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3rd workshop on representation learning for NLP 2018
3rd workshop on representation learning for NLP 2018
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条结果
1.
Introduction
机译:
介绍
会议名称:
《3rd workshop on representation learning for NLP 2018》
|
2018年
2.
Hierarchical Convolutional Attention Networks for Text Classification
机译:
分层卷积注意力网络用于文本分类
作者:
Shang Gao
;
Arvind Ramanathan
;
Georgia Tourassi
会议名称:
《3rd workshop on representation learning for NLP 2018》
|
2018年
3.
Extrofitting: Enriching Word Representation and its Vector Space with Semantic Lexicons
机译:
扩展:利用语义词典丰富单词表示及其向量空间
作者:
Hwiyeol Jo
;
Stanley Jungkyu Choi
会议名称:
《3rd workshop on representation learning for NLP 2018》
|
2018年
4.
Text Completion using a Context-Integrating Dependency Parser
机译:
使用上下文集成依赖性解析器完成文本
作者:
Ann Rekaby Salama
;
OEzge Alaeam
;
Wolfgang Menzel
会议名称:
《3rd workshop on representation learning for NLP 2018》
|
2018年
5.
Natural Language Inference with Definition Embedding Considering Context On the Fly
机译:
考虑上下文动态嵌入定义的自然语言推理
作者:
Kosuke Nishida
;
Kyosuke Nishida
;
Hisako Asano
;
Junji Tomita
会议名称:
《3rd workshop on representation learning for NLP 2018》
|
2018年
6.
Speeding up Context-based Sentence Representation Learning with Non-autoregressive Convolutional Decoding
机译:
非自回归卷积解码加速基于上下文的句子表示学习
作者:
Shuai Tang
;
Hailin Jin
;
Chen Fang
;
Zhaowen Wang
;
Virginia R. de Sa
会议名称:
《3rd workshop on representation learning for NLP 2018》
|
2018年
7.
A Hybrid Learning Scheme for Chinese Word Embedding
机译:
中文单词嵌入的混合学习方案
作者:
Wenfan Chen
;
Weiguo Sheng
会议名称:
《3rd workshop on representation learning for NLP 2018》
|
2018年
8.
A Dense Vector Representation for Open-Domain Relation Tuples
机译:
开域关系元组的密集矢量表示
作者:
Ade Romadhony
;
Alfan Farizki Wicaksono
;
Ayu Purwarianti
;
Dwi Hendratmo Widyantoro
会议名称:
《3rd workshop on representation learning for NLP 2018》
|
2018年
9.
WordNet Embeddings
机译:
WordNet嵌入
作者:
Chakaveh Saedi
;
Antonio Branco
;
Joao Antonio Rodrigues
;
Joao Ricardo Silva
会议名称:
《3rd workshop on representation learning for NLP 2018》
|
2018年
10.
Injecting Lexical Contrast into Word Vectors by Guiding Vector Space Specialisation
机译:
通过指导向量空间专业化将词法对比注入词向量
作者:
Ivan Vulic
;
Anna Korhonen
会议名称:
《3rd workshop on representation learning for NLP 2018》
|
2018年
11.
Learning Hierarchical Structures On-The-Fly with a Recurrent-Recursive Model for Sequences
机译:
使用序列的递归-递归模型实时学习层次结构
作者:
Athul Paul Jacob
;
Alessandro Sordoni
;
Zhouhan Lin
;
Yoshua Bengio
会议名称:
《3rd workshop on representation learning for NLP 2018》
|
2018年
12.
Learning Semantic Textual Similarity from Conversations
机译:
从会话中学习语义文本相似性
作者:
Yinfei Yang
;
Steve Yuan
;
Daniel Cer
;
Sheng-yi Kong
;
Noah Constant
;
Petr Pilar
;
Heming Ge
;
Yun-Hsuan Sung
;
Brian Strope
;
Ray Kurzweil
会议名称:
《3rd workshop on representation learning for NLP 2018》
|
2018年
13.
Multilingual seq2seq training with similarity loss for cross-lingual document classification
机译:
具有相似性损失的多语言seq2seq训练用于跨语言文档分类
作者:
Katherin Yu
;
Haoran Li
;
Barlas Oguz
会议名称:
《3rd workshop on representation learning for NLP 2018》
|
2018年
14.
Learning Distributional Token Representations from Visual Features
机译:
从视觉特征中学习分配令牌表示
作者:
Samuel Broscheit
;
Rainer Gemulla
;
Margret Keuper
会议名称:
《3rd workshop on representation learning for NLP 2018》
|
2018年
15.
A Sequence-to-Sequence Model for Semantic Role Labeling
机译:
语义角色标记的序列到序列模型
作者:
Angel Daza
;
Anette Frank
会议名称:
《3rd workshop on representation learning for NLP 2018》
|
2018年
16.
Corpus specificity in LSA and word2vec: the role of out-of-domain documents
机译:
LSA和word2vec中的语料库特异性:域外文档的作用
作者:
Edgar Altszyler
;
Mariano Sigman
;
Diego Fernandez Slezak
会议名称:
《3rd workshop on representation learning for NLP 2018》
|
2018年
17.
Chat Discrimination for Intelligent Conversational Agents with a Hybrid CNN-LMTGRU Network
机译:
带有CNN-LMTGRU混合网络的智能对话代理的聊天区分
作者:
Dennis Singh Moirangthem
;
Minho Lee
会议名称:
《3rd workshop on representation learning for NLP 2018》
|
2018年
18.
Quantum-inspired Complex Word Embedding
机译:
量子启发式复杂词嵌入
作者:
Qiuchi Li
;
Benyou Wang
;
Sagar Uprety
;
Dawei Song
会议名称:
《3rd workshop on representation learning for NLP 2018》
|
2018年
19.
Comparison of Representations of Named Entities for Multi-label Document Classification with Convolutional Neural Networks
机译:
卷积神经网络用于多标签文档分类的命名实体表示比较
作者:
Lidia Pivovarova
;
Roman Yangarber
会议名称:
《3rd workshop on representation learning for NLP 2018》
|
2018年
20.
Connecting Supervised and Unsupervised Sentence Embeddings
机译:
连接有监督和无监督的句子嵌入
作者:
Gil Levi
会议名称:
《3rd workshop on representation learning for NLP 2018》
|
2018年
21.
Unsupervised Random Walk Sentence Embeddings: A Strong but Simple Baseline
机译:
无监督的随机游走语句嵌入:一个强大而简单的基准
作者:
Kawin Ethayarajh
会议名称:
《3rd workshop on representation learning for NLP 2018》
|
2018年
22.
Evaluating Word Embeddings in Multi-label Classification Using Fine-grained Name Typing
机译:
使用细粒度名称输入在多标签分类中评估单词嵌入
作者:
Yadollah Yaghoobzadeh
;
Katharina Kann
;
Hinrich Schiitze
会议名称:
《3rd workshop on representation learning for NLP 2018》
|
2018年
23.
Exploiting Common Characters in Chinese and Japanese to Learn Cross-lingual Word Embeddings via Matrix Factorization
机译:
利用汉语和日语的共同字符通过矩阵分解学习跨语言单词嵌入
作者:
Jilei Wang
;
Weiyan Shi
;
Shiying Luo
;
Tao Dai
;
Shu-Tao Xia
会议名称:
《3rd workshop on representation learning for NLP 2018》
|
2018年
24.
Knowledge Graph Embedding with Numeric Attributes of Entities
机译:
具有实体数值属性的知识图嵌入
作者:
Yanrong Wu
;
Zhichun Wang
会议名称:
《3rd workshop on representation learning for NLP 2018》
|
2018年
25.
Characters or Morphemes: How to Represent Words?
机译:
字符还是词素:如何表示单词?
作者:
Ahmet UEstuen
;
Murathan Kurfali
;
Burcu Can
会议名称:
《3rd workshop on representation learning for NLP 2018》
|
2018年
26.
Limitations of cross-lingual learning from image search
机译:
通过图像搜索进行跨语言学习的局限性
作者:
Mareike Hartmann
;
Anders Sogaard
会议名称:
《3rd workshop on representation learning for NLP 2018》
|
2018年
27.
LSTMs Exploit Linguistic Attributes of Data
机译:
LSTM利用数据的语言属性
作者:
Nelson F. Liu
;
Omer Levy
;
Roy Schwartz
;
Chenhao Tan
;
Noah A. Smith
会议名称:
《3rd workshop on representation learning for NLP 2018》
|
2018年
28.
Jointly Embedding Entities and Text with Distant Supervision
机译:
通过远距离监督将实体和文本联合嵌入
作者:
Denis Newman-Griffis
;
Albert M Lai
;
Eric Fosler-Lussier
会议名称:
《3rd workshop on representation learning for NLP 2018》
|
2018年
29.
Predicting Concreteness and Imageability of Words Within and Across Languages via Word Embeddings
机译:
通过词嵌入预测语言在内部和跨语言中的词的具体性和可成像性
作者:
Nikola Ljubesic
;
Darja Fiser
;
Anita Peti-Stantic
会议名称:
《3rd workshop on representation learning for NLP 2018》
|
2018年
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