ACL 2018'in en iyi makalesi açıklandı! Hesaplamalı dilbilimdeki en modern araştırma burada
Xin Zhiyuan bugün
Xinzhiyuan Raporu
Kaynak: acl2018.org
Editör: Wen Fei, Xiao Qin
Xin Zhiyuan Rehberi ACL konferansı, çok çeşitli doğal dil hesaplama yöntemlerini ve çeşitli araştırma alanlarını kapsayan hesaplamalı dilbilim alanında en önde gelen konferanstır. ACL 2018, 15-20 Temmuz tarihleri arasında Avustralya'nın Melbourne kentinde düzenlenecek. Dün ACL resmi web sitesi, en iyi 3 uzun makale ve en iyi 2 kısa makale dahil olmak üzere bu konferansın en iyi kağıtlarını duyurdu. Xinzhiyuan bir giriş getirdi.
Hesaplamalı Dilbilim Derneği (ACL), dünyanın her yerinden üyeleriyle dünyanın en etkili ve dinamik uluslararası akademik kuruluşlarından biridir. ACL konferansı, çok çeşitli doğal dil hesaplama yöntemlerini ve çeşitli araştırma alanlarını kapsayan hesaplamalı dilbilim alanında en önde gelen konferanstır. ACL 2018 olarak da bilinen Hesaplamalı Dilbilim Derneği'nin 56. Yıllık Toplantısı, 15-20 Temmuz tarihleri arasında Melbourne, Avustralya'daki Melbourne Kongre ve Sergi Merkezi'nde düzenlenecek.
Dün ACL resmi web sitesi, 3 uzun bildiri ve 2 kısa bildiri içeren bu konferansın en iyi bildirilerini açıkladı.
En İyi Uzun Bildiriler
- Işın arama ile insan ensefalografisinde sözdizimi bulma John Hale, Chris Dyer, Adhiguna Kuncoro ve Jonathan Brennan.
- İyi Sorular Sormayı Öğrenmek: Kusursuz Bilginin Sinirsel Beklenen Değerini Kullanarak Sıralaması Açıklama Soruları Sudha Rao ve Hal Daumé III.
- "Tekrar" yapalım: Zarf Ön-varsayım Tetikleyicilerini Tespit Etmek İçin İlk Hesaplamalı Yaklaşım, Andre Cianflone, Yulan Feng, Jad Kabbara ve Jackie Chi Kit Cheung.
En İyi Kısa Bildiriler
- Neleri Bilmediğinizi Bilin: SQuAD için Cevaplanamaz Sorular. Pranav Rajpurkar, Robin Jia ve Percy Liang
- "Daha Açık" Yine Koyu Olabilir: Karşılaştırmalı Renk Açıklamalarının Modellenmesi. Olivia Winn ve Smaranda Muresan
ACL'nin resmi web sitesine göre, bu yılki konferans son derece rekabetçi: 1018 uzun makalenin toplam 258'i ve 526 kısa makalenin 126'sı, genel kabul oranı% 24,9 ile kabul edildi.
En iyi kağıt uzunluğunda kağıt (3 kağıt)
1. Işın arama ile insan ensefalografisinde sözdizimi bulma.
(İnsan EEG'sinde grameri bulmak için ışın aramasını kullanın)
Yazar: John Hale, Chris Dyer, Adhiguna Kuncoro ve Jonathan Brennan.
(Makalenin içeriği henüz açıklanmadı)
2. İyi Sorular Sormayı Öğrenme: Kusursuz Bilginin Sinirsel Beklenen Değerini kullanarak Açıklama Sorularının Sıralaması.
(İyi sorular sormayı öğrenin: Açıklayıcı soruları düzenlemek için mükemmel bilginin sinirsel beklentilerini kullanın.)
Yazar: Sudha Rao ve Hal Daumé III
Kağıt adresi: https://arxiv.org/pdf/1805.04655.pdf
Öz
Sorgulama iletişimin temelidir. Makineler soru soramadıkları sürece insanlarla etkili bir şekilde işbirliği yapamazlar. Bu çalışmada, açıklayıcı soruları sıralamak için bir sinir ağı modeli oluşturduk. Modelimiz, mükemmel bilginin beklenen değerinden esinlenmiştir: bir sorunun iyi olup olmadığı, beklenen yanıtın yararlı olup olmadığına bağlıdır. Bu sorunu araştırmak için StackExchange'deki verileri kullanıyoruz. StackExchange, insanların orijinal gönderiye daha iyi yardımcı olmak için bazı açıklayıcı sorular sorduğu zengin bir çevrimiçi kaynaktır. Her gönderinin bir soru ve cevap içerdiği yaklaşık 77 bin gönderiden oluşan bir veri kümesi oluşturuyoruz. Modelimizi 500 örneklik bir veri seti üzerinde değerlendirdik ve insan uzmanların kararıyla karşılaştırdık, modelin kontrol temel çizgisinde önemli iyileştirmeler sağladığını kanıtladık.
Test sırasında model davranış
Cevap oluşturucu eğitimi
500 örnek veri setinde test edilen model performansı
3. "Tekrar" yapalım: Zarf Önkoşul Tetikleyicilerini Algılamak İçin İlk Hesaplamalı Yaklaşım.
Yazar: Andre Cianflone, Yulan Feng, Jad Kabbara ve Jackie Chi Kit Cheung.
Kağıt adresi: https://www.cs.mcgill.ca/~jkabba/acl2018paper.pdf
Öz
Bu yazıda, "ayrıca" veya "tekrar" gibi kelimeler gibi zarfların önceden varsayılan tetikleyicilerini tespit etme görevi öneriyoruz. Bir görevi çözmek, konuşma bağlamında tekrarlayan veya benzer olayların tespit edilmesini gerektirir ve bu, doğal dil oluşturma görevlerine (özetleme ve diyalog sistemleri gibi) uygulanabilir. Bu görev için iki yeni veri seti oluşturduk, veriler Penn Treebank ve Annotated English Gigaword'un iki şirketinden ve bu görev için özel olarak tasarlanmış yeni bir dikkat mekanizmasından geliyor. Dikkat mekanizmamız temel bir tekrarlayan sinir ağı ekler ve ek eğitilebilir parametreler gerektirmez, böylece hesaplama maliyetini en aza indirir. Çalışmamız, modelimizin LSTM'ye dayalı dil modelleri de dahil olmak üzere bazı temel modellerden istatistiksel olarak üstün olduğunu kanıtlıyor.
Veri setimizde önceden ayarlanmış tetikleyicilerle bir örnek
Ağırlıklı havuzlu sinir ağı mimarisi
En iyi kağıt kısa kağıt (2 kağıt)
1. Bilmediklerinizi Bilin: SQuAD için Cevaplanamaz Sorular.
Yazar: Pranav Rajpurkar, Robin Jia ve Percy Liang
(Makalenin içeriği açıklanmadı)
2. "Daha Açık" Yine Koyu Olabilir: Karşılaştırmalı Renk Açıklamalarının Modellenmesi.
Yazar: Olivia Winn ve Smaranda Muresan
(Makalenin içeriği açıklanmadı)
Bu yılki ACL, çift kör inceleme ve ArXiv ön baskıyla ilgili konuları tartışmak için bir "meta konferans" oturumu açtı. Birçok çalışma, çalışmanın nesnel değeri aynı kaldığında, tek kör incelemenin hakemlerin belirli araştırmacı türlerine karşı daha önyargılı olmasına neden olacağını göstermiştir. Bu nedenle, tüm ACL toplantıları ve çoğu seminer çift kör inceleme sistemi kullanır. ArXiv'in temsil ettiği çevrimiçi ön baskı sunucularının popülaritesi, çift kör inceleme sürecini bir ölçüde tehdit ediyor.
Geçen hafta, ACL konferans bildirilerinin sunulması, incelenmesi ve alıntılanmasına ilişkin politikasını güncelledi. Çift kör incelemenin etkinliği için, son teslim tarihinden bir ay önce arXiv gibi platformlarda ön baskı yayınlamanın yasak olduğunu belirtmektedir. Bu yeni gereksinimler, bazı seslerin çift kör incelemenin etkinliğini sorgulamasına neden oldu, ancak çoğu araştırmacı New Deal'ı desteklediğini ifade etti.
Bu nedenle, diğer en iyi makalelerin Temmuz ayındaki toplantıdan sonra yayınlanması gerekebilir.
Topluluğa katıl
Xinzhiyuan AI teknolojisi + endüstri topluluğunun işe alımında, AI teknolojisi + endüstrisiyle ilgilenen öğrenciler küçük bir WeChat asistanı hesabı ekleyebilirler: aiera2015_3 Gruba katılın; incelemeyi geçtikten sonra sizi gruba katılmaya davet edeceğiz. Topluluğa katıldıktan sonra, grup açıklamalarını değiştirmeniz gerekir (isim-şirket-pozisyon; profesyonel grup incelemesi katıdır, lütfen anlayın).
