By Lawrence, J. & Reed, C. Argüman madenciliği: bir anket. Comput. Dilbilimci. 45, 765–818 (2019).
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.
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
Radford, A. vd. Dil modelleri, denetimsiz çok görevli öğrenicilerdir. OpenAI Blogu 1, http://www.persagen.com/files/misc/radford2019language.pdf (2019).
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).
Yang, Z. vd. XLNet: dilin anlaşılması için genelleştirilmiş otoregresif ön eğitim. İçinde Adv. Sinirsel Bilgi İşleme Sistemlerinde (NIPS) 5753−5763 (Curran Associates, 2019).
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).
Gambhir, M. & Gupta, V. En son otomatik metin özetleme teknikleri: anket. Artif. Zeka. Rev. 47, 1-66 (2017).
Young, S., Gašić, M., Thomson, B. & Williams, J. POMDP tabanlı istatistiksel sözlü diyalog sistemleri: Bir inceleme. Proc. IEEE 101, 1160–1179 (2013).
Gurevych, I., Hovy, EH, Slonim, N. & Stein, B. Tartışma Teknolojileri (Dagstuhl Semineri 15512) Dagstuhl Raporu 5 (2016).
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
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
Shnayderman, I. vd. Hızlı uçtan uca wikifikasyon. Https://arxiv.org/abs/1908.06785 (2019) adresinde ön baskı.
Borthwick, A. Adlandırılmış Varlık Tanıma İçin Maksimum Entropi Yaklaşımı. Doktora tezi, New York Univ. https://cs.nyu.edu/media/publications/borthwick_andrew.pdf (1999).
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).
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).
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).
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
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
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).
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).
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).
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).
Bilu, Y. vd. İlk ilkelerden argüman icat. İçinde Proc. 57th Ann. Tanışın. Doç. Hesaplamalı Dilbilim için 1013–1026 (Hesaplamalı Dilbilim Derneği, 2019).
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).
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).
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).
Lavee, T. vd. İddiaları dinlemek: külliyat çapında iddia madenciliği kullanarak dinlediğini anlama. İçinde ArgMining Worksh. 58−66 (Hesaplamalı Dilbilim Derneği, 2019).
Orbach, M. vd. Genel amaçlı çürütme veri kümesi. İçinde Proc. 2019 Konf. Doğal Dil İşlemede Ampirik Yöntemler Üzerine 5595−5605 (Hesaplamalı Dilbilim Derneği, 2019).
Slonim, N., Atwal, GS, Tkačik, G. & Bialek, W. Bilgiye dayalı kümeleme. Proc. Natl Acad. Sci. Amerika Birleşik Devletleri 102, 18297–18302 (2005).
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
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).
Mass, Y. vd. Etkileyici metinden konuşmaya kelime vurgusu tahmini. İçinde Interpeech 2868–2872 (Uluslararası Konuşma İletişimi Derneği, 2018).
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).
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).
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
Goodfellow, I., Bengio, Y. & Courville, A. Derin Öğrenme (MIT Press, 2016).
Samuel, AL Dama oyununu kullanarak makine öğrenimi üzerine bazı çalışmalar. IBM J. Res. Geliştirmek. 3, 210–229 (1959).
Kendi kendine öğreten bir tavla programı olan Tesauro, G. TD-Gammon, ustalık seviyesinde oyun elde ediyor. Sinirsel Bilgisayar. 6, 215–219 (1994).
Campbell, M., Hoane, AJ, Jr ve Hsu, F.-h. Koyu mavi. Artif. Zeka. 134, 57–83 (2002).
Ferrucci, DA “Bu Watson” a Giriş. IBM J. Res. Dev. 56, 235–249 (2012).
Silver, D. vd. Satranç, shogi ve Go’da kendi kendine oyunda ustalaşan genel bir pekiştirmeli öğrenme algoritması. Bilim 362, 1140–1144 (2018).
Coulom, R. Monte-Carlo ağaç aramasında verimli seçicilik ve yedekleme operatörleri. İçinde 5th Int. Conf. Bilgisayarlar ve Oyunlar hakkında inria-0011699 (Springer, 2006).
Vinyals, O. vd. Çok ajanlı pekiştirmeli öğrenmeyi kullanan Starcraft II’de Grandmaster seviyesi. Doğa 575, 350–354 (2019).
Comments