MRC-NER (Li et al., 2020) MRC-NER是ACL2020中提出的一种使用基于机器阅读理解的框架代替序列标注完成实体识别问题的模型,基本框架如下: 在这个框架下,每个实体类型都附带了一个问题作为实体类型标签的注释,可以理解为是对实体类型先验知识的编码。论文中使用到的部分实体类型及问题对应如下: PER:人名和虚构的人物...
在像 NLP 这样依赖于有监督机器学习的领域中，数据集的开发与建模工作同等重要。博文「Peer review in NLP: resource papers」（https://hackingsemantics.xyz/2020/reviewing-data/）讨论了接收/驳回一篇描述研究资源的论文的原则，大家可参考。参考链接：https://2020.emnlp.org/blog/2020-04-19-findings-of-emnlp...
其中一种仅利用候选断点周边的局部上下文,另外两种则充分利用整个输入的上下文(这里的候选断点指的是潜在的段落边界)。 在跨段BERT模型(左侧)中,模型提供潜在段落断点周围的局部上下文:左侧k个标记和右侧k个标记。在BERT+Bi-LSTM模型(中间)中,首先使用BERT模型对每个句子进行编码,然后将句子表示输入到一个Bi-LSTM中...
论文链接：https://www.aclweb.org/anthology/2020.emnlp-main.445.pdf 摘要：在这篇论文中，来自加州大学伯克利分校的研究者们探究了无声语音的数字化发声任务，其中基于捕获肌肉冲动的肌电图（EMG）传感器度量，将无声口语单词转换为可听语音。尽管此前已经有利用有声语音期间收集的 EMG 训练语音合成模型的研究，...
EMNLP 2020不考虑已在任何其他期刊或会议上提交审核的论文，并且提交的论文在EMNLP 2020审核期间不得另投他处。本政策适用于所有相关会议和研讨会（如COLING、NeurIPS、ACL workshop）。例如，一篇正在ACL workshop审核的论文不能同时提交到EMNLP 2020。唯一的例外是，一篇论文可以同时提交给EMNLP 2020和EMNLP workshop。
The use of GatherTown for poster sessions was a great improvement over ACL 2020, particularly for the conference to feel more like a real conference. However, it was extremely glitchy (disconnecting every few minutes), and so my experience with it was very frustrating. ...
https://www.aclweb.org/anthology/2020.emnlp-main.173 该篇文章从因果推理的角度出发,使用mediation assumption对逻辑依赖的MTL进行了研究。具体模型使用label transfer利用之前的低级逻辑依赖的任务label,以及Gumbel sampling方法来处理级联错误。 脚本知识的因果推理 ...
EMNLP2020 - 基于图神经网络的中文医疗摘要生成 论文题目:Summarizing Chinese Medical Answer with Graph Convolution Networks and Question-focused Dual Attention 本文作者:张宁豫,浙江大学讲师,研究方向为自然语言处理、知识图谱 发表会议:EMNLP 2020 (Findings Track)...
本文介绍一篇被EMNLP 2020录取的工作，在本工作中，作者首次尝试用无监督的方法来解决文本顺滑问题。作者通过结合自训练（self-training）和自监督（self-supervised）两种方法，在不采用任何有标注训练数据的情况下，取得了跟目前最好的有监督方法接近的效果。论文名称:《Combining Self-Training and Self-Supervised ...
|EMNLP 2020 原创作者:王少磊 文本顺滑(Disfluency Detection)的目的是删除自动语音识别(ASR)结果中的不顺滑的词,从而得到更自然和通顺的句子。 目前大部分在文本顺滑(Disfluency Detection)任务上的工作都严重依赖人工标注数据。 本文介绍一篇被EMNLP 2020录取的工作,在本工作中,作者首次尝试用无监督的方法来解决...