Gündem

Özerk bir tartışma sistemi | Doğa

0

  • 1.

    Lawrence, J. & Reed, C. Argüman madenciliği: bir anket. Comput. Dilbilimci. 45, 765–818 (2019).

    Makale Google Scholar

  • 2.

    Devlin, J., Chang, M.-W., Lee, K. & Toutanova, K. BERT: Dilin anlaşılması için derin çift yönlü transformatörlerin ön eğitimi. Https://arxiv.org/abs/1810.04805 (2018) adresinde ön baskı.

  • 3.

    Peters, M. vd. Derin bağlamsallaştırılmış kelime temsilleri. İçinde Proc. 2018 Konf. Kuzey Am. Ch. Doç. Hesaplamalı Dilbilim için: İnsan Dili Teknolojileri Cilt 1, 2227–2237 (Hesaplamalı Dilbilim Derneği, 2018); https://www.aclweb.org/anthology/N18–1202

  • 4.

    Radford, A. vd. Dil modelleri, denetimsiz çok görevli öğrenicilerdir. OpenAI Blogu 1, http://www.persagen.com/files/misc/radford2019language.pdf (2019).

  • 5.

    Socher, R. vd. Duyarlı bir treebank üzerinde anlamsal kompozisyon için yinelemeli derin modeller. İçinde Proc. Doğal Dil İşlemede Ampirik Yöntemler (EMNLP) 1631–1642 (Hesaplamalı Dilbilim Derneği, 2013).

  • 6.

    Yang, Z. vd. XLNet: dilin anlaşılması için genelleştirilmiş otoregresif ön eğitim. İçinde Adv. Sinirsel Bilgi İşleme Sistemlerinde (NIPS) 5753−5763 (Curran Associates, 2019).

  • 7.

    Cho, K., van Merriënboer, B., Bahdanau, D. & Bengio, Y. Nöral makine çevirisinin özellikleri hakkında: kodlayıcı-kod çözücü yaklaşımları. İçinde Proc. 8. Worksh. İstatistiksel Çeviride Sözdizimi, Anlambilim ve Yapı Üzerine 103−111 (Hesaplamalı Dilbilim Derneği, 2014).

  • 8.

    Gambhir, M. & Gupta, V. En son otomatik metin özetleme teknikleri: anket. Artif. Zeka. Rev. 47, 1-66 (2017).

    Makale Google Scholar

  • 9.

    Young, S., Gašić, M., Thomson, B. & Williams, J. POMDP tabanlı istatistiksel sözlü diyalog sistemleri: Bir inceleme. Proc. IEEE 101, 1160–1179 (2013).

    Makale Google Scholar

  • 10.

    Gurevych, I., Hovy, EH, Slonim, N. & Stein, B. Tartışma Teknolojileri (Dagstuhl Semineri 15512) Dagstuhl Raporu 5 (2016).

  • 11.

    Levy, R., Bilu, Y., Hershcovich, D., Aharoni, E. & Slonim, N. Bağlama bağlı iddia tespiti. İçinde Proc. COLING 2014, 25. Uluslararası Conf. Hesaplamalı Dilbilim: Teknik Makaleler 1489–1500 (Dublin City Üniversitesi ve Hesaplamalı Dilbilim Derneği, 2014); https://www.aclweb.org/anthology/C14–1141

  • 12.

    Rinott, R. vd. Bana kanıtınızı gösterin – bağlama bağlı kanıt tespiti için otomatik bir yöntem. İçinde Proc. 2015 Konf. Doğal Dil İşlemede Ampirik Yöntemler Üzerine 440–450 (Hesaplamalı Dilbilim Derneği, 2015); https://www.aclweb.org/anthology/D15–1050

  • 13.

    Shnayderman, I. vd. Hızlı uçtan uca wikifikasyon. Https://arxiv.org/abs/1908.06785 (2019) adresinde ön baskı.

  • 14.

    Borthwick, A. Adlandırılmış Varlık Tanıma İçin Maksimum Entropi Yaklaşımı. Doktora tezi, New York Univ. https://cs.nyu.edu/media/publications/borthwick_andrew.pdf (1999).

  • 15.

    Finkel, JR, Grenager, T. & Manning, C. Yerel olmayan bilgilerin Gibbs örneklemesi ile bilgi çıkarma sistemlerine dahil edilmesi. İçinde Proc. 43. Ann. Tanışın. Doç. Hesaplamalı Dilbilim için 363–370 (Hesaplamalı Dilbilim Derneği, 2005).

  • 16.

    Levy, R., Bogin, B., Gretz, S., Aharonov, R. & Slonim, N. İçinde Proc. 27th Int. Conf. Hesaplamalı Dilbilim Üzerine (COLING 2018) 2066–2081, https://www.aclweb.org/anthology/C18-1176.pdf (Uluslararası Hesaplamalı Dilbilim Komitesi, 2018).

  • 17.

    Ein-Dor, L. vd. Corpus geniş argüman madenciliği – çalışan bir çözüm. İçinde Proc. Otuz Dördüncü AAAI Konf. Yapay Zeka Üzerine 7683−7691 (AAAI Press, 2020).

  • 18.

    Levy, R. vd. Denetimsiz topluluk çapında hak talebi tespiti. İçinde Proc. 4. Worksh. Argüman Madenciliği Üzerine 79–84 (Hesaplamalı Dilbilim Derneği, 2017); https://www.aclweb.org/anthology/W17–5110

  • 19.

    Shnarch, E. vd. Karışacak mı? Argümantasyon madenciliği için zayıf ve güçlü etiketli verileri bir sinir ağında harmanlama. İçinde Proc. 56th Ann. Tanışın. Doç. Hesaplamalı Dilbilim için Cilt 2, 599–605 (Hesaplamalı Dilbilim Derneği, 2018); https://www.aclweb.org/anthology/P18–2095

  • 20.

    Gleize, M. vd. İkna oldun mu Siyam ağı ile daha ikna edici kanıtı seçmek. İçinde Proc. 57. Konf. Doç. Hesaplamalı Dilbilim için, 967–976 (Hesaplamalı Dilbilim Derneği, 2019).

  • 21.

    Bar-Haim, R., Bhattacharya, I., Dinuzzo, F., Saha, A. & Slonim, N. Bağlama bağlı iddiaların duruş sınıflandırması. İçinde Proc. 15. Konf. EUR. Ch. Doç. Hesaplamalı Dilbilim için Cilt 1, 251–261 (Hesaplamalı Dilbilim Derneği, 2017).

  • 22.

    Bar-Haim, R., Edelstein, L., Jochim, C. & Slonim, N. Sözlüksel bilgi genişletme ve bağlam kullanımı ile iddia duruş sınıflandırmasının iyileştirilmesi. İçinde Proc. 4. Worksh. Argüman Madenciliği Üzerine 32–38 (Hesaplamalı Dilbilim Derneği, 2017).

  • 23.

    Bar-Haim, R. vd. Taşıyıcı annelikten evlat edinmeye; Bitcoin’den kripto para birimine: tartışma konusu genişletme. İçinde Proc. 57. Konf. Doç. Hesaplamalı Dilbilim için 977–990 (Hesaplamalı Dilbilim Derneği, 2019).

  • 24.

    Bilu, Y. vd. İlk ilkelerden argüman icat. İçinde Proc. 57th Ann. Tanışın. Doç. Hesaplamalı Dilbilim için 1013–1026 (Hesaplamalı Dilbilim Derneği, 2019).

  • 25.

    Ein-Dor, L. vd. Wikipedia kavramlarının anlamsal ilişkisi – karşılaştırma verileri ve çalışan bir çözüm. İçinde Proc. Onbirinci Int. Conf. Dil Kaynakları ve Değerlendirme Üzerine (LREC 2018) 2571-2575 (Springer, 2018).

  • 26.

    Pahuja, V. vd. Çift yönlü tekrarlayan sinir ağlarını kullanarak ilişkili dizi etiketleme görevlerinin ortak öğrenimi. İçinde Proc. Interpeech 548−552 (Uluslararası Konuşma İletişimi Derneği, 2017).

  • 27.

    Mirkin, S. vd. Tartışmaya dayalı içerik yerine dinlediğini anlama. İçinde Proc. 2018 Konf. Doğal Dil İşlemede Ampirik Yöntemler Üzerine 719–724 (Hesaplamalı Dilbilim Derneği, 2018).

  • 28.

    Lavee, T. vd. İddiaları dinlemek: külliyat çapında iddia madenciliği kullanarak dinlediğini anlama. İçinde ArgMining Worksh. 58−66 (Hesaplamalı Dilbilim Derneği, 2019).

  • 29.

    Orbach, M. vd. Genel amaçlı çürütme veri kümesi. İçinde Proc. 2019 Konf. Doğal Dil İşlemede Ampirik Yöntemler Üzerine 5595−5605 (Hesaplamalı Dilbilim Derneği, 2019).

  • 30.

    Slonim, N., Atwal, GS, Tkačik, G. & Bialek, W. Bilgiye dayalı kümeleme. Proc. Natl Acad. Sci. Amerika Birleşik Devletleri 102, 18297–18302 (2005).

    ADS MathSciNet CAS Makalesi Google Scholar

  • 31.

    Ein Dor, L. vd. Üçlü ağları kullanarak makale bölümlerinden tematik benzerlik metriğini öğrenmek. İçinde Proc. 56th Ann. Tanışın. Doç. Hesaplamalı Dilbilim için Cilt 2, 49–54 (Hesaplamalı Dilbilim Derneği, 2018); https://www.aclweb.org/anthology/P18–2009

  • 32.

    Shechtman, S. & Mordechay, M. Derin Lstm ağları ile vurgulu konuşma aruz tahmini. İçinde 2018 IEEE Int. Conf. Akustik, Konuşma ve Sinyal İşleme (ICASSP) hakkında 5119–5123 (IEEE, 2018).

  • 33.

    Mass, Y. vd. Etkileyici metinden konuşmaya kelime vurgusu tahmini. İçinde Interpeech 2868–2872 (Uluslararası Konuşma İletişimi Derneği, 2018).

  • 34.

    Feigenblat, G., Roitman, H., Boni, O. & Konopnicki, D. Çapraz entropi yöntemini kullanarak denetimsiz sorgu odaklı çoklu belge özetleme. İçinde Proc. 40th Int. ACM SIGIR Konf. Bilgi Erişimde Araştırma ve Geliştirme üzerine 961–964 (Bilgisayar Makineleri Derneği, 2017).

  • 35.

    Daxenberger, J., Schiller, B., Stahlhut, C., Kaiser, E. & Gurevych, I. Argumentext: genelleştirilmiş bir arama senaryosunda argüman sınıflandırma ve kümeleme. Veritabanı spektrumu 20, 115–121 (2020).

  • 36.

    Gretz, S. vd. Argüman kalitesi sıralaması için büyük ölçekli bir veri kümesi: oluşturma ve analiz. İçinde Otuz Dördüncü AAAI Konf. Yapay Zeka Üzerine 7805–7813 (AAAI Press, 2020); https://aaai.org/ojs/index.php/AAAI/article/view/6285

  • 37.

    Goodfellow, I., Bengio, Y. & Courville, A. Derin Öğrenme (MIT Press, 2016).

  • 38.

    Samuel, AL Dama oyununu kullanarak makine öğrenimi üzerine bazı çalışmalar. IBM J. Res. Geliştirmek. 3, 210–229 (1959).

    MathSciNet Makalesi Google Scholar

  • 39.

    Kendi kendine öğreten bir tavla programı olan Tesauro, G. TD-Gammon, ustalık seviyesinde oyun elde ediyor. Sinirsel Bilgisayar. 6, 215–219 (1994).

    Makale Google Scholar

  • 40.

    Campbell, M., Hoane, AJ, Jr ve Hsu, F.-h. Koyu mavi. Artif. Zeka. 134, 57–83 (2002).

    Makale Google Scholar

  • 41.

    Ferrucci, DA “Bu Watson” a Giriş. IBM J. Res. Dev. 56, 235–249 (2012).

    Makale Google Scholar

  • 42.

    Silver, D. vd. Satranç, shogi ve Go’da kendi kendine oyunda ustalaşan genel bir pekiştirmeli öğrenme algoritması. Bilim 362, 1140–1144 (2018).

    ADS MathSciNet CAS Makalesi Google Scholar

  • 43.

    Coulom, R. Monte-Carlo ağaç aramasında verimli seçicilik ve yedekleme operatörleri. İçinde 5th Int. Conf. Bilgisayarlar ve Oyunlar hakkında inria-0011699 (Springer, 2006).

  • 44.

    Vinyals, O. vd. Çok ajanlı pekiştirmeli öğrenmeyi kullanan Starcraft II’de Grandmaster seviyesi. Doğa 575, 350–354 (2019).

    ADS CAS Makalesi Google Scholar

  • Profesör

    İnsanlarla tartışmak için argüman teknolojisi

    Previous article

    Karşı çıkan yapay zeka

    Next article

    You may also like

    Comments

    Comments are closed.

    More in Gündem