開源代碼「All in One」:6 份最新「Paper + Code」等你復現 | PaperDaily #12

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Earth Mover』s Distance Minimization for Unsupervised Bilingual Lexicon Induction

@paperhwd 推薦

#Bilingual Word Embeddings

文章想解決的問題是如何使用無監督的方法構建雙語詞典,傳統方法需要利用有監督的種子翻譯詞對來獲得兩個語言空間的映射。文章的主要思路是藉助 GAN 這個工具。當然我們知道 GAN 存在訓練困難的問題,所以文章其實真正實現的是 WGAN。

關於文章的應用和意義,一方面為許多跨語言處理任務提供了重要資源,尤其是為完全缺乏雙語資源的小語種和專門領域開闢了與其他語言連接的可能。此外,只使用單語語料就能構建雙語詞典意味著語言在辭彙層面的某種同態性,佐證了人類語言在概念表示上可能存在的一致性。

論文鏈接:paperweekly.site/papers

代碼鏈接:nlp.csai.tsinghua.edu.cn

Ngram2vec: Learning Improved Word Representations from Ngram Co-occurrence Statistics

@paperhwd 推薦

#Word Embeddings

本文主要還是想生成質量更好的詞向量,基於經典的 word2vec 的思想,在其之上加入了 ngram 的共現信息,取得了更好的結果。我更加在意的其實是他們提供了不錯的工具包,同時在建立共現矩陣的時候採取了優化策略來減少存儲開銷,加快了計算速度。

論文鏈接:paperweekly.site/papers

代碼鏈接:github.com/zhezhaoa/ngr

Improved Neural Machine Translation with a Syntax-Aware Encoder and Decoder

@Andy 推薦

#Neural Machine Translation

文章提出了 bidirectional tree encoder,可以同時學會譯出語言的序列表達和樹狀表達特徵。之後,解碼器利用這些信息進行解碼。 其次,提出了 tree-coverage model,使得注意力機制更有效地利用了譯出語言的句法結構。

論文鏈接:paperweekly.site/papers

代碼鏈接:github.com/howardchenhd

A Simple Approach to Learn Polysemous Word Embeddings

@haimizhao 推薦

#Word Embeddings

文章在原有的向量表示的基礎上,直接對上下文的向量表示作加權和,作為目標詞在該上下文的表示,方法極其簡單,可以低成本嘗試,一系列評估方法也自成一體。

論文鏈接:paperweekly.site/papers

代碼鏈接:github.com/dingwc/multi

Neural Paraphrase Generation with Stacked Residual LSTM Networks

@paperweekly 推薦

#Paraphrase Generation

本文是第一篇用 deep learning 來做 paraphrase 生成任務的工作,已開源。

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代碼鏈接:github.com/iamaaditya/n

Attention-Based Recurrent Neural Network Models for Joint Intent Detection and Slot Filling

@applenob 推薦

#Recurrent Neural Networks

基於 attention 的意圖識別 + 槽位填充 RNN 模型。

論文鏈接:paperweekly.site/papers

代碼鏈接:

github.com/DSKSD/RNN-fo

github.com/applenob/RNN

本文由 AI 學術社區 PaperWeekly 精選推薦,社區目前已覆蓋自然語言處理、計算機視覺、人工智慧、機器學習、數據挖掘和信息檢索等研究方向,點擊即刻加入社區

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