2022-07-14 02:15:04
2021年8月19日自然语言处理(cs.CL)方向学术速递共计21篇论文,涵盖医学对话、广告文本分析、长文本生成、产品摘要、推理阅读理解、表格标题生成、同理心反应、假新闻检测、多意图检测、临床文本去识别、少样本学习、聊天机器人用户建模、关系三元组标注、文本样式迁移、社会政治事件提取、情感语言模型、量子计算模型、LinkedIn搜索系统、跨模态分析、单头注意力及微控制器并发性等领域。具体分类及核心内容如下:
QA/VQA/问答/对话链接:
作者:Huqun Suri等(Taikang Insurance Group)
贡献:提出针对医学对话的问答数据集,支持医疗领域对话系统开发。
链接:
作者:Shaunak Mishra等(Yahoo Research)
方法:结合文本到点击率(CTR)预测与语义广告相似度,量化广告文本效果。
备注:被CIKM 2021接收。
链接:
作者:Xuming Lin等(Alibaba Group)
创新:基于图结构显式控制长文本生成过程,提升逻辑连贯性。
链接:
作者:Jiahui Liang等(JD AI Research)
目标:面向产品属性生成结构化摘要,支持个性化推荐。
备注:含12页内容及4图6表。
链接:
作者:Yongwei Zhou等(Harbin Institute of Technology, JD AI Research)
核心:强调证据在推理中的作用,提升机器阅读理解准确性。
备注:含12页内容及1图5表。
链接:
作者:Junjie H. Xu等(University of Tsukuba)
方法:利用预训练语言模型自动生成学术表格标题。
链接:
作者:Chengkun Zheng等(University of Sheffield等)
应用:生成更具同理心的对话回复。
备注:被INLG 2021接收为长文。
链接:
作者:Benjamin Fitzpatrick等(University of Alabama等)
技术:结合机器学习训练专家系统,提升检测效率。
链接:
作者:Lisong Chen等(Peking University等)
方法:通过自蒸馏优化多任务学习模型。
链接:
作者:Md Monowar Anjum等(University of Manitoba等)
目标:从序列到序列视角保护患者隐私。
备注:正在审核ACM CCS 2021。
链接:
作者:Tilman Beck等(Technical University of Darmstadt等)
优势:提供灵活适配框架,降低模型训练成本。
链接:
作者:Hongjin Qian等(Renmin University of China等)
应用:个性化检索提升对话质量。
备注:被CIKM 2021接收,代码与数据集将公开。
链接:
作者:Ankan Mullick等(IIT Kharagpur等)
功能:自动化标注文本中的关系三元组。
链接:
作者:Stephanie Schoch等(University of Virginia)
备注:被INLG 2021接收。
链接:
作者:Ali Hürriyeto?lu等(European Commission等)
内容:总结CASE 2021研讨会成果与共享任务。
链接:
作者:Ruibo Liu等(Dartmouth College等)
备注:ACL 2021发现。
链接:
作者:D.-S. Wang(CAS Key Laboratory of Theoretical Physics)
方向:探索量子计算模型的物理统一性。
链接:
作者:Weiwei Guo等(LinkedIn)
优化:提升搜索结果相关性。
链接:
作者:Yehao Li等(JD AI Research)
备注:被ACMMM 2021开源软件竞赛接收,代码公开。
链接:
作者:Nashwin Bharwani等
内容:8页论文含11图。
链接:
作者:Abhiroop Sarkar等(Chalmers University)
应用:优化嵌入式系统性能。
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