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使用双向 RNN-CRF 实现基于字的中文联合分词与词性标注
我们提出了一个基于字符的模型来同时进行中文分词和词性标注，该模型采用双向 RNN-CRF 架构进行序列标记，并利用捕捉丰富上下文信息和低于字符级别的特征的新型向量表示的汉字。实验结果表明，我们的模型在不同大小、文体和注释方案的数据集上都很准
PDF7 years ago
结构化句法树嵌入在机器理解中的应用
本篇论文提出了一种基于结构嵌入的句法树算法框架 (SEST)，利用句法树结构信息编码为向量表示，以增强机器阅读理解算法的性能。实验结果表明，该模型能够准确地识别句子的句法边界，并比基线算法更准确地提取句法连贯的答案。
PDF7 years ago
LTSG: 潜在主题 Skip-Gram 用于相互学习主题模型和向量表示
本文提出一种能够在同一语料库内相互改进的主题模型和向量表示相互改进的算法框架，采用 EM 算法框架对主题模型和向量表示进行迭代优化，实验结果表明，该模型优于各种 NLP 任务的最新方法。
PDF7 years ago
基于对抗自编码器的无平行语料跨语言分布式表示学习
研究使用对抗自编码器从单语言分布中学习向量表示法，以实现不同自然语言间的向量兼容性，初步结果表明该技术可用于跨语言句子表达。
PDF8 years ago
层次化神经语言模型：流文档及其内容的联合表示
采用嵌套的神经语言模型构建的分层框架可以同时学习文档和单词的分布式向量表示，该模型在数据流中取得了有效的结果，并可以通过添加用户层来学习个性化的偏好向量
PDF8 years ago
大词汇量网络高效分布式 Word2vec 训练系统
本文介绍了一种基于分布式并行训练的新型 Word2vec 算法，可以有效训练具有数亿个单词的大词汇量语料库的词向量表示，而不需要大量数据传输或单个服务器的存储。经实验证明，在 Gemini 广告投放平台实践中取得了显著的业务贡献。
PDF8 years ago
EMNLP多模态紧凑双线性池化用于视觉问答和视觉定位
本文探讨了利用从大型语言或视觉数据集训练得到的向量表示来建模文本或视觉信息，提出并评价了 Multimodal Compact Bilinear pooling (MCB) 的表现优于传统的多模态平均池化方法，并通过在视觉问答和定位任务中应
PDF8 years ago
共享和分布式内存中的 Word2Vec 并行化
本文介绍了一种对 Word2Vec 算法的优化，包括使用小批量处理方法和分布式计算，实现了该算法在多核 CPU 上的线性速度提升和语料处理速度的大幅提高。
PDF8 years ago
基於序列到序列自編碼器的聲音片段無監督表示學習
本文提出了一种并行版本的 Audio Word2Vec，旨在为变长音频片段提供固定维度的向量表示，用于无人工注释的语音数据的无监督学习，并且采用 Denoising Sequence-to-sequence Autoencoder 进行更稳
PDF8 years ago
添加剂成分的机制
本文证明了加性组合的偏差的上限，该偏差用成语搭配强度来表示，然后给出了改进加法组合的方法。
PDF9 years ago
ICLR递归神经张量网络能否学习逻辑推理？
该研究使用构造的逻辑推理短句的语料库训练了一种递归模型，其使用的递归神经网络模型和相应的词向量表示已在各种越来越语义复杂的任务中实现成功，但几乎不知道它们是否能准确捕捉必要的语言意义方面。该模型学习到的表示形式在所有但少数情况下都很好地推广
PDF11 years ago