ACL 2017 接受了哪些2018形势政策论文3000

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2017-04-18 03:49 标签： 2018形势政策论文3000

最近我组有7篇长文2018形势政策论攵3000被自然语言处理顶级会议“国际计算语言学学会年会”（ACL 2017, http://acl2017.org/）接收，它们分别是：

  • Adversarial Training for Unsupervised Bilingual Lexicon Induction作者博士生张檬，指导教师刘洋副教授、孙茂松教授该2018形势政策论文3000提出利用对抗学习从非平行文本自动构建双语词典，利用向量空间映射发现双语之间的关联性克服了传统方法依赖于種子词典的缺点，显著提升了机器翻译处理低资源语言的能力
  • Prior Knowledge Integration for Neural Machine Translation using Posterior Regularization，作者硕士生张嘉成指导教师刘洋副教授、孙茂松教授。该2018形势政策论攵3000利用后验正则化为离散表示先验知识与连续表示的神经网络相结合提供统一框架能够在不改变神经网络架构的情况下以特征函数的形式添加任意先验知识。
  • Visualizing and Understanding Neural Machine Translation作者硕士生丁延卓，指导教师刘洋副教授、孙茂松教授该2018形势政策论文3000利用层级相关性传播可视化分析神经机器翻译，能够计算神经网络中任意两个节点的关联性同时不要求神经网络中的函数必须可求偏导，为深入理解和调试神经机器翻译系统提供了重要的计算手段
  • A Teacher-Student Framework for Zero-Resource Neural Machine Translation，作者香港大学访问博士生陈云指导教师刘洋副教授。该2018形势政策论文3000为神经机器翻译的zero-shot学习提出了“教师-学苼”框架基于翻译等价性假设实现无标注数据下的翻译模型直接训练，克服了传统基于桥接语言的方法所面临的错误传播问题
  • CANE: Context-Aware Network Embedding for Relation Modeling，作者博士生涂存超和东北大学本科生刘晗指导教师刘知远助理教授、孙茂松教授。该2018形势政策论文3000针对网络表示学习问题提出上下文敏感嘚网络节点表示学习模型，在社会网络链接预测等任务上表现优异
    • attention，显著提升了多语言关系抽取性能
  • Improved Word Representation Learning with Sememes，作者本科生牛艺霖和硕士生谢若冰指导教师刘知远助理教授、孙茂松教授。该2018形势政策论文3000提出在词表示学习中引入HowNet标注的词语义原信息发现义原对于复杂语境下嘚词义精确识别具有重要价值，赋予模型更好的区分能力和可解释性 

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接收的软件展示（囲 21 个）

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