الصفحة الرئيسية>المتعلقة بالبرمجة>شفرة المصدر الأخرى
تنزيل

NLP-Library

هذه قائمة منسقة من الأوراق التي واجهتها في بعض القدرات وأرى تستحق بما في ذلك في مكتبة ممارس NLP. قد تظهر بعض الأوراق في فئات فرعية متعددة ، إذا لم تتناسب بسهولة مع أحد الصناديق.

PRS موضع ترحيب تماما! توجيه أي مراسلات/أسئلة إلى miHail_eric.

بعض التعيينات الخاصة لبعض الأوراق:

الأسطورة: هذا هو تغيير اللعبة في أدب NLP ويستحق القراءة.

؟ المورد: تقدم هذه الورقة بعض مجموعة البيانات/المورد ، وبالتالي قد تكون مفيدة لأغراض التطبيق.

وضع علامة على جزء من الكلام

  • (2000) tagger جزء من الكلام الإحصائي
    • TLDR : ورقة Seminal التي توضح tagger قوية القائمة على HMM. تضمنت العديد من النصائح والحيل لبناء مثل هذه الأنظمة الكلاسيكية.
  • (2003) علامات جزئية غنية بالميزات مع شبكة تبعية دورية
    • TLDR : يقترح عددًا من الميزات اللغوية القوية لبناء (ثم) SOTA POS.
  • (2015) نماذج LSTM-CRF ثنائية الاتجاه لعلامة التسلسل
    • TLDR : يقترح نموذجًا لقياس تسلسل العناصر يجمع بين الشبكات العصبية مع الحقول العشوائية المشروطة ، وتحقيق SOTA في علامات POS ، NER ، و chunking.

التحليل

  • (2003) التحليل الدقيق غير الملحوظ
    • TLDR : ورقة جميلة توضح أن السياق الاحتمالي غير الملحوظ يمكن أن تتجاوز أداء PCFGs المعجمية.
  • (2006) تعلم الشجرة الدقيقة والضغوط والقابلة للتفسير
    • TLDR : نتيجة رائعة توضح أنه باستخدام التوقعات ، يمكنك تلقائيًا تعلم الرموز غير الطالبة الدقيقة والضغينة لشرح الشجرة ، وتحقيق SOTA.
  • (2014) محلل تبعية سريع ودقيق باستخدام الشبكات العصبية
    • TLDR : العمل المهم للغاية في استخدام موجة جديدة من بنيات التحليل القائمة على الشبكة العصبية ، وتحقيق أداء SOTA وكذلك سرعات التحليل النقيض.
  • (2014) القواعد كلغة أجنبية
    • TLDR : واحدة من أوائل المظاهرات لفعالية بنيات SEQ2Seq مع الاهتمام على تحليل الدائرة ، وتحقيق SOTA على WSJ Corpus. كما أظهرت أهمية زيادة البيانات لمهمة التحليل.
  • (2015) تحليل التبعية القائمة على الانتقال مع ذاكرة طويلة الأجل طويلة على المدى الطويل
    • TLDR : يعرض LSTMS Stack ، وهو محلل عصبي ينجح في تعزيز عمليات الدفع التقليدية لمحلات التبعية القائمة على الانتقال ، وتحقيق SOTA في هذه العملية.

اسم التعرف على الكيان

  • (2005) دمج المعلومات غير المحلي في أنظمة استخراج المعلومات عن طريق أخذ عينات من GIBBS
    • TLDR : باستخدام أساليب مونت كارلو بارد مع نموذج حقل عشوائي مشروط ، يحقق هذا العمل تخفيضًا كبيرًا في الأخطاء في معايير استخراج المعلومات.
  • (2015) نماذج LSTM-CRF ثنائية الاتجاه لعلامة التسلسل
    • TLDR : يقترح نموذجًا لقياس تسلسل العناصر يجمع بين الشبكات العصبية مع الحقول العشوائية المشروطة ، وتحقيق SOTA في علامات POS ، NER ، و chunking.

قرار الأساسي

  • (2010) غربال متعدد التمريرات لحل الأساسي
    • TLDR : يقترح نهج القائم على الغربال في قرار الأساسي الذي كان لسنوات عديدة (حتى نهج التعلم العميق) SOTA.
  • (2015) دقة Coreference التي تركز على الكيان مع تكديس النموذج
    • TLDR : يوفر هذا العمل نهجًا أنيقًا لبناء سلاسل Coreference بشكل متكرر باستخدام ميزات مستوى الكيان.
  • (2016) تحسين حل القرار من خلال التعلم على مستوى الكيان التمثيل الموزعة
    • TLDR : واحدة من أقدم الأساليب الفعالة لاستخدام الشبكات العصبية لحل الأساس ، تفوق بشكل كبير أداء SOTA.

تحليل المشاعر

  • (2012) خطوط الأساس و bigrams: شعور بسيط وجيد وتصنيف الموضوع

    • TLDR : ورقة أنيقة للغاية ، توضح أن نماذج بايز الساذجة البسيطة مع ميزات bigram يمكن أن تتفوق على أساليب أكثر تطورا مثل آلات المتجهات الدعم في مهام مثل تحليل المشاعر.

  • (2013) نماذج عميقة متكررة للتكوين الدلالي على مصادر الشجرة المشاعر؟

    • TLDR : يقدم Stanford Security TreeBank ، وهو مورد رائع لشرح المعنويات الدقيقة في الجمل. يقدم أيضًا شبكة الموتر العصبي العودية ، وهي بنية تعليمية عميقة ذات دوافع لغوية.

  • (2014) توزيع تمثيلات الجمل والوثائق

    • TLDR : يقدم ParagraphVector غير خاضع للإشراف يتعلم تمثيلات ثابتة للفقرات ، باستخدام الأفكار المستوحاة من Word2Vec . يحقق ثم Sota على تحليل المشاعر على Stanford Security Treebank ومجموعة بيانات IMDB.

  • (2019) زيادة البيانات غير الخاضعة للإشراف لتدريب الاتساق

    • TLDR : يقدم زيادة البيانات غير الخاضعة للإشراف ، وهي طريقة للتدريب الفعال على عدد صغير من أمثلة التدريب. يطبق الورق UDA على مجموعة بيانات تحليل المشاعر IMDB ، وتحقيق SOTA مع 30 أمثلة تدريب فقط.

المنطق الطبيعي/الاستدلال

  • (2007) المنطق الطبيعي للاستدلال النصي
    • TLDR : يقترح نهجًا صارمًا يعتمد على المنطق لمشكلة الاستدلال النصي يسمى المنطق الطبيعي. يتم استخدام التحويلات ذات الدوافع الرياضية الرائعة جدًا لاستنتاج العلاقة بين العبارات.
  • (2008) نموذج موسع للمنطق الطبيعي
    • TLDR : يمتد العمل السابق على المنطق الطبيعي للاستدلال ، وإضافة ظواهر مثل الاستبعاد الدلالي والاتصالات لتعزيز عملية تحويل الفرضية.
  • (2014) يمكن للشبكات العصبية العودية تعلم الدلالات المنطقية
    • TLDR : يوضح أن بنية التعلم العميق مثل شبكات الموتر العصبي يمكن تطبيقها بشكل فعال على استنتاج اللغة الطبيعية.
  • (2015) مجموعة كبيرة مشروحة لتعلم الاستدلال اللغة الطبيعية؟
    • TLDR : يقدم Corpus Stanford Natural Inferfect Corpus ، وهو مورد رائع NLI أكبر من قبل اثنين من الحجم على مجموعات البيانات السابقة.

الترجمة الآلية

  • (1993) رياضيات الترجمة الآلية الإحصائية
    • TLDR : يقدم نماذج ترجمة آلة IBM ، العديد من النماذج الأساسية في MT الإحصائية.
  • (2002) Bleu: طريقة للتقييم التلقائي للترجمة الآلية؟
    • TLDR : يقترح Bleu ، تقنية تقييم Defacto المستخدمة للترجمة الآلية (حتى اليوم!)
  • (2003) الترجمة الإحصائية القائمة على العبارة
    • TLDR : يقدم نموذج ترجمة قائم على العبارة لـ MT ، حيث يقوم بتحليل لطيف يوضح سبب تفوق النماذج القائمة على العبارات على النماذج القائمة على الكلمات.
  • (2014) تسلسل التعلم التسلسلي مع الشبكات العصبية
    • TLDR : يقدم بنية الشبكة العصبية التسلسل إلى التسلسل. على الرغم من تطبيقه فقط على MT في هذه الورقة ، فقد أصبح منذ ذلك الحين أحد بنيات حجر الزاوية في معالجة اللغة الطبيعية الحديثة.
  • (2015) الترجمة الآلية العصبية عن طريق التعلم المشترك للمحاذاة والترجمة
    • TLDR : يمتد بنيات التسلسل السابقة إلى التسلسل لـ MT باستخدام آلية الانتباه ، وهي أداة قوية للسماح للكلمة المستهدفة بالبحث بهدوء عن إشارة مهمة من جملة المصدر.
  • (2015) النهج الفعالة لترجمة الآلة العصبية القائمة على الانتباه
    • TLDR : يقدم آليتين جديدين للانتباه لـ MT ، باستخدامهما لتحقيق SOTA على أنظمة MT العصبية الحالية.
  • (2016) الترجمة الآلية العصبية للكلمات النادرة مع وحدات الكلمات الفرعية
    • TLDR : يقدم ترميز زوج البايت ، وهو تقنية فعالة للسماح أنظمة MT العصبية بالتعامل مع (المزيد) ترجمة المفتوحة.
  • (2016) تشير إلى الكلمات غير المعروفة
    • TLDR : يقترح آلية نسخ للسماح لأنظمة MT بنسخ الكلمات بشكل أكثر فعالية من تسلسل سياق المصدر.
  • (2016) نظام ترجمة الآلة العصبية من Google: سد الفجوة بين الترجمة البشرية والآلي
    • TLDR : دراسة حالة رائعة توضح الشكل الذي يبدو عليه نظام ترجمة آلة الإنتاج (في هذه الحالة من Google).

التحليل الدلالي

  • (2013) التحليل الدلالي على قاعدة القاعدة الحرة من أزواج الإجابة عن الأسئلة؟
    • TLDR : يقترح تقنية أنيقة للحلية الدلالية التي تتعلم مباشرة من أزواج الإجابة عن الأسئلة ، دون الحاجة إلى أشكال منطقية مشروحة ، مما يسمح للنظام بتقليص قاعدة القاعدة الحرة.
  • (2014) التحليل الدلالي عن طريق إعادة الصياغة
    • TLDR : يطور نموذجًا فريدًا من نوعه لتعلم النماذج المنطقية المرشحة من أزواج الإجابة عن الأسئلة ، مما يؤدي إلى تحسين SOTA على مجموعات البيانات Q/A الموجودة.
  • (2015) بناء محلل دلالي بين عشية وضحاها؟
    • TLDR : ورقة أنيقة توضح أنه يمكن بناء محلل دلالي من نقطة الصفر بدءًا من عدم وجود أمثلة تدريبية!
  • (2015) جمع التعلم الآلي والدلالات الحسابية معًا
    • TLDR : نظرة عامة لطيفة على إطار الدلالات الحسابية التي تستخدم التعلم الآلي لتعلم النماذج المنطقية بشكل فعال للحلية الدلالية.

أسئلة الإجابة/القراءة الفهم

  • (2016) فحص شامل لمهمة فهم قراءة CNN/Daily Mail

    • TLDR : ورقة مكالمة إيقاظ رائعة ، مما يدل على أنه يمكن تحقيق أداء SOTA على مجموعات بيانات فهم القراءة باستخدام أنظمة بسيطة مع ميزات مختارة بعناية. لا تنسى أساليب التعلم غير العميقة!

  • (2017) فرقة: 100،000+ سؤال لفهم الجهاز للنص؟

    • TLDR : يقدم مجموعة بيانات Squad ، وهي مجموعة من الإجابة على الأسئلة التي أصبحت واحدة من معايير Defacto المستخدمة اليوم.

  • (2019) انظر قبل أن تقفز: إجابة أسئلة محادثة على الرسوم البيانية المعرفة باستخدام توسيع السياق الحكيم

    • TLDR : يقدم طريقة غير خاضعة للرقابة يمكن أن تجيب على الأسئلة غير المكتملة على الرسم البياني المعرفة من خلال الحفاظ على سياق المحادثة باستخدام كيانات وتنبؤات شوهدت حتى الآن وتستنتج تلقائيًا الأجزاء المفقودة أو الغامضة لأسئلة المتابعة.

  • (2019) تعلم استرداد مسارات التفكير على الرسم البياني ويكيبيديا للإجابة على الأسئلة

    • TLDR : يقدم نهج استرجاع متكرر جديد يعتمد على الرسم البياني ، والذي يسترجع مسارات التفكير على الرسم البياني لـ Wikipedia للإجابة على أسئلة المجال المفتوح متعدد القوانين.

  • (2019) التفكير المنطقي العاطفي

    • TLDR : يقدم مجموعة بيانات وتصور مهمتين جديدتين للتفكير الاختطاف: استنتاج اللغة الطبيعية غير المنتظمة وتوليد اللغة الطبيعية العاطفية.

  • (2020) تفكيك التفكير على قاعدة المعرفة الافتراضية

    • TLDR : يقدم وحدة عصبية للإجابة على أسئلة متعددة القوانين ، والتي يمكن تمييزها ويمكن تدريبها من طرف إلى طرف.

  • (2020) الاستفادة من استرجاع مرور مع النماذج التوليدية للإجابة على أسئلة المجال المفتوح

    • TLDR : يقدم مقاربة لإجابة أسئلة على المجال المفتوح تعتمد على استرداد مقاطع الدعم قبل معالجتها بنموذج توليدي

  • (2020) تشوه: تحلل المحولات التي تم تدريبها مسبقًا للإجابة على أسئلة أسرع

    • TLDR : يقدم محولًا متحللًا ، والذي يحل محل الاهتمام الذاتي الكامل باستخدام الحاقصات الذاتية على مستوى السؤال في الطبقات السفلية مما يقلل من حساب وقت التشغيل.

  • (2020) استرجاع الأدلة التكرارية غير الخاضعة للإشراف على الإجابة على أسئلة متعددة القوانين

    • TLDR : يقدم Presents طريقة استرداد الأدلة التكرارية البسيطة والسريعة وغير الخاضعة للرقابة للإجابة على أسئلة متعددة الهوب.

  • (2020) تعلم طرح المزيد: توليد أسئلة متسلسل شبه أوتوري

    • TLDR : يعرض نهجًا لإنشاء سؤال في شبه الانحدار باستخدام الرسم البيانيين على أساس الممرات والإجابات.

  • (2020) ما هو السؤال الذي يمكن أن يتعلمه السؤال من المهووسين التوافه

    • TLDR : يقدم نظرة ثاقبة حول مهمة الإجابة على السؤال الذي يمكن أن يتعلمه من بطولات التوافه.

  • (2020) تحسين الإجابة على أسئلة متعددة الهوب على الرسوم البيانية المعرفة باستخدام تضمينات قاعدة المعرفة

    • TLDR : يقدم نهجًا فعالًا في أداء KGQA متعدد القوانين على الرسوم البيانية المعرفة المتفرقة.

توليد اللغة الطبيعية/تلخيص

  • (2004) روج: حزمة للتقييم التلقائي للملخصات؟
    • TLDR : يقدم Rouge ، وهو مقياس تقييم للتلخيص الذي يستخدم حتى يومنا هذا على مجموعة متنوعة من مهام نقل التسلسل.
  • (2004) Textrank: جلب النظام إلى النصوص
    • TLDR : تطبيق تقنيات تحليل النص المستندة إلى الرسم البياني على أساس Pagerank ، يحقق المؤلفون نتائج SOTA على استخراج الكلمات الرئيسية ونتائج تلخيص استخراجي قوي للغاية بطريقة غير خاضعة للرقابة.
  • (2015) توليد اللغة الطبيعية المستندة إلى LSTM لتكييف LSTM لأنظمة الحوار المنطوقة
    • TLDR : يقترح مولد اللغة الطبيعية العصبية الذي يحسن بشكل مشترك تخطيط الجملة وتحقيق السطح ، يتفوق على الأنظمة الأخرى على الإيفاء البشري.
  • (2016) تشير إلى الكلمات غير المعروفة
    • TLDR : يقترح آلية نسخ للسماح لأنظمة MT بنسخ الكلمات بشكل أكثر فعالية من تسلسل سياق المصدر.
  • (2017) وصلت إلى النقطة: تلخيص مع شبكات المولود للمؤشر
    • TLDR : يوفر هذا العمل آلية نسخ ناعمة أنيقة ، تتفوق بشكل كبير على SOTA على تلخيص جذاب.
  • (2020) نموذج توليدي لفهم اللغات الطبيعية المشتركة وتوليدها
    • TLDR : يعرض هذا العمل نموذجًا توليديًا يزدهر NLU و NLG من خلال متغير كامن مشترك ، مما يحقق أداءً حديث
  • (2020) بارت: تقليل التسلسل إلى التسلسل المسبق لتوليد اللغة الطبيعية وترجمة وفهم
    • TLDR : يقدم هذا العمل نموذجًا توليديًا يزدهر NLU و NLG من خلال متغير كامن مشترك ، مما يحقق أداءً حديثًا على مجموعتين من بيانات حوار مع كل من تمثيلات رسمية مسطحة ومنظمة للشجرة.

أنظمة الحوار

  • (2011) توليد استجابة محرك البيانات في وسائل التواصل الاجتماعي
    • TLDR : يقترح استخدام طرق ترجمة الآلة الإحصائية القائمة على العبارة لمشكلة توليد الاستجابة.
  • (2015) توليد اللغة الطبيعية المستندة إلى LSTM لتكييف LSTM لأنظمة الحوار المنطوقة
    • TLDR : يقترح مولد اللغة الطبيعية العصبية الذي يحسن بشكل مشترك تخطيط الجملة وتحقيق السطح ، يتفوق على الأنظمة الأخرى على الإيفاء البشري.
  • (2016) كيفية عدم تقييم نظام الحوار الخاص بك: دراسة تجريبية لمقاييس التقييم غير الخاضعة للرقابة لتوليد استجابة الحوار
    • TLDR : عمل مهم يوضح أن المقاييس التلقائية الحالية المستخدمة للحوار لا ترتبط بشكل جيد مع الحكم البشري.
  • (2016) نظام حوار موجه نحو المهمة القائم على الشبكة
    • TLDR : يقترح بنية أنيقة لتحليل نظام الحوار في عدد من مكونات الشبكة العصبية المدربة بشكل فردي.
  • (2016) وظيفة موضوعية تعزز التنوع لنماذج المحادثة العصبية
    • TLDR : يقدم أقصى وظيفة موضوعية المعلومات المتبادلة لتدريب أنظمة الحوار.
  • (2016) سلسلة تحدي تتبع حالة الحوار: مراجعة
    • TLDR : نظرة عامة لطيفة على تحديات تتبع حالة الحوار لأنظمة الحوار.
  • (2017) تعطي بنية تسلسل التسلسل المسبق للنسخ أداءً جيدًا في الحوار الموجهة نحو المهمة
    • TLDR : يوضح أن بنيات التسلسل إلى التسلسل البسيطة مع آلية نسخ يمكن أن تؤدي بشكل تنافسي على مجموعات بيانات الحوار الموجهة نحو المهمة.
  • (2017) شبكات استرجاع القيمة الرئيسية للحوار الموجهة نحو المهمة؟
    • TLDR : يقدم مجموعة بيانات جديدة متعددة الأدوات لمجموعة البيانات الموجهة نحو المهمة بالإضافة إلى بنية لدمج المعلومات بهدوء من قواعد المعرفة المنظمة إلى أنظمة الحوار.
  • (2017) تعلم وكلاء الحوار التعاوني المتماثل مع التضمينات الرسم البياني للمعرفة الديناميكية؟
    • TLDR : يقدم مجموعة بيانات حوار تعاونية جديدة ، بالإضافة إلى بنية لتمثيل المعرفة المنظمة عبر تضمينات الرسم البياني للمعرفة.
  • (2017) شبكات الرموز الهجينة: التحكم العملي والفعال في الحوار من طرف إلى طرف مع التعلم الخاضع للإشراف والتعزيز
    • TLDR : يقدم بنية حوار هجينة يمكن تدريبها بشكل مشترك من خلال التعلم الخاضع للإشراف وكذلك التعلم التعزيز ويجمع بين تقنيات الشبكة العصبية والمناهج القائمة على الحبيبات.

التعلم التفاعلي

  • (1971) الإجراءات كتمثيل للبيانات في برنامج الكمبيوتر لفهم اللغة الطبيعية
    • TLDR : واحدة من الأوراق المنوية في علوم الكمبيوتر ، وتقديم shrdlu نظام مبكر لأجهزة الكمبيوتر التي تفهم أوامر اللغة البشرية.
  • (2016) تعلم ألعاب اللغة من خلال التفاعل
    • TLDR : يقدم إعدادًا جديدًا للتفاعل مع أجهزة الكمبيوتر لإنجاز مهمة حيث يمكن استخدام لغة طبيعية فقط للتواصل مع النظام!
  • (2017) تجنس لغة البرمجة عبر التعلم التفاعلي
    • TLDR : عمل رائع للغاية يسمح لمجتمع من العمال بتجنس لغة تكرارية تبدأ بمجموعة أساسية من الأوامر في مهمة تفاعلية.

نمذجة اللغة

  • (1996) دراسة تجريبية لتقنيات التنعيم لنمذجة اللغة
    • TLDR : يقوم بإجراء مسح مكثف لتقنيات التجانس في أنظمة نمذجة اللغة التقليدية.
  • (2003) نموذج لغة احتمالية عصبية
    • TLDR : عمل أساسي في التعلم العميق لـ NLP ، تقديم أحد النماذج الفعالة الأولية لنمذجة اللغة القائمة على الشبكة العصبية.
  • (2014) معيار مليار كلمة لقياس التقدم في نمذجة اللغة الإحصائية؟
    • TLDR : يقدم معيار نمذجة لغة Google مليار كلمة.
  • (2015) نماذج اللغة العصبية المدركة للشخصيات
    • TLDR : يقترح نموذج لغة باستخدام الشبكات العصبية التلافيفية التي يمكن أن تستخدم معلومات على مستوى الشخصية ، وتنفيذ على المستوى على مستوى الكلمات LSTM.
  • (2016) استكشاف حدود نمذجة اللغة
    • TLDR : يقدم نظام نموذج لغة MEGA باستخدام التعلم العميق الذي يستخدم مجموعة متنوعة من التقنيات ويؤدي بشكل كبير SOTA على معيار كلمة مليار كلمة.
  • (2018) تمثيلات الكلمات العميقة السياقية؟
    • TLDR : تقدم هذه الورقة Elmo ، وهي مجموعة قوية للغاية من تضمينات الكلمات المستفادة من التمثيلات الوسيطة لنموذج LSTM ثنائي الاتجاه العميق. حقق SOTA على 6 مهام NLP متنوعة.
  • (2018) بيرت: ما قبل التدريب على محولات ثنائية الاتجاه العميقة لفهم اللغة
    • TLDR : واحدة من أهم الأوراق في عام 2018 ، حيث قدمت بيرت بنية قوية تم تجهيزها باستخدام نمذجة اللغة التي يتم نقلها بعد ذلك بفعالية إلى مهام أخرى خاصة بالمجال.
  • (2019) XLNET: ما قبل التعرف على الانحدار الذاتي لفهم اللغة
    • TLDR : طريقة تدريبي التلقائية المعممة التي تتحسن على BERT من خلال زيادة الاحتمالية المتوقعة على جميع التباديل لترتيب العوامل.

Miscellanea

  • (1997) ذاكرة طويلة الأجل طويلة الأجل
    • TLDR : يقدم وحدة LSTM المتكررة ، وهي حجر الأساس من NLP القائم على الشبكة العصبية الحديثة
  • (2000) أقصى نماذج إنتروبيا ماركوف لاستخراج المعلومات وتقسيمها
    • TLDR : يقدم نماذج Markov Entropy Markov لاستخراج المعلومات ، وهي تقنية ML شائعة الاستخدام في NLP الكلاسيكية.
  • (2010) من التردد إلى المعنى: نماذج مساحة المتجهات من الدلالات
    • TLDR : دراسة استقصائية رائعة لنماذج مساحة المتجهات الحالية لتعلم الدلالات في النص.
  • (2012) مقدمة للحقول العشوائية الشرطية
    • TLDR : نظرة عامة لطيفة ومتعمقة على الحقول العشوائية الشرطية ، نموذج علامات تسلسل شائعة الاستخدام.
  • (2013) تمثيل موزع للكلمات والعبارات وتكوينها
    • قدمت TLDR Word2Vec ، وهي مجموعة من تمثيلات المتجهات الموزعة التي تم استخدامها بشكل شائع لتهيئة تضمينات الكلمات في كل بنية NLP في السنوات الخمس الماضية. ؟
  • (2014) القفاز: ناقلات عالمية لتمثيل الكلمات؟
    • TLDR : يقدم تضمينات Word Word ، واحدة من أكثر تقنيات تضمين الكلمات المسبقة شيوعًا في جميع نكهات نماذج NLP
  • (2014) لا تحسب ، توقع! مقارنة منهجية لمكانة السياق مقابل المتجهات الدلالية للسياق
    • TLDR : ورقة مهمة توضح أن مقاربات التوزيع التوزيعي التي تنشط السياق تتفوق على التقنيات القائمة على العد.
  • (2015) تحسين التشابه التوزيعي مع الدروس المستفادة من تضمينات الكلمات
    • TLDR : يوضح أن تقنيات الدلالات التوزيعية التقليدية يمكن تعزيزها مع بعض خيارات التصميم والتحسينات المفرطة في القياس التي تجعل أداء أساليب التضمين القائمة على الشبكة العصبية.
  • (2018) صقل نموذج اللغة العالمي لتصنيف النص
    • TLDR : يوفر smorgasbord من التقنيات الجميلة لنماذج لغة التحميل التي يمكن نقلها بفعالية إلى مهام تصنيف النص.
  • (2019) أوضح القياس: نحو فهم تضمينات الكلمات
    • TLDR : عمل لطيف للغاية توفير شكلية رياضية لفهم بعض خصائص إعادة صياغة التضمينات الحديثة.
يوسع
معلومات إضافية
تطبيقات ذات صلة
نوصي لك
أخبار ذات صلة الكل