84期 句法分析专题 论文推荐

“《SFFAI 84期—句法分析专题》来自苏州大学的张宇同学推荐的文章主要关注于句法分析领域，你可以认真阅读讲者推荐的论文，来与讲者及同行线上交流哦。”

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经典论文

01

推荐理由：这篇是经典依存句法分析器Biaffine Parser对应的论文，采用了一个简单的头选择目标来训练parser，方法简单，速度极快，至今仍是目前主流的基于图的句法分析器当中接近最佳结果的parser。

—— 张宇

02

推荐理由：这篇所采用的方法与CRF类似，仍然寻求最大化树的概率吗，不同的是支持非投影树，采用了矩阵树来计算partition term。

—— 张宇

03

推荐理由：目前的一些基于转移的句法分析器的性能还比不上基于图的Biaffine Parser. 这篇另辟蹊径，将依存句法与Pointer Network结合，使得分析器的性能达到了与Biaffine Parser相近或超过的水平。

—— 张宇

前沿论文

04

推荐理由：这篇提出将图神经网络应用到依存句法分析中，并提出了一种新颖的信息汇聚方式，考虑高阶信息，在UD数据上得到的不错的提升。

—— 张宇

05

推荐理由：这篇在SDP任务上首次提出应用Triaffine进行二阶结构的打分，并提出利用变分推断来近似CRF，取得了不错的效果的同时，避免了高复杂度的弊端。

—— 张宇

06

推荐理由：这篇论文是将CRF方法在成分句法分析上的应用，实验发现TreeCRF同样能为成分句法分析带来很有效的提升，尤其在速度方面，解析达到了1000句每秒。

—— 张宇

85期 情感分析专题 论文推荐

“ 《SFFAI 85期—情感分析专题》来自中国科学院自动化研究所的韦鹏辉同学推荐的文章主要关注于情感分析领域，你可以认真阅读讲者推荐的论文，来与讲者及同行线上交流哦。”

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经典论文

01

推荐理由：这项工作最早提出了情绪原因识别这一研究问题，并给出了语言学规则驱动的方案。

—— 韦鹏辉

02

推荐理由：这项工作公开了第一个中文情绪原因抽取语料，并提出了基于事件抽取的方法。

—— 韦鹏辉

03

推荐理由：这项工作将情绪原因分析推广至更精细的情绪语义角色分析，公开了第一个英文语料。

—— 韦鹏辉

前沿论文

04

推荐理由：这项工作提出了情绪-原因联合抽取这一新任务，并给出了一个两阶段的方案。

—— 韦鹏辉

05

推荐理由：这项工作将情绪-原因联合抽取转化为排序问题，基于语篇结构提出了一个端到端的句对排序模型。

—— 韦鹏辉

06

推荐理由：这项工作将情绪-原因联合抽取转化为有向图构建问题，基于转移系统提出了一个端到端的基于状态转移的模型。

—— 韦鹏辉

07

推荐理由：这项工作进一步研究了情绪语义角色，公开了相应的英文语料。

—— 韦鹏辉

SFFAI的介绍

现代科学技术高度社会化，在科学理论与技术方法上更加趋向综合与统一，为了满足人工智能不同领域研究者相互交流、彼此启发的需求，我们发起了人工智能前沿学生论坛SFFAI，邀请一线科研人员分享、讨论人工智能各个领域的前沿思想和最新成果，使专注于各个细分领域的研究者开拓视野、触类旁通。SFFAI目前主要关注机器学习、计算机视觉、自然语言处理等各个人工智能垂直领域及交叉领域的前沿进展，进行学术传播，同时为讲者塑造个人影响力。

SFFAI还在构建人工智能领域的知识森林—AI Knowledge Forest。通过汇总各位参与者贡献的领域知识，沉淀人工智能前沿精华，使AI Knowledge Tree枝繁叶茂，为人工智能社区做出贡献。SFFAI自2018年9月16日举办第一期，每周一期学术分享交流，截止目前已举办83期学术交流活动，共有100+位讲者分享了他们的真知灼见，来自100多家单位的同学参与了现场交流，通过线上推文、网络直播等形式，50000+人次参与了人工智能前沿学生论坛。SFFAI自发起以来，迅速成长壮大，已经成为人工智能学生交流的第一品牌，有志同道合的论坛核心志愿者团队、乐于学术分享的讲者伙伴，还有许多认可活动价值、多次报名参加现场交流的观众，大家通过参与人工智能前沿学生论坛，收获了宝贵的知识和友谊，SFFAI致力于帮助大家解决在学术中遇到的相关问题，拓展学术人脉，为大家营造专业、开放的学术交流环境！

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