http://hlt.suda.edu.cn/index.php?action=history&feed=atom&title=ACL2018-NEWS 2026-11-06T02:00:54Z 本wiki的该页面的版本历史 MediaWiki 1.35.2 http://hlt.suda.edu.cn/index.php?title=ACL2018-NEWS&diff=365&oldid=prev 2018-05-02T01:57:36Z

<p></p> <table class="diff diff-contentalign-left diff-editfont-monospace" data-mw="interface"> <col class="diff-marker" /> <col class="diff-content" /> <col class="diff-marker" /> <col class="diff-content" /> <tr class="diff-title" lang="zh-Hans-CN"> <td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">←上一版本</td> <td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">2018年5月2日 (三) 01:57的版本</td> </tr><tr><td colspan="2" class="diff-lineno" id="mw-diff-left-l1" >第1行：</td> <td colspan="2" class="diff-lineno">第1行：</td></tr> <tr><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>ACL是自然语言处理与计算语言学领域最高级别的学术会议，由计算语言学协会主办，每年一届。其论文代表了自然语言处理领域最新的发展方向和水平。ACL-2018于2018年7月15日至7月20日在澳大利亚墨尔本召开。ACL被CCF列为A类会议(CCF-A)。苏州大学计算机学院人类语言技术研究所有1篇论文被ACL-2018录用。</div></td><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>ACL是自然语言处理与计算语言学领域最高级别的学术会议，由计算语言学协会主办，每年一届。其论文代表了自然语言处理领域最新的发展方向和水平。ACL-2018于2018年7月15日至7月20日在澳大利亚墨尔本召开。ACL被CCF列为A类会议(CCF-A)。苏州大学计算机学院人类语言技术研究所有1篇论文被ACL-2018录用。</div></td></tr> <tr><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"></td><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"></td></tr> <tr><td class='diff-marker'>−</td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>题目： Supervised Treebank Conversion: Data and Approaches</div></td><td class='diff-marker'>+</td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins class="diffchange diffchange-inline">* </ins>题目： Supervised Treebank Conversion: Data and Approaches</div></td></tr> <tr><td class='diff-marker'>−</td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>作者：江心舟（硕士一年级），章波（硕士一年级），李正华（通讯作者），张民， 李生， 司罗</div></td><td class='diff-marker'>+</td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins class="diffchange diffchange-inline">  </ins>作者：江心舟（硕士一年级），章波（硕士一年级），李正华（通讯作者），张民， 李生， 司罗</div></td></tr> <tr><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"></td><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"></td></tr> <tr><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>内容摘要：树库转化是一种简单有效的、利用各种异构树库来提高句法分析准确率的方法。但是，因为缺少人工标注的双树对齐数据，即每个句子同时有两棵符合不同规范的句法树，所以前人的工作主要集中在无监督的树库转化方法上，且进展缓慢。在这项工作中，我们首次提出有监督的树库转化任务。首先，我们人工标注了一个包含一万多个句子的双树对齐数据集。然后，基于目前最好的深度Biaffine句法分析器，我们提出了两种简单有效的树库转化方法(模式嵌入和树型循环长短时记忆神经网络)。实验结果表明1)这两种方法达到相当的转化准确率，2)在多树库利用任务上，树库转化要优于被广泛使用的多任务学习框架并且可以达到显著更高的句法分析准确率。</div></td><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>内容摘要：树库转化是一种简单有效的、利用各种异构树库来提高句法分析准确率的方法。但是，因为缺少人工标注的双树对齐数据，即每个句子同时有两棵符合不同规范的句法树，所以前人的工作主要集中在无监督的树库转化方法上，且进展缓慢。在这项工作中，我们首次提出有监督的树库转化任务。首先，我们人工标注了一个包含一万多个句子的双树对齐数据集。然后，基于目前最好的深度Biaffine句法分析器，我们提出了两种简单有效的树库转化方法(模式嵌入和树型循环长短时记忆神经网络)。实验结果表明1)这两种方法达到相当的转化准确率，2)在多树库利用任务上，树库转化要优于被广泛使用的多任务学习框架并且可以达到显著更高的句法分析准确率。</div></td></tr> </table>

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