论文列表——EMNLP 2018

EMNLP 2018去年十一月开完会了，又出了很多文章。根据自己的兴趣点选了一些，平常慢慢读，持续更新到这篇博文。这篇博文记录下这些文章的简要笔记，好的文章会标上“TO BE CONTINUED”，之后会再开单独的博文来做笔记。列表如下：

名称	类型	时间	阅读价值	笔记
Improving Neural Abstractive Document Summarization with Explicit Information Selection Modeling	long paper	2018	3	做摘要的文章，选这篇主要是explicit information selection，直接看1789页的gated global information filtering即可，主要是利用sigmoid函数来构建一个0-1的实数来做权重，达到过滤目的。
Is it Time to Swish ? Comparing Deep Learning Activation Functions Across NLP tasks	long paper	2018	4	在三类任务上对激活函数做测试，MLP-句子分类、CNN-document分类、RNN-序列标注，对各类激活函数有简要的介绍，虽然任务类型还是有局限性，不过还是可以用来了解各类激活函数。
Topic Memory Networks for Short Text Classification	long paper	2018	4	这篇文章的分类标准是话题，通过VAE和attention来分别找话题（隐变量z）和重点。文章写得不错，相关工作可以参考写法。
Joint Learning for Emotion Classification and Emotion Cause Detection	short paper	2018	3	针对情感分类和情感证据检测两个任务联合建模，具体方法是通过两个神经网络分别对两个任务进行独立分类，网络之间有着信息的交互。跟之前看过的multi-task模型风格很像，不过是通过不同层次的特征拼接来交互，而不是共享层。
A Hierarchical Neural Attention-based Text Classifier	short paper	2018	2	label带有层级关系的multi-class分类
Phrase-level Self-Attention Networks for Universal Sentence Encoding	long paper	2018	3	之前有见过把文本分层次为“doc-sentence-clause-word”，而这篇是在短语级别做self-attention，根据dependency parsing来识别短语，短语切分的质量决定了模型的上限。可想而知，在句子变长、结构复杂、表达噪音较多时，这种方法在切分上就已经引入了很多误差。只有当句子长度短、句式单一、表达规整时，才可能尝试这种做法，普适性不强
Hybrid Neural Attention for Agreement / Disagreement Inference in Online Debates	short paper	2018	2.5	在线辩论场景下，针对quote和response两者，构建self-attention和co-attention，来进行分类。模型图画的不错
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持续补充…

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