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cs.CL 方向，今日共计30篇
[cs.CL]：
【1】 Few-shot Text Classification with Distributional Signatures
标题：具有分布特征的少镜头文本分类
作者： Yujia Bao, Regina Barzilay
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06039
【2】 Tackling Online Abuse: A Survey of Automated Abuse Detection Methods
标题：应对在线滥用：自动滥用检测方法综述
作者： Pushkar Mishra, Ekaterina Shutova
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06024
【3】 Automatically Identifying Comparator Groups on Twitter for Digital Epidemiology of Pregnancy Outcomes
标题：自动识别Twitter上用于妊娠结局数字流行病学的比较器组
作者： Ari Z. Klein, Graciela Gonzalez-Hernandez
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06015
【4】 Bidirectional Context-Aware Hierarchical Attention Network for Document Understanding
标题：用于文档理解的双向上下文感知分层注意网络
作者： Jean-Baptiste Remy, Michalis Vazirgiannis
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06006
【5】 Simplify the Usage of Lexicon in Chinese NER
标题：简化汉语NER中词汇的使用
作者： Minlong Peng, Xuanjing Huang
链接：https://arxiv.org/abs/1908.05969
【6】 Densely Connected Graph Convolutional Networks for Graph-to-Sequence Learning
标题：用于图到序列学习的稠连通图卷积网络
作者： Zhijiang Guo, Wei Lu
备注：Conditional accepted by TACL on December 2018, accepted by TACL on February 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1908.05957
【7】 How Sequence-to-Sequence Models Perceive Language Styles?
标题：序列到序列模型如何感知语言风格？
作者： Ruozi Huang, Beina Sheng
链接：https://arxiv.org/abs/1908.05947
【8】 Incorporating Word and Subword Units in Unsupervised Machine Translation Using Language Model Rescoring
标题：使用语言模型检索在无监督机器翻译中合并词和子词单元
作者： Zihan Liu, Pascale Fung
备注：Accepted at WMT 2019. (The first and second authors contributed equally)
链接：https://arxiv.org/abs/1908.05925
【9】 BERT-Based Multi-Head Selection for Joint Entity-Relation Extraction
标题：基于BERT的联合实体-关系抽取多头选择
作者： Weipeng Huang, Wei Chu
备注：To appear at NLPCC 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1908.05908
【10】 Dually Interactive Matching Network for Personalized Response Selection in Retrieval-Based Chatbots
标题：基于检索的聊天机器人个性化响应选择的双交互式匹配网络
作者： Jia-Chen Gu, Quan Liu
备注：Accepted by EMNLP 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1908.05859
【11】 Few-Shot Dialogue Generation Without Annotated Data: A Transfer Learning Approach
标题：无注释数据的少镜头对话生成：一种迁移学习方法
作者： Igor Shalyminov, Oliver Lemon
备注：Accepted at SigDial 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1908.05854
【12】 Reasoning Over Paragraph Effects in Situations
标题：情境中段落效应的推理
作者： Kevin Lin, Matt Gardner
链接：https://arxiv.org/abs/1908.05852
【13】 Sketch-Driven Regular Expression Generation from Natural Language and Examples
标题：基于自然语言和示例的草图驱动正则表达式生成
作者： Xi Ye, Greg Durrett
链接：https://arxiv.org/abs/1908.05848
【14】 Pushing the Limits of Low-Resource Morphological Inflection
标题：推动低资源形态转折的极限
作者： Antonios Anastasopoulos, Graham Neubig
备注：to appear at EMNLP 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1908.05838
【15】 Named Entity Recognition for Nepali Language
标题：尼泊尔语命名实体识别
作者： Oyesh Mann Singh, Anupam Joshi
链接：https://arxiv.org/abs/1908.05828
【16】 Quoref: A Reading Comprehension Dataset with Questions Requiring Coreferential Reasoning
标题：Quoref：具有需要共指推理的问题的阅读理解数据集
作者： Pradeep Dasigi, Matt Gardner
备注：7 pages including appendix; Deanonymized review copy of EMNLP 2019 accepted paper
链接：https://arxiv.org/abs/1908.05803
【17】 On the Robustness of Projection Neural Networks For Efficient Text Representation: An Empirical Study
标题：投影神经网络用于高效文本表示的稳健性：一项实证研究
作者： Chinnadhurai Sankar, Zornitsa Kozareva
链接：https://arxiv.org/abs/1908.05763
【18】 Entity-aware ELMo: Learning Contextual Entity Representation for Entity Disambiguation
标题：实体感知ELMO：学习上下文实体表示以消除实体歧义
作者： Hamed Shahbazi, Prasad Tadepalli
链接：https://arxiv.org/abs/1908.05762
【19】 BioFLAIR: Pretrained Pooled Contextualized Embeddings for Biomedical Sequence Labeling Tasks
标题：BioFLAIR：用于生物医学序列标记任务的预先训练的池化上下文嵌入
作者： Shreyas Sharma, Ron Daniel Jr
链接：https://arxiv.org/abs/1908.05760
【20】 Building a Massive Corpus for Named Entity Recognition using Free Open Data Sources
标题：使用免费开放数据源构建用于命名实体识别的海量语料库
作者： Daniel Specht Menezes, Ruy Luiz Milidiú
链接：https://arxiv.org/abs/1908.05758
【21】 Debiasing Personal Identities in Toxicity Classification
标题：在毒性分类中消除个人身份的偏见
作者： Apik Ashod Zorian, Chandra Shekar Bikkanur
链接：https://arxiv.org/abs/1908.05757
【22】 Abductive Commonsense Reasoning
标题：归纳常识推理
作者： Chandra Bhagavatula, Yejin Choi
链接：https://arxiv.org/abs/1908.05739
【23】 Simple and Effective Noisy Channel Modeling for Neural Machine Translation
标题：用于神经机器翻译的简单有效的噪声通道建模
作者： Kyra Yee, Michael Auli
备注：EMNLP 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1908.05731
【24】 Improving Multi-Word Entity Recognition for Biomedical Texts
标题：一种改进的生物医学文本多词实体识别方法
作者： Hamada A. Nayel, Yuji Matsumoto
备注：13 pages, 2 figures, International Conference on Cognitive Informatics and Soft Computing (ICCISC-2017)
链接：https://arxiv.org/abs/1908.05691
【25】 Transformer-based Automatic Post-Editing with a Context-Aware Encoding Approach for Multi-Source Inputs
标题：基于变压器的多源输入的上下文感知编码方法的自动后期编辑
作者： WonKee Lee, Jong-Hyeok Lee
链接：https://arxiv.org/abs/1908.05679
【26】 Towards Making the Most of BERT in Neural Machine Translation
标题：在神经机器翻译中最大限度地利用BERT
作者： Jiacheng Yang, Lei Li
链接：https://arxiv.org/abs/1908.05672
【27】 Variational Fusion for Multimodal Sentiment Analysis
标题：多模态情感分析的变分融合
作者： Navonil Majumder, Alexander Gelbukh
链接：https://arxiv.org/abs/1908.06008
【28】 Attending to Future Tokens For Bidirectional Sequence Generation
标题：关注双向序列生成的未来令牌
作者： Carolin Lawrence, Mathias Niepert
备注：Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP), 2019, Hong Kong, China
链接：https://arxiv.org/abs/1908.05915
【29】 M-BERT: Injecting Multimodal Information in the BERT Structure
标题：M-BERT：在BERT结构中注入多模态信息
作者： Wasifur Rahman, Mohammed Ehsan Hoque
链接：https://arxiv.org/abs/1908.05787
【30】 Natural Language Processing of Clinical Notes on Chronic Diseases: Systematic Review
标题：慢性病临床笔记的自然语言处理：系统评价
作者： Seyedmostafa Sheikhalishahi, Venet Osmani
链接：https://arxiv.org/abs/1908.05780
翻译：腾讯翻译君
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