emnlp专题
《论文阅读》通过识别对话中的情绪原因来提高共情回复的产生 EMNLP 2021
《论文阅读》通过识别对话中的情绪原因来提高共情回复的产生 EMNLP 2021 前言 简介方法实现Emotion ReasonerResponse Generator实验结果示例总结 前言 亲身阅读感受分享，细节画图解释，再也不用担心看不懂论文啦~ 无抄袭，无复制，纯手工敲击键盘~ 今天为大家带来的是《Improving Empathetic Response Generat
EMNLP 2023精选：Text-to-SQL任务的前沿进展（上篇）——正会论文解读
导语 本文记录了今年的自然语言处理国际顶级会议EMNLP 2023中接收的所有与Text-to-SQL相关（通过搜索标题关键词查找得到，可能不全）的论文，共计12篇，包含5篇正会论文和7篇Findings论文，以下是对这些论文的略读，某几篇也有详细的笔记（见链接）。 序号类型标题1MainBenchmarking and Improving Text-to-SQL Generation und
EMNLP 2020 Beyond Instructional Videos: Probing for More Diverse Visual-Textual Grounding on YouTube
动机 从无标签的网络视频中进行预训练已经迅速成为在许多视频待处理任务中实际获得高性能的的手段。通过预测语音内容和自动语音识别(ASR) token之间的grounded关系来学习特征。然而，先前的训练前工作仅限于教学录像；作者希望这个领域是相对“容易”的：在教学视频中，演讲者通常会引用文字描述的目标/动作。即期望视频帧和ASR token中的语义信息在教学视频中可以很容易地关联起来。相似模型是否
EMNLP 2020 BiST: Bi-directional Spatio-Temporal Reasoning for Video-Grounded Dialogues
动机 基于视频的对话是非常具有挑战性的，这是因为(i)包含空间和时间变化的视频的复杂性，以及(ii)用户在视频或者多个对话轮中查询不同片段和/或不同目标的话语的复杂性。然而，现有的基于视频的对话方法往往关注于表面的时间级视觉线索，而不是从视频中获取更细粒度的空间信号。作者的方法旨在通过双向推理框架从视频中检索细粒度信息来挑战基于视频的对话来解决这一问题。与视频对话相关的任务是视频问答和视频c
EMNLP 2020 VMSMO: Learning to Generate Multimodal Summary for Video-based News Articles
动机 多模态新闻能够显著提高用户对信息性的满意度。目前流行的一种多媒体新闻形式是为用户提供一段生动的视频和一篇相应的新闻文章，这种形式被CNN、BBC等有影响力的新闻媒体以及Twitter、Weibo等社交媒体所采用。自动生成多模态摘要，即选择合适的视频封面帧，生成合适的文章文本摘要，可以帮助编辑节省时间，读者更有效地做出决策。在实际应用中，输入通常是由数百帧组成的视频，且通常需要选择封面图
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：Affective Event Classification with Discourse-enhanced Self-training 论文来源：EMNLP 2020 论文链接：https://aclanthology.org/2020.emnlp-main.452.pdf 1.2 创新 提出了一个基于
Talk | EMNLP 2023 最佳长论文：以标签为锚-从信息流动的视角分析上下文学习
本期为TechBeat人工智能社区第561期线上Talk。 北京时间1月4日(周四)20:00，北京大学博士生—王乐安的Talk已准时在TechBeat人工智能社区开播！ 他与大家分享的主题是: “以标签为锚-从信息流动的视角分析上下文学习”，介绍了他的团队在上下文学习相关的分析工作所做的研究。 Talk·信息 ▼ 主题：以标签为锚-从信息流动的视角分析上下文学习 嘉宾：北京大学博士
EMNLP 2023 亮点回顾：大模型时代下的 NLP 研究
作为自然语言处理（NLP）领域的顶级盛会，EMNLP 每年都成为全球研究者的关注焦点。2023 年的会议在新加坡举行，聚集了数千名来自世界各地的专家学者，也是自疫情解禁以来，中国学者参会最多的一次。巧的是，EMNLP 似乎总在召开时迎来业界大新闻。去年此时，ChatGPT 的发布引发学术大地震，颠覆了传统 NLP 的研究格局；今年，新兴的 Gemini 模型又在会议上引发热议，让好不容易挺
EMNLP 2023 亮点回顾：大模型时代下的 NLP 研究
作为自然语言处理（NLP）领域的顶级盛会，EMNLP 每年都成为全球研究者的关注焦点。2023 年的会议在新加坡举行，聚集了数千名来自世界各地的专家学者，也是自疫情解禁以来，中国学者参会最多的一次。巧的是，EMNLP 似乎总在召开时迎来业界大新闻。去年此时，ChatGPT 的发布引发学术大地震，颠覆了传统 NLP 的研究格局；今年，新兴的 Gemini 模型又在会议上引发热议，让好不容易挺
【EMNLP 2023】面向垂直领域的知识预训练语言模型
近日，阿里云人工智能平台PAI与华东师范大学数据科学与工程学院合作在自然语言处理顶级会议EMNLP2023上发表基于双曲空间和对比学习的垂直领域预训练语言模型。通过比较垂直领域和开放领域知识图谱数据结构的不同特性，发现在垂直领域的图谱结构具有全局稀疏，局部稠密的特点。为了补足全局稀疏特点，将垂直领域中分层语义信息通过双曲空间注入到预训练模型中。为了利用局部图结构稠密特点，我们利用对比学习构造图结构
阿里云人工智能平台PAI多篇论文入选EMNLP 2023
近期，阿里云人工智能平台PAI主导的多篇论文在EMNLP2023上入选。EMNLP是人工智能自然语言处理领域的顶级国际会议，聚焦于自然语言处理技术在各个应用场景的学术研究，尤其重视自然语言处理的实证研究。该会议曾推动了预训练语言模型、文本挖掘、对话系统、机器翻译等自然语言处理领域的核心创新，在学术和工业界都有巨大的影响力。此次入选意味着阿里云人工智能平台PAI自研的自然语言处理算法达到了全球业界先
【EMNLP 2023】面向垂直领域的知识预训练语言模型
近日，阿里云人工智能平台PAI与华东师范大学数据科学与工程学院合作在自然语言处理顶级会议EMNLP2023上发表基于双曲空间和对比学习的垂直领域预训练语言模型。通过比较垂直领域和开放领域知识图谱数据结构的不同特性，发现在垂直领域的图谱结构具有全局稀疏，局部稠密的特点。为了补足全局稀疏特点，将垂直领域中分层语义信息通过双曲空间注入到预训练模型中。为了利用局部图结构稠密特点，我们利用对比学习构造图结构
【EMNLP 2023】面向Stable Diffusion的自动Prompt工程算法
近日，阿里云人工智能平台PAI与华南理工大学朱金辉教授团队合作在自然语言处理顶级会议EMNLP2023上发表了BeautifulPrompt的深度生成模型，可以从简单的图片描述中生成高质量的提示词，从而使文生图模型能够生成更美观的图像。BeautifulPrompt通过对低质量和高质量的提示进行微调，并进一步提出了一种基于强化学习和视觉信号反馈的技术，以最大化生成提示的奖励值。 论文： T
【EMNLP 2023】基于知识迁移的跨语言机器阅读理解算法
近日，阿里云人工智能平台PAI与华南理工大学朱金辉教授团队、达摩院自然语言处理团队合作在自然语言处理顶级会议EMNLP2023上发表基于机器翻译增加的跨语言机器阅读理解算法X-STA。通过利用一个注意力机制的教师来将源语言的答案转移到目标语言的答案输出空间，从而进行深度级别的辅助以增强跨语言传输能力。同时，提出了一种改进的交叉注意力块，称为梯度解缠知识共享技术。此外，通过多个层次学习语义对齐，并利
12层的bert参数量_EMNLP 2019 | BERTPKD：一种基于PKD方法的BERT模型压缩
过去一年里，语言模型的研究有了许多突破性的进展，BERT、XLNet、RoBERTa等预训练语言模型作为特征提取器横扫各大NLP榜单。但这些模型的参数量也相当惊人，比如BERT-base有一亿零九百万参数，BERT-large的参数量则高达三亿三千万，从而导致模型的训练及推理速度过慢。本文提出了一种“耐心的知识蒸馏” (Patient Knowledge Distillation) 方法对模型
直播预告：EMNLP 2020 顶会论文分享 | AI TIME PhD
⬆⬆⬆ 点击蓝字 关注我们 AI TIME欢迎每一位AI爱好者的加入！ 10月30日晚7:30-9:00，AI Time特别邀请了3位讲者，齐聚分享EMNLP2020！ 哔哩哔哩直播通道 扫码或点击链接 关注AITIME哔哩哔哩官方账号 观看直播 链接：https://live.bilibili.com/21813994 ★ 邀请嘉宾 ★ 李健铨，天津大学计算机
【EMNLP 2019】Sentence-BERT
重磅推荐专栏： 《大模型AIGC》；《课程大纲》 本专栏致力于探索和讨论当今最前沿的技术趋势和应用领域，包括但不限于ChatGPT和Stable Diffusion等。我们将深入研究大型模型的开发和应用，以及与之相关的人工智能生成内容（AIGC）技术。通过深入的技术解析和实践经验分享，旨在帮助读者更好地理解和应用这些领域的最新进展 1. 介绍 在许多NLP任务（特别是在文本语义匹、文本向
【论文阅读】Generating Radiology Reports via Memory-driven Transformer (EMNLP 2020)
资料链接 论文原文：https://arxiv.org/pdf/2010.16056v2.pdf 代码链接（含数据集）：https://github.com/cuhksz-nlp/R2Gen/ 背景与动机 这篇文章的标题是“Generating Radiology Reports via Memory-driven Transformer”，发表于会议EMNLP2020。它的主要目的是使用
国际顶会【自然语言处理：ACL、EMNLP、NAACL、Coling】【机器学习：ICML、NIPS、UAI、AISTATS】【深度学习：ICLR】【数据挖掘：KDD、WSDM】【人工智能：AAAI】
ArXiv.org 【自然语言处理：ACL、EMNLP、NAACL、Coling】 【计算机视觉：ICCV、CVPR】 【机器学习：ICML、NIPS、UAI、AISTATS】 【深度学习：ICLR】 【数据挖掘：KDD、WSDM】 【人工智能：IJCAI、AAAI】 【图神经网络：KDD】 期刊：Computational Linguistics、TACL Tutorial Session：领
首发！三角兽被 EMNLP 录取论文精华导读：基于对抗学习的生成式对话模型浅说...
雷锋网按：近日，三角兽科技 AI Lab 的一篇论文，被世界顶级自然语言处理会议 EMNLP 高分录取，论文题目为：Neural Response Generation via GAN with an Approximate Embedding Layer，由三角兽研究团队与哈工大 ITNLP 实验室合作完成。论文中提出了一种新的对话文本对抗生成学习框架，目的是解决文本生成过程中的采样操作带来的
【论文解读 EMNLP 2018】Cross-Lingual Cross-Platform Rumor Verification Pivoting on Multimedia Content
论文题目：Cross-Lingual Cross-Platform Rumor Verification Pivoting on Multimedia Content 论文来源：EMNLP 2018 论文链接：https://www.aclweb.org/anthology/D18-1385/ 代码链接：https://github.com/WeimingWen/CCRV 关键词
深度学习论文阅读笔记 | MemNetIAN情感分析论文EMNLP 2016
深度学习论文阅读笔记 | MemNet&IAN情感分析论文EMNLP 2016 嗨，我是error。 这又是我的一个新系列，主要记录我阅读过的一些论文的笔记，与大家一起分享讨论，不定期更新，若有错误欢迎随时指出。 泛读 首先说一下整一篇论文的结构，这篇论文作者从MemNet汲取灵感，应用在多情感分类问题上面，结合注意力模型和定位取得了不错的成绩，达到了当时的SOTA。 论文的
EMNLP 2023 录用论文公布，速看NLP各领域最新SOTA方案
EMNLP 2023 近日公布了录用论文。 开始前以防有同学不了解这个会议，先简单介绍介绍：EMNLP 是NLP 四大顶会之一，ACL大家应该都很熟吧，EMNLP就是由 ACL 下属的SIGDAT小组主办的NLP领域顶级国际会议，一年举办一次。相较于ACL，EMNLP更偏向于NLP在各个领域解决方案的学术探讨。 今年的EMNLP 2023大会将于12月6日-10日在新加坡召开，我先整理了10篇
EMNLP 2023 录用论文公布，速看NLP各领域最新SOTA方案
EMNLP 2023 近日公布了录用论文。 开始前以防有同学不了解这个会议，先简单介绍介绍：EMNLP 是NLP 四大顶会之一，ACL大家应该都很熟吧，EMNLP就是由 ACL 下属的SIGDAT小组主办的NLP领域顶级国际会议，一年举办一次。相较于ACL，EMNLP更偏向于NLP在各个领域解决方案的学术探讨。 今年的EMNLP 2023大会将于12月6日-10日在新加坡召开，我先整理了10篇
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：A Method for Building a Commonsense Inference Dataset based on Basic Events 论文来源：EMNLP 2020 论文链接：https://aclanthology.org/2020.emnlp-main.192.pdf 代码链接：http