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cs.CL weekly 2016.10.03-2016.10.07

本文针对encoder-decoder框架在应用时无法控制生成序列长度(比如文本摘要)的问题,作者提出了一种基于学习的模型来解决这个问题。encoder-decoder框架已经被成功应用于各大任务中,加上attention,不同变种的attention,研究的人很多。本文也是属于变种之一,考虑了在实际应用中文本摘要长度需要被控制的问题,提出了本文的模型。

Embracing data abundance: BookTest Dataset for Reading Comprehension

【数据福利】本文发布了一个新的机器阅读理解数据集BookTest,该数据集最大的亮点是规模大,是Facebook发布的Children’s Book Test的60倍之大。

Visual Question Answering: Datasets, Algorithms, and Future Challenges

【综述】这是一篇Visual Question Answer任务的综述性文章,系统地总结、讨论和对比了近几年该领域的数据集和算法,并给出了一些该领域未来的研究方向。

Multi-View Representation Learning: A Survey from Shallow Methods to Deep Methods

【综述】本文是一篇2015年出版的多模态表示学习的综述文章,非常适合刚刚了解或者准备进入这个领域的童鞋来读。

Neural-based Noise Filtering from Word Embeddings

词向量已经是NLP中各任务的基础部件,对词向量的研究工作也非常多。本文研究的切入点是从语料中的噪声入手,提出了两种无监督去噪模型,取得了不错的效果。

一周值得读(偏应用)

Learning to Translate in Real-time with Neural Machine Translation

本文研究的内容实时机器翻译,与传统的翻译问题不同,该任务需要在翻译质量和速度两个方面寻找一个平衡点,NMT已经证明了其强大的实

力,在此基础上用增强学习做训练,以满足两个方面的需求。

A Tour of TensorFlow

本文系统的剖析了TensorFlow的计算图架构和分布式执行模型,并且系统地对比了TF和其他框架的性能。本文的结论对于框架选择困难的童鞋有一定参考意义,内容对于有志于深挖TF原理和想开发框架的童鞋具有较强的指导意义。对于立志于成为一名TFBoys(TensorFlow)的童鞋,本文是一篇不错的文章。

一周资源

Chatbots – Conversational UI and the Future of Online Interaction | Swat.io Blog

研究chatbot的童鞋,这本电子书值得一看,或许会有一些思考和启发!

王威廉老师关于如何做科研的微博

“什么是研究?本科生如何做好研究?我今天在组会上简单地给组里的本科生介绍了一点个人做研究的经验,与大家分享一下。”

Configuring Eclipse with Torch – Lighting Torch

将Torch配置到Eclipse中进行开发和调试。

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