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Conference on empirical methods in natural language processing
Conference on empirical methods in natural language processing
召开年:
2014
召开地:
Doha(QA)
出版时间:
-
会议文集:
-
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2514
条结果
1.
Learning with Latent Linguistic Structure
机译:
学习潜在语言结构
作者:
Graham Neubig
会议名称:
《Conference on empirical methods in natural language processing》
|
2018年
2.
Introduction
机译:
介绍
会议名称:
《Conference on empirical methods in natural language processing》
|
2018年
3.
Introduction
机译:
介绍
会议名称:
《Conference on empirical methods in natural language processing》
|
2018年
4.
Trying to Understand Recurrent Neural Networks for Language Processing
机译:
试图了解用于语言处理的经常性神经网络
作者:
Yoav Goldberg
会议名称:
《Conference on empirical methods in natural language processing》
|
2018年
5.
Language representations in human brains and artificial neural networks
机译:
人体大脑中语言表示和人工神经网络
作者:
Leila Wehbe
会议名称:
《Conference on empirical methods in natural language processing》
|
2018年
6.
Interpretable Structure Induction Via Sparse Attention
机译:
通过稀疏关注的可解释结构诱导
作者:
Ben Peters
;
Vlad Niculae
;
Andre F.T. Martins
会议名称:
《Conference on empirical methods in natural language processing》
|
2018年
7.
Grammar Induction with Neural Language Models: An Unusual Replication
机译:
语法诱导神经语言模型:一个不寻常的复制
作者:
Phu Mon Htut
;
Kyunghyun Cho
;
Samuel R. Bowman
会议名称:
《Conference on empirical methods in natural language processing》
|
2018年
8.
Explicitly modeling case improves neural dependency parsing
机译:
显式建模案例提高了神经依赖解析
作者:
Clara Vania
;
Adam Lopez
会议名称:
《Conference on empirical methods in natural language processing》
|
2018年
9.
Predicting and interpreting embeddings for out of vocabulary words in downstream tasks
机译:
预测和解释嵌入下游任务中的词汇单词的嵌入
作者:
Nicolas Garneau
;
Jean-Samuel Leboeuf
;
Luc Lamontagne
会议名称:
《Conference on empirical methods in natural language processing》
|
2018年
10.
Interpretable Textual Neuron Representations for NLP
机译:
可解释的NLP文本神经元表示
作者:
Nina Poerner
;
Benjamin Roth
;
Hinrich Schiitze
会议名称:
《Conference on empirical methods in natural language processing》
|
2018年
11.
How much should you ask? On the question structure in QA systems.
机译:
你应该问多少钱?论QA系统的问题结构。
作者:
Dominika Basaj
;
Barbara Rychalska
;
Przemystaw Biecek
;
Anna Wroblewska
会议名称:
《Conference on empirical methods in natural language processing》
|
2018年
12.
Language Modeling Teaches You More Syntax than Translation Does: Lessons Learned Through Auxiliary Task Analysis
机译:
语言建模教会比翻译更多的语法:通过辅助任务分析学习的经验教训
作者:
Kelly W. Zhang
;
Samuel R. Bowman
会议名称:
《Conference on empirical methods in natural language processing》
|
2018年
13.
State Gradients for RNN Memory Analysis
机译:
RNN内存分析的状态梯度
作者:
Lyan Verwimp
;
Hugo Van hamme
;
Vincent Renkens
;
Patrick Wambacq
会议名称:
《Conference on empirical methods in natural language processing》
|
2018年
14.
Interpretable Word Embedding Contextualization
机译:
可解释的单词嵌入上下文化
作者:
Kyoung-Rok Jang
;
Sung-Hyon Myaeng
;
Sang-Bum Ki
会议名称:
《Conference on empirical methods in natural language processing》
|
2018年
15.
Representation of Word Meaning in the Intermediate Projection Layer of a Neural Language Model
机译:
神经语言模型中间投影层中含义的字样表示
作者:
Steven Derby
;
Paul Miller
;
Brian Murphy
;
Barry Devereux
会议名称:
《Conference on empirical methods in natural language processing》
|
2018年
16.
Integrating Entity Linking and Evidence Ranking for Fact Extraction and Verification
机译:
整合实体链接和证据排名,以实现事实提取和验证
作者:
Motoki Taniguchi
;
Tomoki Taniguchi
;
Takumi Takahashi
;
Yasuhide Miura
;
Tomoko Ohkuma
会议名称:
《Conference on empirical methods in natural language processing》
|
2018年
17.
Debugging Sequence-to-Sequence Models with Seq2Seq-Vis
机译:
使用seq2seq-vis调试序列到序列模型
作者:
Hendrik Strobelt
;
Sebastian Gehrmann
;
Michael Behrisch
;
Adam Perer
;
Hanspeter Pfister
;
Alexander M. Rush
会议名称:
《Conference on empirical methods in natural language processing》
|
2018年
18.
Probing sentence embeddings for structure-dependent tense
机译:
探测句嵌入结构依赖时态
作者:
Geoff Bacon
;
Terry Regier
会议名称:
《Conference on empirical methods in natural language processing》
|
2018年
19.
Language Models Learn POS First
机译:
语言模型首先学习POS
作者:
Naomi Saphra
;
Adam Lopez
会议名称:
《Conference on empirical methods in natural language processing》
|
2018年
20.
Portable, layer-wise task performance monitoring for NLP models
机译:
NLP型号的便携式,层面任务性能监控
作者:
Thomas Lippincott
会议名称:
《Conference on empirical methods in natural language processing》
|
2018年
21.
Learning Explanations from Language Data
机译:
从语言数据学习解释
作者:
David Harbecke
;
Robert Schwarzenberg
;
Christoph Alt
会议名称:
《Conference on empirical methods in natural language processing》
|
2018年
22.
GLUE: A Multi-Task Benchmark and Analysis Platform for Natural Language Understanding
机译:
胶水:用于自然语言理解的多任务基准和分析平台
作者:
Alex Wang
;
Amanpreet Singh
;
Julian Michael
;
Felix Hill
;
Omer Levy
;
Samuel R. Bowman
会议名称:
《Conference on empirical methods in natural language processing》
|
2018年
23.
Exploiting Attention to Reveal Shortcomings in Memory Models
机译:
利用注意力揭示内存模型中的缺点
作者:
Kaylee Burns
;
Aida Nematzadeh
;
Erin Grant
;
Alison Gopnik
;
Thomas L. Griffiths
会议名称:
《Conference on empirical methods in natural language processing》
|
2018年
24.
End-to-end Image Captioning Exploits Distributional Similarity in Multimodal Space
机译:
端到端图像标题利用多模式空间中的分布相似性
作者:
Pranava Madhyastha
;
Josiah Wang
;
Lucia Specia
会议名称:
《Conference on empirical methods in natural language processing》
|
2018年
25.
Extracting Syntactic Trees from Transformer Encoder Self-Attentions
机译:
从变压器编码器自行接收中提取句法树
作者:
David Marecek
;
Rudolf Rosa
会议名称:
《Conference on empirical methods in natural language processing》
|
2018年
26.
Does it care what you asked? Understanding Importance of Verbs in Deep Learning QA System
机译:
它关心你问的是什么吗?了解动词在深度学习QA系统中的重要性
作者:
Barbara Rychalska
;
Dominika Basaj
;
Przemyslaw Biecek
;
Anna Wroblewska
会议名称:
《Conference on empirical methods in natural language processing》
|
2018年
27.
Limitations in learning an interpreted language with recurrent models
机译:
学习具有经常性模型的解释语言的限制
作者:
Denis Paperno
会议名称:
《Conference on empirical methods in natural language processing》
|
2018年
28.
Collecting Diverse Natural Language Inference Problems for Sentence Representation Evaluation
机译:
收集各种自然语言推理问题,句子表示评估
作者:
Adam Poliak
;
Aparajita Haldar
;
Rachel Rudinger
;
J. Edward Hu
;
Ellie Pavlick
;
Aaron Steven White
;
Benjamin Van Durme
会议名称:
《Conference on empirical methods in natural language processing》
|
2018年
29.
Does Syntactic Knowledge in Multilingual Language Models Transfer Across Languages?
机译:
在多语言语言模型中是否在跨语言传输的句法知识?
作者:
Prajit Dhar
;
Arianna Bisazza
会议名称:
《Conference on empirical methods in natural language processing》
|
2018年
30.
Uni-DUE Student Team: Tackling fact checking through decomposable attention neural network
机译:
大学抵制学生团队:通过可分解的关注神经网络检查事实
作者:
Jan Kowollik
;
Ahmet Aker
会议名称:
《Conference on empirical methods in natural language processing》
|
2018年
31.
Nightmare at test time: How punctuation prevents parsers from generalizing
机译:
在测试时间的噩梦:标点符号如何防止解析器概括
作者:
Anders Sogaard
;
Miryam de Lhoneux
;
Isabelle Augenstein
会议名称:
《Conference on empirical methods in natural language processing》
|
2018年
32.
QED: A Fact Verification System for the FEVER Shared Task
机译:
QED:发烧共享任务的事实验证系统
作者:
Jackson Luken
;
Nanjiang Jiang
;
Marie-Catherine de Marneffe
会议名称:
《Conference on empirical methods in natural language processing》
|
2018年
33.
Team GESIS Cologne: An all in all sentence-based approach for FEVER
机译:
团队种植科隆:一切都是基于句子的发烧方法
作者:
Wolfgang Otto
会议名称:
《Conference on empirical methods in natural language processing》
|
2018年
34.
SIRIUS-LTG: An Entity Linking Approach to Fact Extraction and Verification
机译:
Sirius-LTG:实体链接到事实提取和验证的方法
作者:
Farhad Nooralahzadeh
;
Lilja Ovrelid
会议名称:
《Conference on empirical methods in natural language processing》
|
2018年
35.
Robust Document Retrieval and Individual Evidence Modeling for Fact Extraction and Verification.
机译:
强大的文档检索和个人证据建模,以实现事实提取和验证。
作者:
Tuhin Chakrabarty
;
Tariq Alhindi
;
Smaranda Muresan
会议名称:
《Conference on empirical methods in natural language processing》
|
2018年
36.
Team UMBC-FEVER: Claim verification using Semantic Lexical Resources
机译:
团队UMBC-FETL:使用语义词汇资源索赔验证
作者:
Ankur Padia
;
Francis Ferraro
;
Tim Finin
会议名称:
《Conference on empirical methods in natural language processing》
|
2018年
37.
Team Papelo: Transformer Networks at FEVER
机译:
Papelo队:发烧变压器网络
作者:
Christopher Malon
会议名称:
《Conference on empirical methods in natural language processing》
|
2018年
38.
Team SWEEPer: Joint Sentence Extraction and Fact Checking with Pointer Networks
机译:
团队清扫员:用指针网络联合句提取和事实检查
作者:
Christopher Hidey
;
Mona Diab
会议名称:
《Conference on empirical methods in natural language processing》
|
2018年
39.
Automated Fact-Checking of Claims in Argumentative Parliamentary Debates
机译:
自动检查论证议会辩论中的索赔
作者:
Nona Naderi
;
Graeme Hirst
会议名称:
《Conference on empirical methods in natural language processing》
|
2018年
40.
UKP-Athene: Multi-Sentence Textual Entailment for Claim Verification
机译:
Ukp-Athene:多句话文本征询索赔核查
作者:
Andreas Hanselowski
;
Hao Zhang
;
Zile Li
;
Daniil Sorokin
;
Benjamin Schiller
;
Claudia Schulz
;
Iryna Gurevych
会议名称:
《Conference on empirical methods in natural language processing》
|
2018年
41.
A Mostly Unlexicalized Model For Recognizing Textual Entailment
机译:
一个主要是识别文本征必的最不合格的模型
作者:
Mithun Paul
;
Rebecca Sharp
;
Mihai Surdeanu
会议名称:
《Conference on empirical methods in natural language processing》
|
2018年
42.
DeFactoNLP: Fact Verification using Entity Recognition, TFIDF Vector Comparison and Decomposable Attention
机译:
defactonlp:使用实体识别,TFIDF矢量比较和可分解注意力的事实验证
作者:
Aniketh Janardhan Reddy
;
Gil Rocha
;
Diego Esteves
会议名称:
《Conference on empirical methods in natural language processing》
|
2018年
43.
Where is your Evidence: Improving Fact-checking by Justification Modeling
机译:
您的证据在哪里:通过辩护建模改善事实检查
作者:
Tariq Alhindi
;
Savvas Petridis
;
Smaranda Muresan
会议名称:
《Conference on empirical methods in natural language processing》
|
2018年
44.
The Data Challenge in Misinformation Detection: Source Reputation vs. Content Veracity
机译:
错误信息检测中的数据挑战:源自声誉与内容准则
作者:
Fatemeh Torabi Asr
;
Maite Taboada
会议名称:
《Conference on empirical methods in natural language processing》
|
2018年
45.
Information Nutrition Labels: A Plugin for Online News Evaluation
机译:
信息营养标签:用于在线新闻评估的插件
作者:
Kevin Vincentius
;
Piyush Aggarwal
;
Ali Sahan
;
Birte Hoegden
;
Neelu Madan
;
Anusha Bangaru
;
Claudia Schwenger
;
Farid Muradov
;
Ahmet Aker
会议名称:
《Conference on empirical methods in natural language processing》
|
2018年
46.
Retrieve and Re-rank: A Simple and Effective IR Approach to Simple Question Answering over Knowledge Graphs
机译:
检索和重新排名:一种简单有效的红外线方法,对知识图表的简单问题
作者:
Vishal Gupta
;
Manoj Chinnakotla
;
Manish Shrivastava
会议名称:
《Conference on empirical methods in natural language processing》
|
2018年
47.
Teaching Syntax by Adversarial Distraction
机译:
对抗性分心教学语法
作者:
Juho Kim
;
Christopher Malon
;
Asim Kadav
会议名称:
《Conference on empirical methods in natural language processing》
|
2018年
48.
Joint Modeling for Query Expansion and Information Extraction with Reinforcement Learning
机译:
加强学习查询扩展与信息提取的联合建模
作者:
Motoki Taniguchi
;
Yasuhide Miura
;
Tomoko Ohkuma
会议名称:
《Conference on empirical methods in natural language processing》
|
2018年
49.
Affordance Extraction and Inference based on Semantic Role Labeling
机译:
基于语义角色标记的可承受提取和推理
作者:
Daniel Loureiro
;
Alipio Mario Jorge
会议名称:
《Conference on empirical methods in natural language processing》
|
2018年
50.
Crowdsourcing Semantic Label Propagation in Relation Classification
机译:
关系分类中的众包语义标签传播
作者:
Anca Dumitrache
;
Lora Aroyo
;
Chris Welty
会议名称:
《Conference on empirical methods in natural language processing》
|
2018年
51.
Stance Detection in Fake News: A Combined Feature Representation
机译:
假新闻中的姿态检测:一个组合特征表示
作者:
Bilal Ghanem
;
Paolo Rosso
;
Francisco Rangel
会议名称:
《Conference on empirical methods in natural language processing》
|
2018年
52.
UCL Machine Reading Group: Four Factor Framework For Fact Finding (HexaF)
机译:
UCL机器阅读组:事实发现的四个因子框架(Hexaf)
作者:
Takuma Yoneda
;
Jeff Mitchell
;
Johannes Welbl
;
Pontus Stenetorp
;
Sebastian Riedel
会议名称:
《Conference on empirical methods in natural language processing》
|
2018年
53.
Zero-shot Relation Classification as Textual Entailment
机译:
零拍摄关系分类为文本意外
作者:
Abiola Obamuyide
;
Andreas Vlachos
会议名称:
《Conference on empirical methods in natural language processing》
|
2018年
54.
On the Role of Text Preprocessing in Neural Network Architectures: An Evaluation Study on Text Categorization and Sentiment Analysis
机译:
文本预处理在神经网络架构中的作用:文本分类与情感分析的评估研究
作者:
Jose Camacho-Collados
;
Mohammad Taher Pilehvar
会议名称:
《Conference on empirical methods in natural language processing》
|
2018年
55.
Analyzing Learned Representations of a Deep ASR Performance Prediction Model
机译:
分析深度ASR性能预测模型的学习表征
作者:
Zied Elloumi
;
Laurent Besacier
;
Olivier Galibert
;
Benjamin Lecouteux
会议名称:
《Conference on empirical methods in natural language processing》
|
2018年
56.
An End-to-End Multi-task Learning Model for Fact Checking
机译:
事实检查的端到端多任务学习模型
作者:
Sizhen Li
;
Shuai Zhao
;
Bo Cheng
;
Hao Yang
会议名称:
《Conference on empirical methods in natural language processing》
|
2018年
57.
Rearranging the Familiar: Testing Compositional Generalization in Recurrent Networks
机译:
重新排列熟悉的:在经常性网络中测试成分概括
作者:
Joao Loula
;
Marco Baroni
;
Brenden M. Lake
会议名称:
《Conference on empirical methods in natural language processing》
|
2018年
58.
Evaluating Syntactic Properties of Seq2seq Output with a Broad Coverage HPSG: A Case Study on Machine Translation
机译:
通过广泛的覆盖HPSG评估SEQ2SEQ产出的句法性质:机器翻译案例研究
作者:
Johnny Tian-Zheng Wei
;
Khiem Pham
;
Brian Dillon
;
Brendan OConnor
会议名称:
《Conference on empirical methods in natural language processing》
|
2018年
59.
Linguistic representations in multi-task neural networks for ellipsis resolution
机译:
省略省份分辨率多任务神经网络的语言表示
作者:
Ola Ronning
;
Daniel Hardt
;
Anders Sogaard
会议名称:
《Conference on empirical methods in natural language processing》
|
2018年
60.
Unsupervised Token-wise Alignment to Improve Interpretation of Encoder-Decoder Models
机译:
无监督的令牌 - 明智的对齐,以改善编码器 - 解码器模型的解释
作者:
Shun Kiyono
;
Sho Takase
;
Jun Suzuki
;
Naoaki Okazaki
;
Kentaro Inui
;
Masaaki Nagata
会议名称:
《Conference on empirical methods in natural language processing》
|
2018年
61.
Closing Brackets with Recurrent Neural Networks
机译:
与经常性神经网络关闭括号
作者:
Natalia Skachkova
;
Thomas A. Trost
;
Adam Kusmirek
;
Dietrich Klakow
会议名称:
《Conference on empirical methods in natural language processing》
|
2018年
62.
When does deep multi-task learning work for loosely related document classification tasks?
机译:
什么时候深度多任务学习工作何时进行松散相关的文档分类任务?
作者:
Emma Kerinec
;
Anders Sogaard
;
Chloe Braud
会议名称:
《Conference on empirical methods in natural language processing》
|
2018年
63.
Iterative Recursive Attention Model for Interpretable Sequence Classification
机译:
可解释序列分类的迭代递归注意力模型
作者:
Martin Tutek
;
Jan Snajder
会议名称:
《Conference on empirical methods in natural language processing》
|
2018年
64.
Jump to better conclusions: SCAN both left and right
机译:
跳转到更好的结论:左右扫描
作者:
Joost Bastings
;
Marco Baroni
;
Jason Weston
;
Kyunghyun Cho
;
Douwe Kiela
会议名称:
《Conference on empirical methods in natural language processing》
|
2018年
65.
Interpreting Word-Level Hidden State Behaviour of Character-Level LSTM Language Models
机译:
解释字符级LSTM语言模型的单词级隐藏状态行为
作者:
Avery Hiebert
;
Cole Peterson
;
Alona Fyshe
;
Nishant A. Mehta
会议名称:
《Conference on empirical methods in natural language processing》
|
2018年
66.
Indicatements that character language models learn English morpho-syntactic units and regularities
机译:
指示字符语言模型学习英语形态语法单位和规律
作者:
Yova Kementchedjhieva
;
Adam Lopez
会议名称:
《Conference on empirical methods in natural language processing》
|
2018年
67.
Under the Hood: Using Diagnostic Classifiers to Investigate and Improve how Language Models Track Agreement Information
机译:
在引擎盖下:使用诊断分类器来调查和改进语言模型的轨道协议信息
作者:
Mario Giulianelli
;
Jack Harding
;
Florian Mohnert
;
Dieuwke Hupkes
;
Willem Zuidema
会议名称:
《Conference on empirical methods in natural language processing》
|
2018年
68.
Explaining non-linear Classifier Decisions within Kernel-based Deep Architectures
机译:
解释基于内核的深度架构中的非线性分类器决策
作者:
Danilo Croce
;
Daniele Rossini
;
Roberto Basili
会议名称:
《Conference on empirical methods in natural language processing》
|
2018年
69.
Importance of Self-Attention for Sentiment Analysis
机译:
自我关注对情感分析的重要性
作者:
Gaeel Letarte
;
Frederik Paradis
;
Philippe Giguere
;
Francois Laviolette
会议名称:
《Conference on empirical methods in natural language processing》
|
2018年
70.
Interpreting Neural Networks with Nearest Neighbors
机译:
用最近的邻居解释神经网络
作者:
Eric Wallace
;
Shi Feng
;
Jordan Boyd-Graber
会议名称:
《Conference on empirical methods in natural language processing》
|
2018年
71.
The Fact Extraction and VERification (FEVER) Shared Task
机译:
事实提取和验证(发烧)共享任务
作者:
James Thorne
;
Andreas Vlachos
;
Oana Cocarascu
;
Christos Christodoulopoulos
;
Arpit Mittal
会议名称:
《Conference on empirical methods in natural language processing》
|
2018年
72.
Towards Automatic Fake News Detection: Cross-Level Stance Detection in News Articles
机译:
迈向自动假新闻检测:新闻文章中的交叉级立姿态检测
作者:
Costanza Conforti
;
Mohammad Taher Pilehvar
;
Nigel Collier
会议名称:
《Conference on empirical methods in natural language processing》
|
2018年
73.
Understanding Convolutional Neural Networks for Text Classification
机译:
了解文本分类的卷积神经网络
作者:
Alon Jacovi
;
Oren Sar Shalom
;
Yoav Goldberg
会议名称:
《Conference on empirical methods in natural language processing》
|
2018年
74.
Context-Free Transductions with Neural Stacks
机译:
与神经堆栈的无背景转换
作者:
Yiding Hao
;
William Merrill
;
Dana Angluin
;
Robert Frank
;
Noah Amsel
;
Andrew Benz
;
Simon Mendelsohn
会议名称:
《Conference on empirical methods in natural language processing》
|
2018年
75.
Do Language Models Understand Anything? On the Ability of LSTMs to Understand Negative Polarity Items
机译:
语言模型是否了解任何内容?关于LSTMS理解负极性项目的能力
作者:
Jaap Jumelet
;
Dieuwke Hupkes
会议名称:
《Conference on empirical methods in natural language processing》
|
2018年
76.
Analysing the potential of seq-to-seq models for incremental interpretation in task-oriented dialogue
机译:
在面向任务对话中分析SEQ-To-SEQ模型的潜力
作者:
Dieuwke Hupkes
;
Sanne Bouwmeester
;
Raquel Fernandez
会议名称:
《Conference on empirical methods in natural language processing》
|
2018年
77.
Evaluating Textual Representations through Image Generation
机译:
通过图像生成评估文本表示
作者:
Graham Spinks
;
Marie-Francine Moens
会议名称:
《Conference on empirical methods in natural language processing》
|
2018年
78.
Belittling the Source: Trustworthiness Indicators to Obfuscate Fake News on the Web
机译:
贬低来源:可信赖的指标在网上混淆假新闻
作者:
Diego Esteves
;
Aniketh Janardhan Reddy
;
Piyush Chawla
;
Jens Lehmann
会议名称:
《Conference on empirical methods in natural language processing》
|
2018年
79.
Can LSTM Learn to Capture Agreement? The Case of Basque
机译:
LSTM可以学会捕获协议吗?巴斯克的情况
作者:
Shauli Ravfogel
;
Francis M. Tyers
;
Yoav Goldberg
会议名称:
《Conference on empirical methods in natural language processing》
|
2018年
80.
Evaluating the Ability of LSTMs to Learn Context-Free Grammars
机译:
评估LSTMS学习无背景语法的能力
作者:
Luzi Sennhauser
;
Robert C. Berwick
会议名称:
《Conference on empirical methods in natural language processing》
|
2018年
81.
Firearms and Tigers are Dangerous, Kitchen Knives and Zebras are Not: Testing whether Word Embeddings Can Tell
机译:
枪支和老虎是危险的,厨房刀和斑马不是:测试嵌入词是否可以说明
作者:
Pia Sommerauer
;
Antske Fokkens
会议名称:
《Conference on empirical methods in natural language processing》
|
2018年
82.
LISA: Explaining Recurrent Neural Network Judgments via Layer-wise Semantic Accumulation and Example to Pattern Transformation
机译:
丽莎:通过层面的语义积累解释经常性的神经网络判断,并进行模式转换
作者:
Pankaj Gupta
;
Hinrich Schuetze
会议名称:
《Conference on empirical methods in natural language processing》
|
2018年
83.
What do RNN Language Models Learn about Filler-Gap Dependencies?
机译:
RNN语言模型如何了解填充间隙依赖项?
作者:
Ethan Wilcox
;
Roger Levy
;
Takashi Morita
;
Richard Futrell
会议名称:
《Conference on empirical methods in natural language processing》
|
2018年
84.
Interpretable Neural Architectures for Attributing an Ad's Performance to its Writing Style
机译:
可解释的神经架构,用于将广告表现归因于其写作风格
作者:
Reid Pryzant
;
Kazoo Sone
;
Sugato Basu
会议名称:
《Conference on empirical methods in natural language processing》
|
2018年
85.
Learning and Evaluating Sparse Interpretable Sentence Embeddings
机译:
学习和评估稀疏可解释的句子嵌入
作者:
Valentin Trifonov
;
Octavian-Eugen Ganea
;
Anna Potapenko
;
Thomas Hofmann
会议名称:
《Conference on empirical methods in natural language processing》
|
2018年
86.
An Analysis of Encoder Representations in Transformer-Based Machine Translation
机译:
基于变压器的机器翻译中的编码器表示分析
作者:
Alessandro Raganato
;
Jorg Tiedemann
会议名称:
《Conference on empirical methods in natural language processing》
|
2018年
87.
An Operation Sequence Model for Explainable Neural Machine Translation
机译:
可解释神经机翻译的操作序列模型
作者:
Felix Stahlberg
;
Danielle Saunders
;
Bill Byrne
会议名称:
《Conference on empirical methods in natural language processing》
|
2018年
88.
Introspection for convolutional automatic speech recognition
机译:
卷积自动语音识别的内省
作者:
Andreas Krug
;
Sebastian Stober
会议名称:
《Conference on empirical methods in natural language processing》
|
2018年
89.
Rule induction for global explanation of trained models
机译:
训练模型的全球解释规则诱导
作者:
Madhumita Sushil
;
Simon Suster
;
Walter Daelemans
会议名称:
《Conference on empirical methods in natural language processing》
|
2018年
90.
Invited Talk: Dag Haug, University of Oslo
机译:
邀请谈:DAG堆,奥斯陆大学
会议名称:
《Conference on empirical methods in natural language processing》
|
2018年
91.
Introduction
机译:
介绍
作者:
Aleksandr Chuklin
;
Jeff Dalton
;
Julia Kiseleva
;
Alexey Borisov
;
Mikhail Burtsev
会议名称:
《Conference on empirical methods in natural language processing》
|
2018年
92.
Preface
机译:
前言
作者:
Marie-Catherine de Marneffe
;
Teresa Lynn
;
Sebastian Schuster
会议名称:
《Conference on empirical methods in natural language processing》
|
2018年
93.
Invited Talk: Barbara Plank, IT University of Copenhagen
机译:
邀请的谈话:哥本哈根大学芭芭拉板条
会议名称:
《Conference on empirical methods in natural language processing》
|
2018年
94.
Introduction
机译:
介绍
作者:
Zeerak
;
Jacque
;
Vinod
;
Darja
;
Ruihong
;
Rob
会议名称:
《Conference on empirical methods in natural language processing》
|
2018年
95.
A Review of Standard Text Classification Practices for Multi-label Toxicity Identification of Online Content
机译:
关于在线内容的多标签毒性识别标准文本分类实践的审查
作者:
Isuru Gunasekara
;
Isar Nejadgholi
会议名称:
《Conference on empirical methods in natural language processing》
|
2018年
96.
Improving Moderation of Online Discussions via Interpretable Neural Models
机译:
通过可解释的神经模型改善在线讨论的审核
作者:
Andrej Svec
;
Matus Pikuliak
;
Marian Simko
;
Maria Bielikova
会议名称:
《Conference on empirical methods in natural language processing》
|
2018年
97.
Research Challenges in Building a Voice-based Artificial Personal Shopper - Position Paper
机译:
建立基于语音人工个人购物者的研究挑战
作者:
Nut Limsopatham
;
Oleg Rokhlenko
;
David Carmel
会议名称:
《Conference on empirical methods in natural language processing》
|
2018年
98.
Retrieve and Refine: Improved Sequence Generation Models For Dialogue
机译:
检索和精炼:改进的对话序列生成模型
作者:
Jason Weston
;
Emily Dinan
;
Alexander H. Miller
会议名称:
《Conference on empirical methods in natural language processing》
|
2018年
99.
Investigating NP-Chunking with Universal Dependencies for English
机译:
通过普遍依赖性的英语调查NP-CHURNING
作者:
Ophelie Lacroix
会议名称:
《Conference on empirical methods in natural language processing》
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2018年
100.
Comparative Studies of Detecting Abusive Language on Twitter
机译:
检测推特滥用语言的比较研究
作者:
Younghun Lee
;
Seunghyun Yoon
;
Kyomin Jung
会议名称:
《Conference on empirical methods in natural language processing》
|
2018年
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