acl2020专题

论文浅尝 - ACL2020 | 知识图谱补全方法的再评估

笔记整理 | 谭亦鸣,东南大学博士 来源:ACL 2020 链接:https://www.aclweb.org/anthology/2020.acl-main.489.pdf 源码:http://github.com/svjan5/kg-reeval 概述 图谱补全(KGC)的目标是自动的预测大规模知识图谱中缺失的link。在数据挖掘,机器学习和自然语言处理等领域的顶会上,一众state-o

Raki的读paper小记:通过教师-学生模型在目标语言上的无标注数据上学习来实现单源/多源跨语言NER任务 from ACL2020

Single-/Multi-Source Cross-Lingual NER via Teacher-Student Learning on Unlabeled Data in Target Language 不要问我为什么改成了中文名,因为标题名字太长了!! Abstract & Introduction & Related Work 研究任务 通过教师-学生模型在目标语言上的无标注数据上

ACL2020开幕在即!这些是你需要提前知道的数据

ACL2020 即将开幕!早在一个月前,ACL官方就已经给出了本次大会的一般统计,涵盖了ACL2020的接受率、与之前接受率的比较、不同方向接受率和一些国家的统计数据。本月开始,ACL官方将会逐步放出有关提交、评论和其他主题的统计数据。   ACL 2020:创史上投稿量、接收数新高 本次ACL大会共提交了3429篇论文,破了去年创的记录——去年为 2906 篇,增加了523篇!

ACL2020 Heterogeneous Graph Neural Networks for Extractive Document Summarization

Heterogeneous Graph Neural Networks for Extractive Document Summarization 异构图神经网络提取文档摘要摘要1 引言2 相关工作3 Methodology3.1 Document as a Heterogeneous Graph3.2 Graph Initializers3.3 Heterogeneous Graph La

《A Unified MRC Framework for Named Entity Recognition》ACL2020论文阅读

机构为浙江大学、香侬科技。 存在的问题: 论文认为目前的的NER方法能够很高的解决flat NER任务,但是对于nested NER任务就显得不那么power。一般方法是分开做。 解决办法: 论文提出一种统一框架能够同时处理flat和nested两种类型问题。不将实体抽取看作NER问题,而是看作MRC。 上图为flat和nested实体的实例 举例: 抽取PER(PERSON)实