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面向低代码公式语言的神经符号修复
为处理低代码平台的应用程序中的语法和语义错误，我们开发了 LaMirage 引擎生成器，它结合了符号和神经技术来执行最后一英里的修复，在 400 个真实的 Excel 和 PowerFx 公式上优于所有基线。
PDF2 years ago
会话感知推荐：寻求最先进技术的惊人探索
本篇论文针对会话推荐场景中的个性化推荐问题进行了研究，通过比较不同技术之间的性能，发现基于最近邻的简单技术比最近的神经技术表现更好，并且大多数情况下，考虑长期偏好信息的会话感知模型并不能优于不使用长期偏好信息的方法。
PDF4 years ago
EMNLP图像对于多模态命名实体识别的角色研究
研究了多模态融合技术在多模态命名实体识别任务中的应用，通过分析不同技巧的融合效果，发现添加图片信息不总是有益的，并探究了使用字幕丰富上下文的作用。在三个社交平台数据集上的实验揭示了现有多模态模型的瓶颈，以及使用字幕的益处。
PDF4 years ago
ACLHEAD-QA：一个用于复杂推理的医疗保健数据集
该研究提出了一个多选题答题测试平台 HEAD-QA，以鼓励对复杂推理问题的研究。研究者使用了来自西班牙医疗系统专业职位考试的问题，在单语言（西班牙语）和跨语言（到英语）信息检索和神经技术实验方面进行了测试。结果表明 HEAD-QA 挑战了当
PDF5 years ago
ACL带有类型语义代数的 AMR 依存解析
我们提出了一种语义解析器，可以将字符串解析为 AMR 图的组成结构的树形表示，利用语言学原则约束标准神经技术进行超标记和依存树解析。我们提出了两种近似解码算法，实现了最先进的准确度并优于强基线。
PDF6 years ago
ACL检测和解释危机
本文旨在通过神经技术与其他方法结合，针对社交媒体的文本实现危机检测与解释。通过 Koko 等应用程序中的情感支持网络等独特数据集，获得的样本数据被标注以符合其危机性质及解释，探索了多种方法后我们的最佳技术方案在检测和解释方面表现显著超越了基
PDF7 years ago
ACL基于神经网络的端到端计算性论证挖掘学习
本文研究了神经技术在端到端的计算论证挖掘中的应用，将论证挖掘作为基于令牌的依赖解析和基于令牌序列标注的问题，包括多任务学习设置。研究发现，相比于在论证组件层次上操作的模型，将论证挖掘作为依赖解析的形式表现效果不佳；而基于双向长短时记忆网络的
PDF7 years ago
NIPS空间生成对抗网络纹理合成
本文介绍了一种基于生成对抗网络的新型纹理合成模型，即空间 GAN（SGAN），其通过将输入噪声分布空间从单一向量延展至整个空间张量，实现了高品质、高可扩展性和快速实时正向生成等特点，并能够将多个不同类别的源图像融合到复杂的纹理中。同时，本文
PDF8 years ago