شبكة لى فنغ منظمة العفو الدولية تكنولوجي ريفيو: باعتبارها واحدة من مؤتمرات القمة في مجال معالجة اللغات الطبيعية، EMNLP 2018 اليوم عقد رسميا في بروكسل، بلجيكا. 31 أكتوبر - 1 نوفمبر للدروس ورشة عمل وصلات كونها ستبدأ اعتبارا من 2 نوفمبر، المنتهي في 4 نوفمبر. وسيتضمن المؤتمر لمدة خمسة أيام ثلاث مباريات الرئيسي، 6 مباريات و14 مباراة ورشة عمل البرنامج التعليمي. في العام الماضي، شبكة لى فنغ AI تقنية مراجعة لأول مرة للمشاركة في قبول أوراق، والقراءة أفضل ورقة. هذا العام، والاجتماع هو أيضا المحتوى مثيرة لا ينبغي تفويتها. وفيما يلي أبرز المشاركين هذا العام.

تسليط الضوء 1: رصع القهوة كبيرة

الرئيسي هو تسليط الضوء على الجمعية العامة، وهناك ثلاثة رئيسية هذا العام، رئيس البشري يوهان بوس، جوليا هرشبيرغ وجدعون مان.

يوهان بوس أستاذ كمبيوتر دلالات من جامعة جرونينجن في هولندا، محاضرته بعنوان "لحظة من معنى ومستقبل الحاسوبية علم الدلالة"، وقال انه سوف حصة محسوبة في هذا العرض دلالات تطبيق معالجة اللغة الطبيعية دور، وقال انه يعتقد أن الأكاديميين لا تبدو أبعد من التحليل الدلالي، وبمجرد أن التمثيل الدلالي محايد يمكن استخدامها لوصف الاستدلال، والحصول على أشياء مثيرة جدا للاهتمام. بحلول ذلك الوقت وقال انه سيتم يمثله الهيكل الدلالي الرسمي، تحتوي على لغات جسم النص المشروح باعتبارها تعليمات المساعدات.

يوهان بوس

جوليا هرشبيرغ قسم علوم الحاسوب في جامعة كولومبيا، وقالت انها كانت هذا الخطاب بعنوان "الحقيقة أو الكذب؟ مؤشرات المنطوقة الخداع في الكلام"، وقالت انها سوف تشترك في طريقة لتحديد الكشف عن الغش عن طريق التحدث في خطابه. في هذه الدراسة، يتم وضع تصنيف في جسم جسم يحتوي جسم خادعة وغير خادعة من التدريب، وذلك لأفضل التمييز بين الحقيقة والكذب، حتى أنها تستخدم الصوتيات الإيقاع، والمعاجم، والعوامل الديموغرافية والشخصية والأدوات التحليلية الأخرى لزيادة تحسين الأداة. ودرس الباحثون أيضا إلى الاختلافات القائمة على الغش بين الجنسين، والشخصية والتحدث، والمقارنة بين النظم والأداء البشري. وهي تمتد أيضا دراسة لتحديد خصائص التعبير اللفظي موثوق به وغير موثوق بها والاختلاف في هذه الخصائص بين المتكلم والسامع.

جوليا هرشبيرغ

جدعون مان بلومبرغ الشراكة المحدودة (ا ف ب LP) رئيس قسم العلوم البيانات، محاضرته بعنوان "فهم الأخبار التي الأسواق التحركات"، وقال انه سوف يستعرض معكم في تكنولوجيا لغة الخطاب هو كيفية جعل المشاركين سريع سوق رأس المال الاستجابة للأحداث العالم مع الفعاليات التجارية غير متوقعة، ثم قال انه سوف نشارك على أحدث التطورات في التطبيقات المالية NLP، فضلا عن بحث جديد يحاول حل بعض المشاكل.

جدعون مان

رئيس الجمعية العامة هذا العام هو إلين Riloff من جامعة ولاية يوتا، بسبب عملها في مجال إلباس الحذاء استخراج المعلومات والمشاهير. ومن الجدير بالذكر أن أبل سوف تشارك أيضا في هذه الجمعية العامة EMNLP، وهي أول مؤسسة أبل للمشاركة مؤتمر الذكاء الاصطناعي، في الوقت الذي سوف ترتيب خبراء البرمجة اللغوية العصبية في كشك توسيع التبادل الأكاديمي مع المشاركين.

تسليط الضوء على 2: الوجوه المألوفة الصين

وجدت AI تقنية الاستعراض أن هذا العام هناك نوعان من الناس تظهر شخصية دروس، وهي 31 أكتوبر الصباح رئيس مجلس جامعة سنغافورة أستاذ مساعد تكنولوجيا يو تشانغ "NLP نموذج مشترك"، و 1 نوفمبر في فترة ما بعد الظهر من قبل مايكروسوفت للبحوث آسيا في بكين ووى جامعة أستاذ مساعد يان روي رئيس "التعلم العميق نموذج بوت".

"NLP نموذج مشترك" يركز على البحوث الحالية في NLP نموذج مشترك شعبية، والذي يسمح تبادل المعلومات ذات الصلة لهذه المهمة، لنشر الخطأ تجنب، يو تشانغ وسوف نستعرض عدة إحصاءات مفتاح والنمذجة نمط العصبي. "chatbot عمق نموذج التعلم "يركز على نماذج من الدردشة نموذج الحوار الروبوت، ولخص التحدي للمشاركة في حوار مفتوح النمذجة وجوه بعض الاختلافات في نموذج الحوار القائم على العمل ونماذج من الحوار المفتوح والحوار المفتوح في مجال البناء الجديد عملية الصب.

جوانب المناطق رئيس، ونحن أيضا العثور على الرقم من الجامعات والمؤسسات في الصين، بما في ذلك أساتذة هسين هسي شين من جامعة تايوان التعدين النص ورئيس استرجاع المعلومات؛ أستاذ كام فاي وونغ الجامعة الصينية في هونغ كونغ وسائل الإعلام الاجتماعية، والحوسبة العلوم الاجتماعية ورئيس العاطفي / التحليلي الحقل نقطة؛ والبروفيسور وان شياو جون، جامعة بكين لتكون بمثابة السرد والحوار، تلخيص، رئيس مجلس الإدارة وتوليد مجال البرمجة اللغوية العصبية المتعدد الوسائط، مختبر الدكتور تو Zhaopeng البروفيسور ليو Yangfu وتينسنت AI من جامعة تسينغهوا كما الترجمة الآلية وظاهرة متعددة اللغات رئيس الحقول.

هذا أيضا الوسائل التي العلماء الصينيين والباحثين الأعمال سوف تلعب دورا رئيسيا في الحوار في EMNLP عام 2018.

نشط أيضا وكذلك من الشركات الراعية للصين. ينقسم EMNLP 2018 الراعي إلى ست درجات (الماس والبلاتين والذهب والفضة والبرونز وأنصار)، والتي بايدو، Jingdong كما الراعي البلاتيني، كمصدر للسهم، وفقا لخريطة التكنولوجيا، Sogou الراعي الذهبي، هواوي والبخور العلوم والتكنولوجيا لينون باعتباره الراعي الفضي. ما مجموعه سبع شركات المحلية برعاية EMNLP عام 2018.

الافراج عن مسؤول من حقيبة EMNLP 2018

تسليط الضوء 3: الجاف كامل

جوانب رشة العمل، بالإضافة إلى عدة سنوات من ورش العمل الموروثة، برعاية هذا العام من قبل أمازون "NLP تحليل الشبكة العصبية وتفسير" جديد والتركيز على استخلاص المعرفة يمكن التحقق منها "استخلاص الحقائق والتحقق" ورشة عمل.

الاستماع المشاركون باهتمام خطاب

كما تم نشر ورقة الفوز هذا العام كما حفل للجزء الأكبر الثقيلة، يمكننا، أفضل ورقة قصيرة، وأفضل الموارد للمؤلفين لتبادل الخبرات وأفضل ورقة طويلة من الأكاديمية. الفوز تفاصيل الورقة هي كما يلي:

أفضل ورقة طويل

1) "لغويا-مطلعة الذاتي الاهتمام لوضع العلامات دور الدلالي" (المعلومات اللغوية للنظر في الاهتمام بالنفس دور الدلالي الشرح)

أوراق المحرز في اللغوي الاهتمام الذاتي (LISA)، ونموذج الشبكة العصبية متعدد الرأس الاهتمام الذاتي التعلم جنبا إلى جنب مع تعدد المهام، بما في ذلك القرار التبعية، POS العلامات، كشف علامة المسند والأدوار الدلالي. سابقة التجهيز بشكل كبير مع النموذج المطلوب سابقا لإعداد ميزات اللغة مختلفة، قد LISA فقط استخدام الرمز المميز الأصلي إلى الترميز تسلسل، وأداء مهام متعددة في وقت واحد التنبؤ.

2) "عبارة القائم على والعصبية بدون اشراف الترجمة الآلية" (على الكلمة، الشبكة العصبية غير خاضعة للرقابة الترجمة الآلية)

تناقش هذه المقالة كيفية الترجمة الآلية إلا في حالة واسعة النطاق جسم أحادي اللغة، واقترح نموذجين (المتغيرات): بناء على أساس العبارة شبكة العصبية /. كلا النموذجين استخدام الضوضاء التهيئة المعلمة الحد، نموذج اللغة على أساس مصممة تصميما جيدا وموازية متكررة عكس المتوقع أن تولد الترجمة. نموذج ميزة هو عملية أبسط من ذلك بكثير، في حين وجود عدد أقل من المعلمات فائقة.

أفضل أوراق قصيرة

"كم تتطلب القراءة هل القرائي؟ A الحرجة التحقيق في المقاييس الشعبية". (عدد قراءة نموذج الطلب الفهم؟ A العمل البحثي حاسم على معايير شعبية)

هذه المقالة بابي، والتشكيلات، CBT، CNN وWhodid ماذا قواعد البيانات لإنشاء نموذج خط الأساس معقول، وجد نموذج المشكلة فقط مع المادة أو عموما أداء أفضل.

أفضل أوراق الموارد

"MultiWOZ - A واسع النطاق متعدد المجال معالج من عوز الإدراجات للحوار موجهة نحو مهام النمذجة" (النمذجة الحوار MultiWOZ- لالشاملة مجموعات البيانات المستندة إلى المهام على نطاق واسع)

على الرغم من أن تعلم الآلة هو مشهد المفتاح في مجال الحوار البحثي، ولكن حجم البيانات المتاحة لا يزال صغيرا جدا، مما يعوق تحقيق مزيد من الانجازات في هذا المجال من الدراسة. لحل هذه المشكلة، فإن هذه الورقة يدخل متعدد المجال معالج من عوز بيانات (MultiWOZ) - وهذا هو تغطي مختلف المجالات والموضوعات مكتوبة مجموعة البيانات التسمية الحوار.

ووفقا للممارسة المعتادة، وسيتم الإعلان عن EMNLP في اليوم الافتتاحي للأوراق الجمعية العامة المفهرسة، في بعض النواحي، يمكن لهذه المعلومات تعكس أيضا بعض الاتجاهات البحثية في مجال معالجة اللغات الطبيعية، وسوف تستمر التكنولوجيا شبكة AI لى فنغ للتركيز الاستعراضات الجمعية العامة التطورات، كما جلب مزيد من المعلومات الحالية.