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风格指纹、词性标注和屈折语言：以波兰语为例的案例研究
本研究使用 NLP 技术中的 lemmatization 和 parsing，研究了词语和语法标记对于作者风格识别的效果，并在多种标记类型下进行了分类准确度的对比，结果显示虽然其性能较字词标记差，但不相差的程度不超过 15%。
PDF2 years ago
EMNLP零样本链接预测的分层 N-Gram 框架
本论文提出了一种构建层次化 n-gram 的零样本链接预测框架，通过使用字符 n-gram 的依赖关系来跨越已知和未知关系之间的差距，获得了两个零样本链接预测数据集上的最先进成果。
PDF2 years ago
一种简单的、与语言无关的却非常强大的基线系统，用于仇恨言论和攻击性内容的识别
通过使用基于字符 n-gram 的经典监督算法，SATLab 团队提出了一种自动识别推文中仇恨言论和冒犯性内容的系统，该系统与语言无关。在优化特征加权和分类器参数后，该系统在英语中达到了中等表现水平，在印地语和马拉地语这两种资源较少的语言中
PDF2 years ago
AAAI利用字符 n-gram 嵌入来提高循环神经网络语言模型
本文提出一种基于循环神经网络的语言模型，并利用字符信息中的 n-gram 构建单词嵌入，结合常规单词嵌入。该模型在语言模型数据集上取得最佳困惑度，同时在机器翻译和标题生成等应用任务中也表现出较好的性能。
PDF5 years ago
EMNLP使用子词袋来泛化字嵌入
本文提出了一种基于子词级别的词向量生成模型来解决传统词向量模型无法应对未登录词、破音字等问题，并在英文词汇相似性任务和 23 种语言的词性标注和变形属性的联合预测任务中实现了最优表现。
PDF6 years ago
ACL神经机器翻译中形态丰富输入的组合表示
本文提出用双向循环神经网络替代 NMT 源语言嵌入层，在任何所需的粒度水平上生成组合表示，从而解决基于统计的分词方法中可能导致的形态错误，实现了从字符 N-gram 组成词表示的 NMT 训练方法的一致逆袭。
PDF6 years ago
ACL使用子词信息丰富单词向量
本文提出一种基于 skip-gram 模型的新方法，其中每个单词被表示为一组字符 n-grams 的加和。该方法快速、可在大型语料库上快速训练模型，同时可以计算未出现在训练数据中的单词的表示。我们在九种不同的语言上评估了我们的单词表示，通过
PDF8 years ago