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cs.CL 方向，今日共计46篇
[cs.CL]：
【1】 Why So Down? The Role of Negative (and Positive) Pointwise Mutual Information in Distributional Semantics
标题：为什么这么低落？负(正)点互信息在分布语义中的作用
作者： Alexandre Salle, Aline Villavicencio
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06941
【2】 Encoder-Agnostic Adaptation for Conditional Language Generation
标题：用于条件语言生成的编码器不可知自适应
作者： Zachary M. Ziegler, Alexander M. Rush
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06938
【3】 UDPipe at SIGMORPHON 2019: Contextualized Embeddings, Regularization with Morphological Categories, Corpora Merging
标题：UDPipe在SIGMORPHON 2019年：上下文嵌入，具有形态类别的正则化，语料库合并
作者： Milan Straka, Jan Hajič
备注：Accepted by SIGMORPHON 2019: 16th SIGMORPHON Workshop on Computational Research in Phonetics, Phonology, and Morphology
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06931
【4】 Neural Architectures for Nested NER through Linearization
标题：通过线性化的嵌套NER的神经结构
作者： Jana Straková, Jan Hajič
备注：Accepted by ACL 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06926
【5】 Message Passing for Complex Question Answering over Knowledge Graphs
标题：知识图上复杂问题回答的消息传递
作者： Svitlana Vakulenko, Michael Cochez
备注：Accepted in CIKM 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06917
【6】 Automated email Generation for Targeted Attacks using Natural Language
标题：使用自然语言自动生成针对目标攻击的电子邮件
作者： Avisha Das, Rakesh Verma
备注：8 pages, Workshop on Text Analytics for Cybersecurity and Online Safety 2018 (Co-located with Language Resources and Evaluation Conference 2018)
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06893
【7】 Fine-grained Sentiment Analysis with Faithful Attention
标题：带忠实关注的细粒度情感分析
作者： Ruiqi Zhong, Kathleen McKeown
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06870
【8】 Are You for Real? Detecting Identity Fraud via Dialogue Interactions
标题：你是真的吗？通过对话交互检测身份欺诈
作者： Weikang Wang, Zhifei Li
备注：EMNLP-IJCNLP 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06820
【9】 Style Transfer for Texts: to Err is Human, but Error Margins Matter
标题：文本的风格转换：错误是人类的，但错误的余量很重要
作者： Alexey Tikhonov, Ivan P. Yamshchikov
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06809
【10】 Fast End-to-End Wikification
标题：快速的端到端Wikalization
作者： Ilya Shnayderman, Noam Slonim
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06785
【11】 Align, Mask and Select: A Simple Method for Incorporating Commonsense Knowledge into Language Representation Models
标题：对齐，掩码和选择：一种将常识知识整合到语言表示模型中的简单方法
作者： Zhi-Xiu Ye, Zhen-Hua Ling
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06725
【12】 Two-Staged Acoustic Modeling Adaption for Robust Speech Recognition by the Example of German Oral History Interviews
标题：适用于鲁棒语音识别的两阶段声学建模-以德国口述历史访谈为例
作者： Michael Gref, Joachim Köhler
备注：Accepted for IEEE International Conference on Multimedia and Expo (ICME), Shanghai, China, July 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06709
【13】 Memory limitations are hidden in grammar
标题：记忆限制隐藏在语法中
作者： Carlos Gómez-Rodríguez, Ramon Ferrer-i-Cancho
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06629
【14】 Bilingual Lexicon Induction with Semi-supervision in Non-Isometric Embedding Spaces
标题：非等距嵌入空间中具有半监督的双语词汇归纳
作者： Barun Patra, Graham Neubig
备注：ACL 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06625
【15】 Question Answering based Clinical Text Structuring Using Pre-trained Language Model
标题：基于预训练语言模型的问答临床文本结构化
作者： Jiahui Qiu, Jing Sun
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06606
【16】 Long and Diverse Text Generation with Planning-based Hierarchical Variational Model
标题：基于规划的层次化变分模型生成长而多样的文本
作者： Zhihong Shao, Xiaoyan Zhu
备注：To appear in EMNLP 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06605
【17】 Recurrent Graph Syntax Encoder for Neural Machine Translation
标题：用于神经机器翻译的递归图语法编码器
作者： Liang Ding, Dacheng Tao
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06559
【18】 Transfer in Deep Reinforcement Learning using Knowledge Graphs
标题：基于知识图的深度强化学习中的迁移
作者： Prithviraj Ammanabrolu, Mark O. Riedl
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06556
【19】 TwistBytes -- Hierarchical Classification at GermEval 2019: walking the fine line (of recall and precision)
标题：TwistBytes-GermEval 2019年的层次分类：走在细线上(回忆和精确度)
作者： Fernando Benites
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06493
【20】 RefNet: A Reference-aware Network for Background Based Conversation
标题：RefNet：一个基于背景对话的参考感知网络
作者： Chuan Meng, Maarten de Rijke
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06449
【21】 TDAM: a Topic-Dependent Attention Model for Sentiment Analysis
标题：TDAM：一种用于情感分析的主题相关注意模型
作者： Gabriele Pergola, Yulan He
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06435
【22】 Concurrent Parsing of Constituency and Dependency
标题：选民和依赖的并发解析
作者： Junru Zhou, Hai Zhao
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06379
【23】 Understanding Undesirable Word Embedding Associations
标题：了解不需要的单词嵌入关联
作者： Kawin Ethayarajh, Graeme Hirst
备注：Accepted to ACL 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06361
【24】 Leveraging sentence similarity in natural language generation: Improving beam search using range voting
标题：在自然语言生成中利用句子相似性：使用范围投票改进射束搜索
作者： Sebastian Borgeaud, Guy Emerson
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06288
【25】 Message Passing Attention Networks for Document Understanding
标题：文献理解的信息传递注意网络
作者： Giannis Nikolentzos, Michalis Vazirgiannis
备注：An early version of this paper was submitted to EMNLP 2018
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06267
【26】 EmotionX-IDEA: Emotion BERT -- an Affectional Model for Conversation
标题：EmotionX-IDEA：情感Bert-一种情感对话模型
作者： Yen-Hao Huang, Yi-Shin Chen
备注：EmotionX 2019, the shared task of SocialNLP 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06264
【27】 A Sensitivity Analysis of Attention-Gated Convolutional Neural Networks for Sentence Classification
标题：注意门控卷积神经网络用于句子分类的灵敏度分析
作者： Yang Liu, Jinghua Qu
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06263
【28】 Hard but Robust, Easy but Sensitive: How Encoder and Decoder Perform in Neural Machine Translation
标题：坚硬但稳健，简单但敏感：编码器和解码器在神经机器翻译中的表现
作者： Tianyu He, Tao Qin
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06259
【29】 Language Graph Distillation for Low-Resource Machine Translation
标题：面向低资源机器翻译的语言图提取
作者： Tianyu He, Tao Qin
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06258
【30】 Generating an Overview Report over Many Documents
标题：生成多个文档的概述报告
作者： Jingwen Wang, Jie Wang
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06216
【31】 Learning Conceptual-Contexual Embeddings for Medical Text
标题：学习医学文本的概念-语境嵌入
作者： Xiao Zhang, Ji Wu
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06203
【32】 The Transference Architecture for Automatic Post-Editing
标题：自动后编辑的迁移体系结构
作者： Santanu Pal, Josef van Genabith
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06151
【33】 Improving CAT Tools in the Translation Workflow: New Approaches and Evaluation
标题：改进翻译工作流程中的CAT工具：新方法和评估
作者： Mihaela Vela, Josef van Genabith
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06140
【34】 UDS--DFKI Submission to the WMT2019 Similar Language Translation Shared Task
标题：UDS-DFKI提交到WMT2019相似语言翻译共享任务
作者： Santanu Pal, Josef van Genabith
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06138
【35】 Transductive Auxiliary Task Self-Training for Neural Multi-Task Models
标题：神经多任务模型的转导辅助任务自训练
作者： Johannes Bjerva, Isabelle Augenstein
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06136
【36】 CFO: A Framework for Building Production NLP Systems
标题：CFO：构建生产NLP系统的框架
作者： Rishav Chakravarti, Avirup Sil
备注：EMNLP 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06121
【37】 Build it Break it Fix it for Dialogue Safety: Robustness from Adversarial Human Attack
标题：构建它打破它修复对话安全：对抗人类攻击的稳健性
作者： Emily Dinan, Jason Weston
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06083
【38】 Adabot: Fault-Tolerant Java Decompiler
标题：Adabot：容错Java反编译器
作者： Zhiming Li, Kun Qian
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06748
【39】 Semantic Source Code Search: A Study of the Past and a Glimpse at the Future
标题：语义源代码搜索：过去的研究和未来的一瞥
作者： Muhammad Khalifa
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06738
【40】 A Co-analysis Framework for Exploring Multivariate Scientific Data
标题：用于探索多变量科学数据的协同分析框架
作者： Xiangyang He, Hai Lin
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06576
【41】 Modeling Islamist Extremist Communications on Social Media using Contextual Dimensions: Religion, Ideology, and Hate
标题：使用上下文维度对社交媒体上的伊斯兰极端分子通信进行建模：宗教、意识形态和仇恨
作者： Ugur Kursuncu, Amit Sheth
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06520
【42】 What is needed for simple spatial language capabilities in VQA?
标题：VQA中的简单空间语言功能需要什么？
作者： Alexander Kuhnle, Ann Copestake
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06336
【43】 Language Features Matter: Effective Language Representations for Vision-Language Tasks
标题：语言特征很重要：视觉语言任务的有效语言表征
作者： Andrea Burns, Bryan A. Plummer
备注：ICCV 2019 accepted paper
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06327
【44】 U-CAM: Visual Explanation using Uncertainty based Class Activation Maps
标题：U-CAM：使用基于不确定性的类激活映射的可视解释
作者： Badri N. Patro, Vinay P. Namboodiri
备注：ICCV 2019 (accepted)
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06306
【45】 CLUTRR: A Diagnostic Benchmark for Inductive Reasoning from Text
标题：CLUTRR：文本归纳推理的诊断基准
作者： Koustuv Sinha, William L. Hamilton
备注：Accepted at EMNLP 2019, 9 page content + Appendix
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06177
【46】 Shallow Domain Adaptive Embeddings for Sentiment Analysis
标题：用于情感分析的浅域自适应嵌入
作者： Prathusha K Sarma, William A Sethares
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06082
翻译：腾讯翻译君
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