Generative Adversarial Network for Abstractive Text Summarization

@zhangjun 推薦

#Text Summarization

嘗試用 GAN 來解決 Abstractive Summarization 任務(wù)，并在 CNN/Daily Mail 數(shù)據(jù)集上取得了不錯的效果，工作已被 AAAI2018 錄用。論文只有少量信息，可結(jié)合補充材料進行閱讀。

論文鏈接

http://www.paperweekly.site/papers/1228

補充材料

http://likicode.com/textsum/

@shaonan 推薦

#Representation Learning

利用人腦的成分語義表征來解釋詞匯表示向量和向量組合的過程，深度理解不同類型的詞匯表示中到底蘊含了什么樣的信息，詞義組合到底組合了什么。

論文鏈接

http://www.paperweekly.site/papers/1266

@paperweekly 推薦

#Seq2Seq

本文是一篇 Practical Guide，講了很多用端到端方法來做文本生成問題時的細節(jié)問題和技巧，值得一看。

論文鏈接

http://www.paperweekly.site/papers/1231

@Andy 推薦

#Multi-task Learning

本文主要通過了對一致性預(yù)測還有 CCG 超標記進行多任務(wù)學(xué)習(xí)，來展示了如何通過多任務(wù)學(xué)習(xí)，來讓 RNN 能夠?qū)W習(xí)出更加復(fù)雜的句法表達。此外還發(fā)現(xiàn)利用一致性預(yù)測的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，也可以提高其他只有有限訓(xùn)練數(shù)據(jù)任務(wù)的表現(xiàn)。這樣的多任務(wù)模型，還可以將語法知識注入進語言模型中去（當(dāng)然也包括機器翻譯）。

論文鏈接

http://www.paperweekly.site/papers/1235

@zhangjun 推薦

#Neural Machine Translation

本文是一篇綜述文章，用知識圖譜來解決機器翻譯問題。

論文鏈接

http://www.paperweekly.site/papers/1229

@xwzhong 推薦

#Neural Machine Translation

seq2seq 運用于翻譯，在 decoder 部分，beam search 引入了 reinforcement learning，使當(dāng)前 step 考慮了 BLEU。從其它角度講，是不是也可以使用 RL 思想在 seq2seq 模型中引入其它知識。

論文鏈接

http://www.paperweekly.site/papers/1222

@paperweekly 推薦

#Dialog Systems

一篇基于強化學(xué)習(xí)的端到端對話系統(tǒng)研究工作，來自 CMU 和 Google。

論文鏈接

http://www.paperweekly.site/papers/1257

本文由 AI 學(xué)術(shù)社區(qū) PaperWeekly 精選推薦，社區(qū)目前已覆蓋自然語言處理、計算機視覺、人工智能、機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘和信息檢索等研究方向，點擊「閱讀原文」即刻加入社區(qū)！

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