NLP每日论文速递[08.22]
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cs.CL 方向，今日共计30篇
[cs.CL]：
【1】 WikiCREM: A Large Unsupervised Corpus for Coreference Resolution
标题：WikiCREM：用于共指消解的大型无监督语料库
作者： Vid Kocijan, Thomas Lukasiewicz
备注：Accepted to the EMNLP 2019 conference
链接：https://arxiv.org/abs/1908.08025
【2】 It Takes Nine to Smell a Rat: Neural Multi-Task Learning for Check-Worthiness Prediction
标题：大鼠闻九闻：神经多任务学习用于检查适当性预测
作者： Slavena Vasileva, Preslav Nakov
备注：Check-worthiness; Fact-Checking; Veracity; Multi-task Learning; Neural Networks. arXiv admin note: text overlap with arXiv:1908.01328
链接：https://arxiv.org/abs/1908.07912
【3】 Evaluating Defensive Distillation For Defending Text Processing Neural Networks Against Adversarial Examples
标题：评估防御蒸馏以防御文本处理神经网络对抗实例
作者： Marcus Soll, Stefan Wermter
备注：Published at the International Conference on Artificial Neural Networks (ICANN) 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1908.07899
【4】 Are We Modeling the Task or the Annotator? An Investigation of Annotator Bias in Natural Language Understanding Datasets
标题：我们是对任务建模还是对注释器建模？自然语言理解数据集中注释者偏向的调查
作者： Mor Geva, Jonathan Berant
备注：EMNLP-IJCNLP 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1908.07898
【5】 Towards Better Understanding of Spontaneous Conversations: Overcoming Automatic Speech Recognition Errors With Intent Recognition
标题：更好地理解自发对话：用意图识别克服自动语音识别错误
作者： Piotr Żelasko, Yishay Carmiel
链接：https://arxiv.org/abs/1908.07888
【6】 GeoSQA: A Benchmark for Scenario-based Question Answering in the Geography Domain at High School Level
标题：GeoSQA：高中地理领域基于场景的问答基准
作者： Zixian Huang, Yuzhong Qu
备注：6 pages, to appear at the 2019 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing and 9th International Joint Conference on Natural Language Processing (EMNLP-IJCNLP 2019)
链接：https://arxiv.org/abs/1908.07855
【7】 A novel text representation which enables image classifiers to perform text classification, applied to name disambiguation
标题：一种新颖的文本表示，其使图像分类器能够执行文本分类，应用于名称消歧
作者： Stephen M. Petrie, T'Mir D. Julius
链接：https://arxiv.org/abs/1908.07846
【8】 Similarity Learning for Authorship Verification in Social Media
标题：社交媒体中用于作者身份验证的相似性学习
作者： Benedikt Boenninghoff, Dorothea Kolossa
备注：5 pages, 3 figures, 1 table, presented on ICASSP 2019 in Brighton, UK
链接：https://arxiv.org/abs/1908.07844
【9】 PubLayNet: largest dataset ever for document layout analysis
标题：PubLayNet：有史以来最大的文档布局分析数据集
作者： Xu Zhong, Antonio Jimeno Yepes
链接：https://arxiv.org/abs/1908.07836
【10】 Parsimonious Morpheme Segmentation with an Application to Enriching Word Embeddings
标题：简约语素切分及其在丰富词嵌入中的应用
作者： Ahmed El-Kishky, Jiawei Han
链接：https://arxiv.org/abs/1908.07832
【11】 Polly Want a Cracker: Analyzing Performance of Parroting on Paraphrase Generation Datasets
标题：Polly Want a Cracker：在释义生成数据集上分析Parparting的性能
作者： Hongren Mao, Hung-yi Lee
备注：Accepted for EMNLP 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1908.07831
【12】 A Multi-level Neural Network for Implicit Causality Detection in Web Texts
标题：一种用于Web文本中隐含因果关系检测的多级神经网络
作者： Shining Liang, Sen Wang
链接：https://arxiv.org/abs/1908.07822
【13】 An Empirical Evaluation of Multi-task Learning in Deep Neural Networks for Natural Language Processing
标题：用于自然语言处理的深层神经网络多任务学习的实证评价
作者： Jianquan Li, Liqun Ma
链接：https://arxiv.org/abs/1908.07820
【14】 Rating for Parents: Predicting Children Suitability Rating for Movies Based on Language of the Movies
标题：家长评分：根据电影语言预测儿童对电影的适宜性评分
作者： Mahsa Shafaei, Thamar Solorio
链接：https://arxiv.org/abs/1908.07819
【15】 Replication of the Keyword Extraction part of the paper "'Without the Clutter of Unimportant Words': Descriptive Keyphrases for Text Visualization"
标题：复制论文的关键字提取部分"'没有不重要单词的混乱'：文本可视化的描述性关键短语"
作者： Shibamouli Lahiri
链接：https://arxiv.org/abs/1908.07818
【16】 Disentangling Latent Emotions of Word Embeddings on Complex Emotional Narratives
标题：复杂情感叙事中词嵌入潜在情感的消解
作者： Zhengxuan Wu, Yueyi Jiang
备注：9 pages, submitted and accepted by NLP conference 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1908.07817
【17】 A Multi-Turn Emotionally Engaging Dialog Model
标题：一种多轮情感吸引对话模型
作者： Yubo Xie, Pearl Pu
链接：https://arxiv.org/abs/1908.07816
【18】 Improving Captioning for Low-Resource Languages by Cycle Consistency
标题：通过循环一致性改进低资源语言的字幕
作者： Yike Wu, Zhong Su
备注：Published in ICME 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1908.07810
【19】 Dialog State Tracking with Reinforced Data Augmentation
标题：使用增强数据增强的对话状态跟踪
作者： Yichun Yin, Qun Liu
链接：https://arxiv.org/abs/1908.07795
【20】 Predict Emoji Combination with Retrieval Strategy
标题：基于检索策略的Emoji组合预测
作者： Weitsung Lin, Tianhuang Su
备注：4 pages, 2 figures, published in anlp.jp 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1908.07761
【21】 On the Robustness of Unsupervised and Semi-supervised Cross-lingual Word Embedding Learning
标题：无监督和半监督跨语言单词嵌入学习的鲁棒性研究
作者： Yerai Doval, Steven Schockaert
链接：https://arxiv.org/abs/1908.07742
【22】 Restricted Recurrent Neural Networks
标题：受限递归神经网络
作者： Enmao Diao, Vahid Tarokh
链接：https://arxiv.org/abs/1908.07724
【23】 Fine-tuning BERT for Joint Entity and Relation Extraction in Chinese Medical Text
标题：中文医学文本中关节实体和关系提取的微调BERT
作者： Kui Xue, Ping He
备注：8 pages, 2 figures, submitted to BIBM 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1908.07721
【24】 Copy-Enhanced Heterogeneous Information Learning for Dialogue State Tracking
标题：用于对话状态跟踪的副本增强的异构信息学习
作者： Qingbin Liu, Jun Zhao
链接：https://arxiv.org/abs/1908.07705
【25】 Latent Relation Language Models
标题：潜在关系语言模型
作者： Hiroaki Hayashi, Graham Neubig
链接：https://arxiv.org/abs/1908.07690
【26】 Improving Neural Machine Translation with Pre-trained Representation
标题：用预训练表示改进神经机器翻译
作者： Rongxiang Weng, Jiajun Chen
链接：https://arxiv.org/abs/1908.07688
【27】 MoEL: Mixture of Empathetic Listeners
标题：莫尔：感同身受的听众的混合体
作者： Zhaojiang Lin, Pascale Fung
备注：Accepted by EMNLP2019
链接：https://arxiv.org/abs/1908.07687
【28】 Learning document embeddings along with their uncertainties
标题：学习文档嵌入及其不确定性
作者： Santosh Kesiraju, Suryakanth V Gangashetty
链接：https://arxiv.org/abs/1908.07599
【29】 From Text to Sound: A Preliminary Study on Retrieving Sound Effects to Radio Stories
标题：从文本到声音：广播故事音效检索初探
作者： Songwei Ge, Jin Zhou
备注：In the Proceedings of the 42nd International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval (SIGIR 2019)
链接：https://arxiv.org/abs/1908.07590
【30】 Phrase Localization Without Paired Training Examples
标题：没有成对训练示例的短语本地化
作者： Josiah Wang, Lucia Specia
备注：Accepted for oral presentation at the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV) 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1908.07553
翻译：腾讯翻译君
