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来自:RUC AI Box

导读

下面论文列表为本小组同学推荐和整理,关于论文细节请联系论文作者。内容涵盖以下研究方向:迁移学习、机器阅读理解、实体链接、对话系统、图神经网络、对抗生成网络、推荐系统

本周论文推荐

 1  

 迁移学习 

  • Domain Agnostic Learning with Disentangled Representation - Xingchao Peng, Zijun Huang, Ximeng Sun, Kate Saenko - ICML 2019

  • Transfer Learning via Minimizing the Performance Gap Between Domains - Boyu Wang, Jorge Mendez, Mingbo Cai, Eric Eaton - NIPS 2019

  • Unsupervised Discovery of Temporal Structure in Noisy Data with Dynamical Components Analysis - David Clark, Jesse Livezey, Kristofer Bouchard - NIPS 2019

  • Controllable Unsupervised Text Attribute Transfer via Editing Entangled Latent Representation - Ke Wang, Hang Hua, Xiaojun Wan - NIPS 2019

  • Fast and Flexible Multi-Task Classification using Conditional Neural Adaptive Processes - James Requeima, Jonathan Gordon, John Bronskill, Sebastian Nowozin, Richard Turner - NIPS 2019

 2  

 机器阅读理解 

  • End-to-end memory networks - Sainbayar Sukhbaatar,Arthur Szlam,Jason Weston,Rob Fergus - NeurIPS2015

  • Gated-Attention Readers for Text Comprehension - Bhuwan Dhingra,Hanxiao Liu,Zhilin Yang,William W. Cohen,Ruslan Salakhutdinov - ACL2017

  • NumNet: Machine Reading Comprehension with Numerical Reasoning - Q Ran, Y Lin, P Li, J Zhou, Z Liu - EMNLP2019

  • ReasoNet: Learning to Stop Reading in Machine Comprehension - Yelong Shen, Po-Sen Huang, Jianfeng Gao, Weizhu Chen - KDD2017

 3  

 实体链接 

  • Old is Gold: Linguistic Driven Approach for Entity and Relation Linking of Short Text - Ahmad Sakor, Isaiah Onando Mulang’, Kuldeep Singh, Saeedeh Shekarpour, Maria Esther Vidal, Jens Lehmann, Sören Auer - NAACL2019

  • Joint Multilingual Supervision for Cross-lingual Entity Linking - Shyam Upadhyay, Nitish Gupta, Dan Roth - EMNLP2018

  • They exist! introducing plural mentions to coreference resolution and entity linking – ethan zhou and jinho d. choi - COLING 2018

  • Joint Learning of the Embedding of Words and Entities for Named Entity Disambiguation - Ikuya Yamada, Hiroyuki Shindo, Hideaki Takeda, Yoshiyasu Takefuji - CONLL 2016

 4  

 对话系统 

  • Proactive Human-Machine Conversation with Explicit Conversation Goals - WenquanWu, Zhen Guo, Xiangyang Zhou, Hua Wu, Xiyuan Zhang, Rongzhong Lian and Haifeng Wang - ACL 2019

  • QAInfomax: Learning Robust Question Answering System by Mutual Information Maximization - Yi-Ting Yeh, Yun-Nung Chen - EMNLP 2019

  • Deep Graph InfoMax - Petar Veliˇckovi´c, William Fedus, William L. Hamilton, Pietro Li`o, Yoshua Bengio, R Devon Hjelm - ICLR 2019

  • DyKgChat: Benchmarking Dialogue Generation Grounding on Dynamic Knowledge Graphs - Yi-Lin Tuan, Yun-Nung Chen, Hung-yi Lee - EMNLP 2019

 5  

 图神经网络 

  • Disentangled Graph Convolutional Networks - Jianxin Ma, Peng Cui, Kun Kuang, Xin Wang, Wenwu Zhu - ICML 2019

 6  

 对抗生成网络

  • Adversarial Variational Embedding for Robust Semi-supervised Learning - Xiang Zhang, Lina Yao, Feng Yuan- SIGKDD 2019

 7  

 推荐系统 

  • Learning Disentangled Representations for Recommendation -  Jianxin Ma, Chang Zhou, Peng Cui, Hongxia Yang, Wenwu Zhu - NeurIPS 2019

本期编辑:王辉


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  7. 当深度学习遇上图: 图神经网络的兴起 | 赠书

    什么是图 也许我们从来没有意识到,我们正生活在一个充满图的世界.例如,我们最熟悉的社交网络(如下图所示),就是一个最典型的图. 在计算机领域,我们通常用图指代一种广义的抽象结构,用来表示一堆实体和它们 ...

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    当深度学习遇上图,会碰撞出怎样的火花呢? 本文就带你来了解一下--近年来逆势而上的一门技术:图神经网络! 内容选自<图神经网络:基础与前沿(全彩)>一书! 01 什么是图 也许我们从来没有 ...

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    大家好,我是kaiyuan.周末愉快! 日常给关注支持『NewBeeNLP』的朋友们送几本书,这次赠书是图神经网络方面的.各大顶会随便一刷都有图网络的身影,我们之前也有分享过相关内容的技术文章 Gra ...

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