Regional Visual Representation Matters in Knowledge-Based Visual Question Answering 链接：https://arxiv.or

2022-09-28

1K0

啥？Pytorch 独立出来了？？

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每天给你送来NLP技术干货！ ---- 来自：DASOU、量子位大家好，我是DASOU；看到一个消息，说PyTorch现在已经从Meta“独立”出来了；扎克伯格成立了PyTorch基金会，并且将其归入Linux基金会旗下。 Meta这个操作还是挺6的，估摸着就是想给大家一种Pytorch和商业化不占别，保持中立的印象~~从而吸引更多人去使用Pytorch。说起来，Pytorch最近是越来越受欢迎。如果说深度学习最开始的几年，TF一家独大。那么这几年，其实不论是学术界还是工业界，Pytorch已经在慢

2022-09-14

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COLING2022 | 少样本NER：分散分布原型增强的实体级原型网络

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每天给你送来NLP技术干货！ ---- 来自：AI Station 论文标题： Few-shot Named Entity Recognition with Entity-level Prototypical Network Enhanced by Dispersedly Distributed Prototypes 作者单位：国防科技大学论文链接：https://arxiv.org/abs/2208.08023 01 — 方法介绍 Few-shot NER的三阶段：Train、Adapt、Recog

2022-08-26

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浅聊对比学习 (一)

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每天给你送来NLP技术干货！ ---- ©作者 | 吴桐研究方向 | 推荐系统来自 | PaperWeekly 什么是对比学习？ Metrics learning + self-supervised learning 对比学习在解决什么问题？ ● 如何学习 representation ● 解决数据稀疏的问题 ● 如何更好的利用没有label的数据未打标的数据远远多于打标的数据，不用简直太浪费了，但是要打标又是一个耗时耗力耗钱的事儿 ● 有监督学习的缺点：泛化能力 spurious c

2022-07-21

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推荐安利5月最新30篇GAN论文【附资料】

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这5年里深度学习领域最亮的崽（仔）就是GAN。GAN具备非常广泛的应用场景，目前抖音里面生成人物卡通头像，人脸互换以及自动驾驶中通过传感器采集的数据生成逼真的图像数据，用于仿真测试等。学习和掌握GAN，论文是必不可少的部分。前沿论文能够帮助大家快速了解领域内新的技术、算法、方向。下面是给大家分享5月最新30篇GAN论文。 01.A deep learning approach to halo merger tree construction[2022-05-31] 02.Adversarial synt

2022-06-20

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小样本学习只是一场学术界自嗨吗

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每天给你送来NLP技术干货！ ---- 文 | ALme@知乎排版 | 夕小瑶的卖萌屋这两年看见很多人，包括我实习的mentor在内，都在批评few-shot learning，觉得是学术界在自high，思考良久，感觉有必要给这个领域正个名～(注意，此答案仅关注few-shot image classification）首先，要讨论few-shot learning的价值，咱得先把few-shot learning（FSL）这个问题的定位搞清楚。而要搞清楚few-shot learning的定

2022-05-09

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ACL'22 | 关系抽取和NER等论文分类整理

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每天给你送来NLP技术干货！ ---- 整理：对白的算法屋本文汇总了ACL2022信息抽取方向的论文，包括但不限于通用信息抽取、命名实体识别、关系抽取、事件抽取、事件关系抽取、基于事件的观点挖掘等。一、信息抽取 Automatic Error Analysis for Document-level Information Extraction. Aliva Das, Xinya Du, Barry Wang, Kejian Shi, Jiayuan Gu, Thomas Porter, Claire

2022-04-26

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吐血整理了下AAAI2022中和NLP相关的论文，包括信息抽取、机翻、NER、多模态、数据增强、问答、多语言、KD、文本纠错等

文件存储数据结构 linux

每天给你送来NLP技术干货！ ---- 作者：zenRRan 公众号：深度学习自然语言处理 AAAI2022出来一段时间了，但是好像还没人整理出NLP相关的论文呢，趁着周末最后一天还没过完，吐血整理了一番，需要的收藏即可。其中包括：信息抽取、关系抽取、机器翻译、命名实体识别、多模态、数据增强、智能问答、多语言、知识蒸馏、文本纠错等。信息抽取 OneRel: Joint Entity and Relation Extraction with One Module in One Step Yu-Ming

2022-03-14

1.6K0

一种全新易用的基于Word-Word关系的NER统一模型，刷新了14种数据集并达到新SoTA

论文：Unified Named Entity Recognition as Word-Word Relation Classification

2022-02-28

8200

顶会论文看图对比学习（GNN+CL）研究趋势

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随着对比学习（Contrastive Learning）在 CV、NLP 等领域大放异彩，其研究热度近年来也逐步走高。在图学习领域，由于图（Graph）数据也存在缺少标签或难以标注的问题，自 2020 年来，研究者们也着力于将对比学习技术应用于图表示学习任务上，取得了十分不错的效果，这一系列算法研究称为图对比学习（Graph Contrastive Learning）。由于图是一种离散的数据结构，且一些常见的图学习任务中，数据之间往往存在紧密的关联（如链接预测）。如何针对这些特性设计图对比学习算法、对比学习又是如何更好地帮助学习图表示、节点表示的，这些问题仍在积极地探索中。

2021-11-02

3K0

让人深思：句法真的重要吗？邱锡鹏组提出一种基于Aspect的情感分析的强大基线

基于方面的情感分析（Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA)）任务大家应该已经很熟了，本文的实验基于此。

2021-10-08

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清华提出：用于细粒度实体分类的Prompt-Learning，并提出可训练Prompt模板

NLP 服务 linux

提示学习（Prompt-learning）一个有效的tune预训练模型到特定任务上的方法，最近受到了各方学者的关注。

2021-09-14

2.7K0

ACL2021 | 一种巧妙解决NER覆盖和不连续问题的方法

linux https 网络安全

由于普通的NER问题被研究的透透的了，本文主要解决一种稍微复杂些问题：一种带有覆盖和不连续（Overlapped and Discontinuous）的命名实体识别任务。

2021-09-10

1.7K0

ACL2021 | CMU和北邮联合提出的DualGCN在基于Aspect的情感分析任务上达到了SOTA

基于aspect的情感分析是细粒度情感分析的一个重要子任务。最近，GNN在已经成功的探索通过模型连接aspect和opinion words。但是，由于依存关系解析（dependency parsing）结果的不准确性以及在线评论的非正式表达和复杂性，改进受到限制。

2021-09-08

1.1K0

NLP 事件抽取综述（中）—— 模型篇

https 网络安全 NLP 服务 linux

本系列文章主要分享近年来事件抽取方法总结，包括中文事件抽取、开放域事件抽取、事件数据生成、跨语言事件抽取、小样本事件抽取、零样本事件抽取等。主要包括以下几大部分：

2020-12-31

6.2K0

嵌套命名实体识别任务简介

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命名实体识别任务是自然语言处理领域中一项十分基本的任务，该任务的目的是识别自然语言文本中特定类型的实体，如人名、地名、机构名等。命名实体识别任务通常被建模为字符级别的序列标注任务，即对于一串输入的字符序列，命名实体识别模型需要预测出每个字符对应的命名实体标签。

2020-11-11

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7 Papers & Radios | 陈丹琦关系抽取新SOTA；上海交大医疗版MNIST数据集

https linux 网络安全

论文 1：MedMNIST Classification Decathlon: A Lightweight AutoML Benchmark for Medical Image Analysis

2020-11-11

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KDD20 | 图模型的信息融合专题

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使用图模型解决问题时，面对实际环境中来源多样、形式复杂的数据，怎样将多种信息进行合理融合是一个值得关注的问题。本文将介绍两篇发表于KDD 2020的与图模型信息融合相关的工作。

2020-11-11

1.3K0

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