TryMore PaperReading
1.0.0
هذا المشروع هو قائمة قراءة من الأوراق التي جمعتها جمعية البحوث العلمية. نحن نركز على العديد من المجالات المتطورة من الذكاء الاصطناعي ، مثل معالجة اللغة الطبيعية واسترجاع المعلومات واسترجاع وفهم متعدد الوسائط.
نقرأ ونشارك أحدث مقالات Top-up كل أسبوع. انقر لمراجعة أفضل المقالات التي نشرها أعضائنا.
【توليد الحوار 】【 البحث عن النص 】【 البحث متعدد الوسائط 】【 استنتاج الأسباب والتأثير 】【 توليد النص 】【 استخراج المعلومات 】【 العمل الدقيق 】【 】【】】
(ACL 2021) BOB: BERT Over Bert لتدريب نماذج الحوار القائم على شخصية من البيانات الشخصية المحدودة. [فيديو] [PPT]
(ACL 2021) اختيار استجابة الحوار مع تعلم المناهج الدراسية الهرمية. [فيديو] [PPT]
(ACL 2020) تعلم تخصيص هياكل النماذج لمهام توليد الحوار قليلة [فيديو] [PPT]
(ACL 2021) التعلم من الاضطرابات: توليد حوار متنوع وغني بالمعلومات مع تدريب عدواني عكسي [فيديو] [PPT]
(ACL 2022) الكوكب: تخطيط المحتوى الديناميكي في محولات الانحدار التلقائي لتوليد النصوص الطويلة [فيديو] [PPT]
(EMNLP 2020) هل سأبدو مثلي؟ تحسين تناسق الشخصية في الحوارات من خلال الوعي الذاتي العملي [فيديو] [PPT]
(EMNLP 2020) تنظيم توليد الحوار عن طريق تقليد السيناريوهات الضمنية [فيديو] [PPT]
(Sigir 2021) شريك الأمور! دراسة تجريبية حول دمج الشخصية لاختيار الاستجابة الشخصية في chatbots القائمة على الاسترجاع [فيديو] [PPT]
(ACL 2022) وراء ذاكرة Goldfish: محادثة طويلة المدى للمجال المفتوح [فيديو] [PPT]
(ACL 2020) قم بإنشاء وحذف وإعادة الكتابة: إطار عمل من ثلاث مراحل لتحسين اتساق الشخصية لتوليد الحوار [فيديو] [PPT]
(ACL 2022) طريقة معالجة بيانات النماذج المنبثقة لتوليد الحوار القائم على الشخصية [فيديو] [PPT]
(AAAI 2022) استدعاء محادثة مخصصة: محادثة مخصصة للشخصية والمعرفة [فيديو] [PPT]
(EMNLP 2021) أسئلة بسيطة تتمحور حول الكيان تحدي المسترجع الكثيف [فيديو] [PPT]
(ACL 2021) تقييم غموض الكيان ودور الشعبية في NLP القائم على الاسترجاع [VIDEO] [PPT]
(Sigir 2021) تحسين تدريب نموذج الاسترجاع الكثيف مع السلبيات الصلبة [فيديو] [PPT]
(Neurips 2021) بير: معيار غير متجانس لتقييم صفر لقطة لنماذج استرجاع المعلومات [فيديو] [PPT]
(ACL 2022) بيانات التدريب أكثر قيمة مما تعتقد: طريقة بسيطة وفعالة من خلال الاسترداد من بيانات التدريب [فيديو] [PPT]
(ACL 2021) التحديات في طلب المعلومات البحثية: أسئلة لا يمكن إجراؤها واسترجاع الفقرة [فيديو] [PPT]
(Sigir 2021) تدريس بكفاءة مسترد كثيف فعال مع أخذ العينات المتوازنة الموازنة [فيديو] [PPT]
(ICLR 2021) Retriever Retriever Retriever لاسترجاع النص الكثيف [فيديو] [PPT]
(EMNLP 2021) المكثف: بنية ما قبل التدريب لاسترجاع كثيف [فيديو] [PPT]
[Sigir-forum] إعادة التفكير في البحث: جعل خبراء النطاق خارج dilettantes [فيديو] [PPT]
(EMNLP 2021) التعلم مع حزم مثيل لفهم القراءة [فيديو] [PPT]
(ACL 2022) محاكاة التعلم اللصوص من ملاحظات المستخدم للإجابة على أسئلة استخراجية [فيديو] [PPT]
(ACL 2022) يا منظمة العفو الدولية ، هل يمكنك حل المهام المعقدة من خلال التحدث إلى الوكلاء؟ [فيديو] [PPT]
(ACL 2022) إدراك العالم: تعلم التعزيز الموجهة للأسئلة للألعاب المستندة إلى النص [فيديو] [PPT]
(ACL 2021) الإجابة على أسئلة غامضة من خلال الأدلة التوليدية الانصهار والتنبؤ بالرحلات الجولة [فيديو] [PPT]
(ACL 2022) الإجابة على أسئلة متعددة الإجابة في المجال المفتوح عبر إطار عمل للاستدعاء [Video] [PPT]
(ACL 2022) تعلم الوثائق متعددة العرض التعلم لاسترجاع كثيف المجال المفتوح [فيديو] [PPT]
(ARXIV) نماذج لغة التدريب مع زيادة الذاكرة [PPT]
(Sigir 2022) LOL: خسارة تنظيم مقارنة على خسائر إصلاح الاستعلام عن ردود الفعل ذات الصلة الزائفة [فيديو] [PPT]
(arxiv) الفضيلة: تحسين النماذج القائمة على التمثيل للتفاعل الافتراضي للمطابقة النصية [فيديو] [PPT]
(ACL 2022) قسّم وقهر: النص الدلالي المطابق مع الكلمات الرئيسية والنوايا [PPT] [PPT]
(ICLR 2022) P-Adapters تستخرج معلومات واقعية بشكل قوي من نماذج اللغة ذات مطالبات متنوعة [فيديو] [PPT]
(ACL 2022) استرجاع كثيف Zero-Shot مع تمثيلات زخم عدوية ثابتة [فيديو] [PPT]
(Sigir 2021) نمذجة تفاعل الطريقة الديناميكية لاسترجاع نص الصور [فيديو] [PPT]
(ACL 2021) VisualSparta: نهج بسيط محرج للبحث عن نص إلى نص على نطاق واسع مع حقيبة من الكلمات المرجحة [فيديو] [PPT]
(CVPR 2022) التعلم المتعدد الوسائط المتوازن عبر تعديل التدرج أثناء الطيران [فيديو] [PPT]
(ACM MM 2021) التغلب: تصنيف الاستعلام السياقي على دراية بالفيديو Retrieval [فيديو] [PPT]
(ICML 2022) وصف وتغلب على الطبيعة الجشع للتعلم في الشبكات العصبية العميقة متعددة الوسائط [فيديو] [PPT]
(ICCV 2021) اسأل وتأكيد: التفاصيل النشطة إثراء لاسترجاع العرض عبر الوسائط مع استعلام جزئي [فيديو] [PPT]
(Sigir 2022) التضمين المتوازن في الطريقة لاسترجاع الفيديو [فيديو] [PPT]
(Neups 2021) المحاذاة قبل الصمامات: التعلم في الرؤية واللغة التعلم مع تقطير الزخم [فيديو] [PPT]
(NAACL 2022) MCSE: التعلم التباين متعدد الوسائط لتضمينات الجملة [فيديو] [PPT]
(CVPR 2021) VQA CounterFactual: نظرة على السبب في تحيز اللغة [فيديو] [PPT]
(ACL 2022) هل يمكن أن تطالب نماذج اللغة المسبقة المسبقة؟ فهم المخاطر غير المرئية من عرض سببي [فيديو] [PPT]
(ICLR 2021) جوز الهند: نهج خاضع للإشراف ذاتيا لتوليد النصوص المتحكم فيه [فيديو] [PPT]
(NAACL 2021) Fudge: توليد النصوص المتحكم فيه مع التمييز المستقبلي [فيديو] [PPT]
(Neurips 2021) توليد النص المتحكم فيه كتحسين مستمر مع قيود متعددة [فيديو] [PPT]
(ACL 2022) نص مكون جيدًا يتم إنجازه! عينات التكوين لتوليد مشروط متنوع [فيديو] [PPT]
(ACL 2022) مزيج ومطابقة: توليد النص الخالي من التعلم باستخدام نماذج لغة الطاقة [فيديو] [PPT]
(ACL 2022) توليد اللغة الطبيعية القابلة للتحكم مع المسبقة التباين [فيديو] [PPT]
(arxiv) خياط: نهج قائم على المطالبة لتوليد النصوص القائم على السمات [فيديو] [PPT]
(AAAI 2022) البحث والتعلم: تحسين التغطية الدلالية لتوليد البيانات إلى النص [فيديو] [PPT]
(NAACL 2022) تعلم مطالبات النقل لتوليد النص [فيديو] [PPT]
(Arxiv) تعلم كسر الحلقة: تحليل وتكرار التكرار لتوليد النص العصبي [فيديو] [PPT]
(NAACL 2022) RE2G: Retrieve ، Rerank ، إنشاء [فيديو] [PPT]
(Neurips 2022) تعطل المعرفة من الحفظ: التعلم السريع المتمثل في الاسترجاع [فيديو] [PPT]
(Neurips 2022) تعلم التسرب: نهج الخصومة لتسلسل التدريب VAES [فيديو] [PPT]
(Neups 2022) Diffusion-LM يحسن توليد النص القابل للتحكم [فيديو] [PPT]
(ACL 2020) شقة: NER الصيني باستخدام محول الشبكة المسطحة [فيديو] [PPT]
(ACL 2021) إلغاء التطوير خاضع للإشراف بشكل بعيد على التعرف على الكيان عبر التدخل السببي [فيديو] [PPT]
(CIKM 2020) عبارات نادرة عالية الجودة من شركة خاصة بالمجال [فيديو] [PPT]
(KDD 2021) Ucphrase: عبارة جودة غير خاضعة للإشراف على الجودة [فيديو] [PPT]
(NAACL 2021) نهج سهل الإحباط للكيان واستخراج العلاقة [فيديو] [PPT]
(ACL 2022) علامة مزدوجة معبأة للكيان واستخراج العلاقة [فيديو] [PPT]
(ACL 2020) إطار عمل علامات ثنائية Cascade الجديدة للاستخراج الثلاثي العلائقي [فيديو] [PPT]
(Coling 2020) Tplinker: استخراج مفصل أحادي المراحل للكيانات والعلاقات من خلال ربط زوج الرمز المميز [فيديو] [PPT]
(CVPR 2021) التحول الذي يحركه التفكير البصري [فيديو] [PPT]
(EMNLP 2020) ما وراء اللغة: تعلم المعاء من الصور للتفكير [الفيديو] [PPT]
(Neurips 2021) معايرة عدم اليقين لطرق الإنصاف المستندة إلى المجموعة [فيديو] [PPT]
(EMNLP 2021) المعلومات التكيفية التي تسعى للحصول على أسئلة في المجال المفتوح [فيديو] [PPT]
(AAAI 2021) رسم وتخصيص: مولد قصة مضاد [فيديو] [PPT]
(EMNLP 2021) التعلم التحويلي لنقل نمط النص غير الخاضع للإشراف [فيديو] [PPT]
(TASLP) تمثيل التسلسل المنتظم لمسافة التوزيع لمطابقة النص في المجالات غير المتماثلة [فيديو] [PPT]
(WSDM 2021) تحصين الخصومة من أجل المتانة المعتمدة على الرسوم البيانية [فيديو] [PPT]
(الطبيعة) التنبؤ ببنية البروتين دقيقة للغاية مع Alphafold [فيديو] [PPT الجزء 1] [PPT Part2]
(DeepMind) تحسين نماذج اللغة من خلال الاسترداد من تريليونات من الرموز [فيديو] [PPT]
(ICLR 2022) نحو عرض موحد لتعلم النقل الموفرة للمعلمة. [فيديو] [PPT]
(ACL 2021) تخمين دراية أو متعلم؟ إعادة النظر في نماذج اللغة كقواعد المعرفة [فيديو] [PPT]
(ACL 2022) التعلم المتناقض المنحرف لتمثيل الجملة غير الخاضعة للإشراف [فيديو] [PPT]
(ACL 2022) دعم الافتراضي دعم التعلم التباين لتمثيل الجملة [فيديو] [PPT]
(EMNLP 2021) Simcse: التعلم التباين البسيط لتضمينات الجملة [فيديو] [PPT]
(EMNLP 2021) هل تنقل تعديلات المحولات عبر التطبيقات والتطبيقات؟ [جزء الفيديو 1] [فيديو 2] [PPT Part 1] [PPT Part 2]
(ACL 2022) جدول بحث بسيط ولكنه فعال قابل للتوصيل لنماذج اللغة التي تم تدريبها مسبقًا [فيديو] [PPT]
(Neupips 2021) R-Drop: تسرب منظم للشبكات العصبية [فيديو] [PPT]
(ICLR 2022) نمذجة اللغة عبر العمليات العشوائية [فيديو] [PPT]
(Neups 2021) الغراء العدواني: معيار متعدد المهام لتقييم المتانة لنماذج اللغة [فيديو] [PPT]
(arxiv) فهم نماذج الانتشار: منظور موحد [part1 video part1] [part2] [part 3] [part4 video] [ppt part1] [ppt part2] [ppt part3] [ppt part4]
لمزيد من المحتوى ، يرجى اتباع حساب WeChat الرسمي وحساب محطة B.
في الوقت نفسه ، نرحب بمشاركة أفضل مقالاتك الخاصة أو الآخرين. يرجى ملء نموذج مجموعة القراءة الورقية لتقديم الطلبات.
