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ACL为黑匣子上色：通过共感觉告诉我们关于角色嵌入的事情
通过研究语言学和神经科学，对比不同模型的英文字符嵌入模型，发现 LSTMs 模型比 transformers 模型更符合人的认知。同时，ELMo 模型和其他模型存在差异。
PDF3 years ago
神经式提及检测
本篇论文提出了三种基于神经网络的提及检测方法，并在共指消解和 NE 嵌套任务中进行了评估和应用，基于最佳方法得出的模型在提高性能方面表现出色。
PDF5 years ago
ACL潜在变量情感语法
本文研究了使用神经模型对组分树进行情感分类。在研究中探索了两种深度情感表达的形式，分别是通过潜变量和高斯混合向量来捕捉情感子类型表达的形式。实验表明，使用我们的方法，结合 ELMo 嵌入，可以在 Stanford 情感树库 (SST) 上取
PDF5 years ago
ACLSemEval-2019 任务 7：使用 ELMo 卷积对付谣言
本文描述我们提交给 SemEval-2019 任务 7：RumorEval 的成果，我们参与了两个子任务，用基于 CNN 的神经网络和 ELMo 嵌入的辅助特征来实现子任务 A 的交互类型分类，并用 MLP 神经网络来预测给定谣言的真实性来
PDF5 years ago
ELMo 嵌入的替代加权方案
本文讨论如何在使用 ELMo 嵌入的情况下，通过加权平均其产生的三个向量的前两个向量以提高下游 NLP 任务的性能，并实现语言模型的简化，从而获得更快的训练速度。
PDF5 years ago
EMNLP重新审视情感分类中编码逻辑规则的重要性
本研究分析了不同情感分类模型在语法复杂的输入（如 A 但 B 句子）上的表现，发现使用 ELMo 嵌入取代逻辑规则可以显著提高情感分类性能，并展示了 ELMo 隐式学习逻辑规则的能力。
PDF6 years ago