【EMNLP2020】 POINTER: Constrained Progressive Text Generation via Insertion-based Generative Pre-training Paper: aclanthology.org/2020.e Resource: github.com/dreasysnail/ 【EMNLP2020】 Gradient-guided Unsupervised Lexically Constrained Text Generation Paper: aclanthology.org/2020.e Resource: sites.google...
GlobalPointer是基于内积的token-pair识别模块,它可以用于NER场景,因为对于NER来说我们只需要把每一类实体的“(首, 尾)”这样的token-pair识别出来就行了。 结论: 利用全局归一化的思路来进行命名实体识别(NER),可以无差别地识别嵌套实体和非嵌套实体,在非嵌套(Flat NER)的情形下它能取得媲美CRF的效果,而在嵌套...
Layer Skip: Enabling Early Exit Inference and Self-Speculative Decoding. ACL 2024. Mostafa Elhoushi, Akshat Shrivastava, Diana Liskovich, Basil Hosmer, Bram Wasti, Liangzhen Lai, Anas Mahmoud, Bilge Acun, Saurabh Agarwal, Ahmed Roman, Ahmed A Aly, Beidi Chen, Carole-Jean Wu.[pdf] ...
Tong Chen (LAAS-CNRS) · Jean B Lasserre (lasserre@laas.fr) · Victor Magron (LAAS-CNRS) · Edouard Pauwels (IRIT) Stochastic Variance Reduced Accelerated Dual Averaging for Finite-Sum Optimization Chaobing Song (Tsinghua University) · Yong Jiang (Tsinghua) · Yi Ma (UC Berkeley) 12、Infere...
GlobalPointer是基于内积的token-pair识别模块,它可以用于NER场景,因为对于NER来说我们只需要把每一类实体的“(首, 尾)”这样的token-pair识别出来就行了。 结论: 利用全局归一化的思路来进行命名实体识别(NER),可以无差别地识别嵌套实体和非嵌套实体,在非嵌套(Flat NER)的情形下它能取得媲美CRF的效果,而在嵌套...
16、Learning to Execute Programs with Instruction Pointer Attention Graph Neural Networks David Bieber (Google Brain) · Charles Sutton (Google) · Hugo Larochelle (Google Brain) · Daniel Tarlow (Google Brain) 17、Neural encoding with visual attention Meenakshi Khosla (Cornell University) · Gia ...
2020. Bridging the Structural Gap Between Encoding and Decoding for Data-To-Text Generation. In ACL 2020. ppt: 20200726_zsg method: GCN encoder with planning encoder on WebNLG 2020/08/02 repoter: Tianyang Cao paper1: Rashmi Gangadharaiah,Balakrishnan Narayanaswamy. 2020. Recursive Template-based...
GlobalPointer是基于内积的token-pair识别模块,它可以用于NER场景,因为对于NER来说我们只需要把每一类实体的“(首, 尾)”这样的token-pair识别出来就行了。 结论: 利用全局归一化的思路来进行命名实体识别(NER),可以无差别地识别嵌套实体和非嵌套实体,在非嵌套(Flat NER)的情形下它能取得媲美CRF的效果,而在嵌套...
代码:https://github.com/bojone/GlobalPointer 动机: 在做实体识别或者阅读理解时,一般是用两个模块分别识别实体的首和尾;存在问题:出现 训练和预测时的不一致问题 论文方法: GlobalPointer是基于内积的token-pair识别模块,它可以用于NER场景,因为对于NER来说我们只需要把每一类实体的“(首, 尾)”这样的token...
代码:https://github.com/bojone/GlobalPointer 动机: 在做实体识别或者阅读理解时,一般是用两个模块分别识别实体的首和尾;存在问题:出现 训练和预测时的不一致问题 论文方法: GlobalPointer是基于内积的token-pair识别模块,它可以用于NER场景,因为对于NER来说我们只需要把每一类实体的“(首, 尾)”这样的token...