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cs.CL 方向，今日共计15篇
[cs.CL]：
【1】 Neural Open Relation Extraction via an Overlap-aware Sequence Tagging Scheme
标题：基于重叠感知序列标记方案的神经开放关系提取
作者： Shengbin Jia, Yang Xiang
备注：arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:1809.09408
链接：https://arxiv.org/abs/1908.01761
【2】 Thoth: Improved Rapid Serial Visual Presentation using Natural Language Processing
标题：Thoth：使用自然语言处理改进的快速序列视觉呈现
作者： David Awad
链接：https://arxiv.org/abs/1908.01699
【3】 Processamento de linguagem natural em Português e aprendizagem profunda para o domínio de Óleo e Gás
标题：语言过程，自然过程，葡萄牙的语言过程，葡萄牙人的语言过程
作者： Diogo Gomes
链接：https://arxiv.org/abs/1908.01674
【4】 Predicting Actions to Help Predict Translations
标题：预测行动以帮助预测翻译
作者： Zixiu Wu, Lucia Specia
备注：Accepted to workshop "The How2 Challenge: New Tasks for Vision & Language" of International Conference on Machine Learning 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1908.01665
【5】 Beyond English-only Reading Comprehension: Experiments in Zero-Shot Multilingual Transfer for Bulgarian
标题：超越英语阅读理解：保加利亚语零镜头多语种迁移实验
作者： Momchil Hardalov, Preslav Nakov
备注：Accepted at RANLP 2019 (13 pages, 2 figures, 6 tables)
链接：https://arxiv.org/abs/1908.01519
【6】 Separating Argument Structure from Logical Structure in AMR
标题：AMR中参数结构与逻辑结构的分离
作者： Johan Bos
链接：https://arxiv.org/abs/1908.01355
【7】 JUMT at WMT2019 News Translation Task: A Hybrid approach to Machine Translation for Lithuanian to English
标题：JUMT在WMT2019的新闻翻译任务：立陶宛语到英语的混合机器翻译方法
作者： Sainik Kumar Mahata, Sivaji Bandyopadhyay
备注：arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:1908.00323
链接：https://arxiv.org/abs/1908.01349
【8】 Automatic Fact-Checking Using Context and Discourse Information
标题：利用语境和话语信息的自动事实核查
作者： Pepa Atanasova, James Glass
链接：https://arxiv.org/abs/1908.01328
【9】 Semi-supervised Thai Sentence Segmentation Using Local and Distant Word Representations
标题：基于局部和远距离词表示的半监督泰语句子切分
作者： Chanatip Saetia, Peerapon Vateekul
备注：19 pages, 6 figures
链接：https://arxiv.org/abs/1908.01294
【10】 Word2vec to behavior: morphology facilitates the grounding of language in machines
标题：Word2vec to Behavior：形态学促进语言在机器中的扎根
作者： David Matthews, Josh Bongard
备注：D. Matthews, S. Kriegman, C. Cappelle and J. Bongard, "Word2vec to behavior: morphology facilitates the grounding of language in machines," 2019 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), Macau, China, 2019. \c{opyright} 2019 IEEE. Personal use of this material is permitted. Permission from IEEE must be obtained for all other uses
链接：https://arxiv.org/abs/1908.01211
【11】 The TALP-UPC System for the WMT Similar Language Task: Statistical vs Neural Machine Translation
标题：用于WMT相似语言任务的TALP-UPC系统：统计与神经机器翻译
作者： Magdalena Biesialska, Marta R. Costa-jussà
备注：WMT 2019 Shared Task paper
链接：https://arxiv.org/abs/1908.01192
【12】 SANTLR: Speech Annotation Toolkit for Low Resource Languages
标题：SANTLR：用于低资源语言的语音注释工具包
作者： Xinjian Li, Florian Metze
备注：Interspeech 2019 (Show and Tell)
链接：https://arxiv.org/abs/1908.01067
【13】 Multilingual Speech Recognition with Corpus Relatedness Sampling
标题：基于语料库相关性采样的多语言语音识别
作者： Xinjian Li, Florian Metze
备注：Interspeech 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1908.01060
【14】 Performance Evaluation of Supervised Machine Learning Techniques for Efficient Detection of Emotions from Online Content
标题：用于在线内容情感检测的有监督机器学习技术的性能评估
作者： Muhammad Zubair Asghar, Annamaria R. Varkonyi-Koczy
链接：https://arxiv.org/abs/1908.01587
【15】 Invariance-based Adversarial Attack on Neural Machine Translation Systems
标题：基于不变性的神经机器翻译系统的对抗攻击
作者： Akshay Chaturvedi, Utpal Garain
链接：https://arxiv.org/abs/1908.01165
翻译：腾讯翻译君
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