NAACL2019宣布最佳论文结果: We have an excellent set of best paper awards at NAACL this year. Candidate papers were nominated by reviewers, using the review form, by Program Chairs and/or Area Chairs. A Best Paper Committee then reviewed all candidate papers. Here are the winners: Best Themati...
BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)[1] 技术由谷歌团队在NAACL2019 提出。自此之后的三年时间里,学术界和工业界掀起了模仿 BERT 的浪潮。然而,这种浪潮在ChatGPT于 2022 年底问世后被淹没,并且 BERT 系列方法也发展到了一定的瓶颈期。由于 BERT 不是像 ChatGPT 这样的生成式模型(可以作为聊...
NAACL 2019最佳论文揭晓,谷歌BERT获最佳长论文 机器之心 04-1116:03 NAACL 是自然语言处理领域的盛会,NAACL 2019 将于 6 月 2 日-7 日在美国明尼阿波利斯市举行。据官方统计,NAACL 2019 共收到 1955 篇论文,接收论文 424 篇,录取率仅为 22.6%。其中长论文投稿 1198 篇,短论文 757 篇。刚刚,大会放出了...
自然语言处理顶会NAACL近日公布了本届会议的最佳论文,谷歌BERT论文获得最佳长论文,可谓名至实归。 自然语言处理四大顶会之一 NAACL 2019 将于 6 月 2 日 - 7 日在美国明尼阿波利斯市举行。 据官方统计,NAACL 2019 共收到 1955 篇论文,接收论文 424 篇,录取率仅为 22.6%。其中长论文投稿 1198 篇,短论文 ...
发表会议: NAACL 2019 论文地址:arXiv:1810.04805 BERT是近年来NLP领域影响最大的模型。 在CV领域,很早的时候就可以实现迁移学习。在一个大的数据集上面,例如ImageNet上,预先训练好一个模型,对于一般的CV任务,在预训练模型的基础上稍微改一改,就可以得到很好的效果。
该篇中了 NAACL2019. 用于基于方面 (aspect) 的情感分析(ABSA)任务,主要通过构建附加句,将 ABSA 任务转换成了句子对分类任务。方法和最早看 GPT2 非监督一样,出奇简单,却有效。 虽然之后 finetune 过程和标准法里的双句分类相似,但因其构建下句的方法特别,所以拿到花式来讲。
雷锋网 AI 科技评论按:将于今年 6 月在美国明尼阿波利斯市举行的自然语言处理顶会 NAACL-HLT (Annual Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies;ACL 北美分会)今天通过官方博客发布了 NAACL-HLT 2019 的论文奖名单。会议设置了许多种...
论文来源:NAACL 2019 论文链接:点击进入 该论文提出了一个新的语言表示模型:BERT。其设计的目的是通过联合调节所有层的左右上下文,来预训练未标记文本的深度双向表示(使用transformer作为算法的主要框架)。可以通过在预训练的BERT模型后加上额外的层来微调,以实现不同任务的需要(如文本分类,NER等)。BERT在11项nlp...
自2018年以来,NLP发生里程碑式转折,一种名为BERT的模型在11个NLP经典问题上超越现有模型,尤其在被认为是“NLP皇冠上的明珠”的阅读理解顶级水平测试SQuAD1.1上发挥出超越人类的表现,BERT也当之无愧地获得2019年《NAACL》最佳长论文奖。时至今日,BERT原始论文已被引用近13000次,其各种衍生模型也长期霸占着各大NLP...
论文来源:NAACL 2019 论文链接:点击进入 该论文提出了一个新的语言表示模型:BERT。其设计的目的是通过联合调节所有层的左右上下文,来预训练未标记文本的深度双向表示(使用transformer作为算法的主要框架)。可以通过在预训练的BERT模型后加上额外的层来微调,以实现不同任务的需要(如文本分类,NER等)。BERT在11项nlp...