Играть в игру чемпионат по переводному дураку

Тут новая игра вышла, которая заставила меня немного понастольгировать по временам моего детства, когда игры в карты были одним из главных развлечений, так как шахматы требовали много времени, усидчивости и вообще не для всех, в тоже время как картишки доступны самому последнему дураку, тем паче в того самого дурака научиться может играть также любой.

И да, из любопытства в поиске приложенй ввел слово дурак, и так-таки да — 22 игры и сборки игр предлагают сыграть в игру дурак, так что выбор очень большой, на любой вкус, с разными вариациями, графикой и примочками.

И это забавно, потому что ведь есть уже масса альтернативных классных настольных игр, например, тот же манчкин шикарен для компании, или вот игра Гномы-вредители доступна для покупки, ан нет, люди все равно плотно зависают в дурака, еще и на компе в него играют онлайн, что вообще.

Обзор игры переводной дурак: чемпионат.

Особенность данной игры в том, что она продолжает традицию игры Подкидной дурак: чемпионат, только механика игры переместилась в сторону переводного, где можно переводить колоду на соседа, если есть такая же карта на руке, как сходили на тебя. Никогда не любил переводного, потому что вводит слишком много хаоса по своему, разрушает логику, но кому как.

Если говорить непосредственно по игре, то здесь все просто — у вас 6 карт на руке, рядом со столом лежит колода, на которой обозначается козырная карта, чья масть считается самой старшей.

Ходит тот первый, у кого на руках самый младший козырь. При этом если в реальном дураке нужно отслеживать карты, у кого сколько и чего, то здесь все происходит автоматически, убрав все спорные моменты.

Кладем карту игроку напротив, если у него есть такая же карта (ну то есть по цифре или значению одинаковая, не по масти), то он может перевести ее соседу, а если и у соседа есть такая же карта, то вообще может ваш заход вернуться к вам же и придется крыть. Если такой же карты нет, то нужно крыть старшей картой такой же масти. Ну то есть шестерку треф можно покрыть любой картой треф, но вот короля можно победить только тузом.

Карты козырной масти бьют все остальные масти. В общем, самая главная карта в игре — козырный туз, если ее вам кинули, то не покрыть, все остальное можно отбить в теории, но на практике…

На практике могут накидать карт, которые нечем покрыть и без козырного туза, так что колода на руке может раздуться до больших размеров. Но в этом есть и свой плюс, так как дает нам возможности для маневра — мы имеем карты для того, чтобы подбросить их в ответственный момент, и нам обычно есть чем крыть. Правда, все равно чем больше карт на руке, тем меньше шансов выиграть, так как побеждает тот, у кого кончились карты на руке. Выигравший забирает банк, виртуальные монеты, которые служат ставкой в игре. Правда, при выигрыше получаем всего 15к при ставке в 10к, как-то деньги все равно кончатся, если вы не мега крутой и везучий картежник.

Деньги на ставки можно получить за рубли, или с определенными интервалами даются в игре, типа ежедневные, подарки от друзей, бонусы.

Также можно поучаствовать в чемпионате, здесь нужно провести целую серию игр, и в итоге тот, кто выиграл серию, получает весь банк. С ростом уровней открываются новые чемпионаты.

Что-то я окончательно убедился, что не очень люблю карточные игры такого типа. Нет, пасьянсы разложить ок, в манчкина сыграть — да с удовольствием, а вот рандомная псевдо-интеллектуальная игра, которой увлекались миллионы, да и сейчас многие еще играют, все-таки неее. Ну то есть полчаса ностальгии с интересом, потом уже не хочется.

Обзоры на похожие игры:

Карты дурак переводной разложи

Уважаемый пользователь, вы зашли с устройства под управлением Android.
Предлагаем вам игры, приложения и сайты, разработанные специально для вашего устройства!

Короткие Нарды на iOS и Android! Играйте бесплатно! 4 000 000 игроков!

Развивайте стратегическое мышление!
Оттачивайте тактические приемы!
Сражайтесь с реальными соперниками!
Получайте бесплатные фишки каждый день!
Единое игровое пространство с порталами Мини-игры Mail, Мой Мир и Одноклассники

Играйте бесплатно в Длинные Нарды на iOS и Android вместе с 7 000 000 игроков!

Бесплатные фишки каждый день!
Система достижений и наград
Тысячи игроков онлайн всегда!
Миллионы фишек в мини-игре Hi-Lo!
Единое игровое пространство с длинными нардами на порталах Мини-игры Mail, Мой Мир и Одноклассники

Играйте в захватывающие игры, общайтесь с друзьями, вступайте в группы, смотрите кино! Все это теперь можно делать прямо на ходу!

Обзор Poker Arena на Hi-Tech Mail

Любите играть в покер. Скорее читайте, почему Poker Arena лучше других игр!

Супер увлекательный техасский холдем покер! Берите карты и выигрывайте! Тысячи игроков круглосуточно!

Похожие игры

• Уважаемый пользователь, вы зашли с устройства под управлением Android. Предлагаем вам игры, приложения и сайты, разработанные специально для вашего устройства! Короткие Нарды на iOS и Android!…

• Уважаемый пользователь, вы зашли с устройства под управлением Android. Предлагаем вам игры, приложения и сайты, разработанные специально для вашего устройства! Короткие Нарды на iOS и Android!…

• Уважаемый пользователь, вы зашли с устройства под управлением Android. Предлагаем вам игры, приложения и сайты, разработанные специально для вашего устройства! Короткие Нарды на iOS и Android!…

• Играть 1000 (Игра Тысяча) Интриги при монарших дворах, брачные союзы между правящими династиями, борьба за право обладания короной Все мы знакомы с королевской жизнью лишь по историческим…

• Долгожданный запуск «Чемпионата по Переводному Дураку» — для всех кому уже понравился «Чемпионат по Подкидному». Пройдите турнирную карьеру в самой популярной русской карточной игре по городам…

Как научиться хорошо играть в дурака. Тактика игры в карты. Общие правила игры «Дурак» в карты

Карточная игра в «Дурака» — одна из самых известных и любимых в стране. Количество игроков ограничено лишь количеством карт. Как правило, чем участников больше, тем веселее играется.

В «Дурака» не принято играть на деньги, это дурной тон. Но на желания и забавные фанты играют с удовольствием. Нежелание кукарекать под столом или прилюдно петь смешные песни — отличный стимул для победы. Игроки, чтобы не стать «дурачками», готовы побеждать даже нечестным путем. Как мухлевать в «Дурака», чтобы другим не было обидно? В статье приводятся нехитрые секреты и стратегия игры.

Как научиться мухлевать в «Дурака»

Для любого обмана, даже самого незначительного, требуются стальные нервы и умение держать лицо (poker face). Тренируйте выдержку перед зеркалом, отработайте пару «дежурных» выражений и старательно показывайте их в процессе игры. При этом следует участвовать в общем веселье, не стесняться улыбаться и шутить, усыпляя внимание других игроков.

Полезным навыком станет умение ловко и незаметно смещать карты. Стоит отработать раздачу и перемешивание колоды до автоматизма. Необходимо тренироваться легко и незаметно убирать одну карту точно за рубашку другой. Тренированная память очень пригодится при запоминании отбоя. Знание выбывших карт поможет угадать расклад на руках соперника. Стоит внимательно изучить правила различных видов игры в «Дурака»: обычный, подкидной и переводной. В нужный момент можно подловить других участников на незнании правил и повернуть ситуацию в свою сторону.

Как мухлевать в картах в «Дурака» лучше всего

Если в игре принимают участие 4 игрока, в пару лучше выбирать харизматичного и веселого человека. Остроумная перепалка отлично отвлечет внимание от манипуляций с картами. Садиться за игральный стол нужно напротив самого сильного игрока, тогда его старания будут направлены на соседей.

Если «честные» способы не помогают поймать победу за хвост, стоит попробовать обман. Можно мухлевать в «Дурака», как делают дети — просто и бесхитростно подсматривая карты. Более смелый шаг — подыграть себе при раздаче карт. То есть попробовать перетасовать нижнюю видимую карту с верхними таким образом, чтобы потом раздать себе.

Игрок с ловкими руками может незаметно сбросить в отбой «лишнюю» карту. Если игра идет активно и весело, соперники редко следят за количеством карт на руках друг у друга. Если и это не помогает победить, стоит начать мухлевать в «Дурака», как профессионалы игры в «Покер». Крапленые карты помогут точно знать расклад сил противников и делать правильные ходы. Этот способ потребует предварительной разработки собственной системы знаков, как, например, на рисунке выше. Не стоит шулерить при каждой возможности. Как известно, все тайное когда-нибудь становится явным.

Что делать, если обман раскрыт?

Главный постулат шулера — никогда не признаваться. Даже если поймали за руку или разоблачили, единственно правильная линия поведения — «идти в отказ». Можно строить честные и невинные глазки кота из «Шрека», напускать в голос побольше обиды и негодования.

Самый действенный метод — нападение в ответ. Пойманному на обмане игроку не следует стесняться в безосновательном обвинении соседа. Главное, не перегнуть палку, ведь шутливая перепалка не должна стать безобразной ссорой с взаимными оскорблениями. Игра должна приносить удовольствие и смех, а не разлад в компанию.

Игра в дурака неизменно остается одной из самых популярных карточных игр. В нее играют практически все, независимо от пола, социального статуса и даже возраста. Это хороший способ скоротать время и провести интересно вечер с друзьями. Научиться играть в дурака не сложно. Общие правила довольно просты к пониманию, однако можно попробовать научиться не только делать основные ходы, но и вырабатывать свою стратегию. Благодаря этому можно всегда выигрывать в карты. В любом случае начинайте изучение игры с общих правил.

Общие правила

Играть в дурака могут от 2 до 6 игроков. Обычно в игре используется колода, состоящая из 36 карт. Кто-то один должен раздать каждому игроку по шесть карт. Следующая карта при раздаче открывается и ложится под колоду. Это будет козырь в данной партии. Основная колода должна лежать рубашкой вверх. По мере необходимости из нее игроки будут брать карты. Цель игры состоит в том, чтобы избавиться от карт раньше, чем это сделают другие. Проигравшим считается тот игрок, который останется последним с картами в руках.

Начинает игру и ходит первым тот, у кого находится младший козырь. Вторую и последующие партии начинают ходить «из под дурака», т.е. ходит человек, который находится после того, кто проиграл в предыдущей партии. Ходы делаются по часовой стрелке. Ходить можно как одной, так и несколькими картами одного достоинства, несмотря на их масть. Атакуемый игрок должен побить их, накрыв старшей картой такой же масти. Если подходящей масти нет, то побить карты можно козырем.

Игрок, который ходил, может дополнительно подкидывать карты с тем достоинством, которые уже здесь имеются. В случае, если у отбивающегося и козырей нет, то игрок забирает карты, которыми на него походили. Когда игрок отобьется, ход переходит к нему. Если же он забирает карты, то пропускает ход и в игру вступает следующий игрок. Все, у кого осталось меньше шести карт, должны добрать их из колоды. При этом первым всегда берет тот, кто ходил, а последним тот, кто отбивался.

Виды игры в дурака

Игра в дурака имеет разные виды и варианты. Можно играть в простого, подкидного или переводного дурака. Правила в данном случае будут немного отличаться. Так при игре в подкидного дурака подкидывать карты может не только тот, кто ходил, но и остальные игроки. Если игроков много, то в начале игры можно договориться, будут ли подкидывать все игроки или же только крайние, сидящие по обе стороны от того, на кого был сделан ход.

Если играть в переводного дурака, то здесь человек, на которого будут ходить, может перенаправить свой ход другому игроку, положив карту с таким же достоинством. В остальном же правила остаются неизменными. В любой из этих видов игры в дурака несложно играть. Помимо основных правил, стоит рассмотреть и стратегию игры. Если составить ее правильно, то исход игры всегда будет для вас положительным.

Стратегия и тактика игры

Стратегия игры всегда основана на запоминании карт, а также ведении статистики игры. Кончено, не стоит исключать и теорию вероятности, а также психологию игры. Если рассматривать игру на двоих, то можно рассчитать, что из общего количества карт в колоде будет 9 козырных. У игроков оказывается полтора козыря в среднем на руках. Еще один лежит открытым в колоде. На протяжении всей игры нужно постараться посчитать, сколько козырей уходит и какие карты уже были разыграны. Благодаря этому можно спланировать выигрышные ходы.

Во время игры важно не только запоминать карты, но и определить тактику соперника, чтобы вовремя выработать свою противоположную тактику. Например, правильно будет отбиваться парными картами, чтобы у других игроков не было возможности подкидывать. Также не стоит в начале игры разбрасываться козырями. Лучше сохранить их на завершающий этап.

Концовка игры

1. Помочь выиграть могут парные карты. Если у вас имеются парные карты высоким номиналом под конец игры, значит вам повезло. Они хорошо помогают при нападении, ведь отбить высокие карты сложнее, и при обороне. Пускать их нужно вовремя;
2. Старайтесь выбивать козыри противника. В случае, если у вас не будет крупных козырей, то не держитесь и за маленькие. Если их у вас достаточно, то можете бросать их в атаке. Противнику придется отбиваться более крупными козырями, что будет вам на руку. В конце игры противник может оказаться без козырей, а вы выиграть;
3. Если в игре вы будете знать карты противника, и вы уверены, что они не парные, можете играть спокойно. Для этого нужно запоминать, какие из них уже вышли. В конце игры вы сможете уверенно занимать господствующее положение.

На самом деле играть в дурака не сложно. Уже после нескольких партий вы сможете разобраться и играть весьма неплохо. Если вы будете играть в компании друзей, они смогут более наглядно показать вам, как нужно действовать. На практике это осваивается быстрее.

Каждому известна игра на картах «Дурак», да и каждый, наверное, играл. В нее играют ради развлечения без знания правил. Для других это способ «заработать».

Много кто видел или играл в карты, но мало кто знает общепринятые правила, способы, разновидности игра, стратегии и другое. Давайте, разберемся, что к чему?

Основные правила:

1. Играют в карты колодами в 36 или 52 карты.
2. Играют в основном от 2 до 6 человек.
3. Колода тусуется, и каждому выдается по 6 карт. После под всю стопку ложится первая карта, которая лежит рубашкой вверх после раздачи.
4. Первый ходит, тот, у кого самый малый номиналом козырь.
   Противник отбивает карту. К отбитой карте подкидывают карты любой масти, но тем же номиналом, имеющихся карт на столе. Если он не может отбить, то берет. В игре только один проигравший, тот у кого на руках остались карты.

После окончания партии колода опять тусуется. Колоду тасует выигравший вперед всех. В последующих раздачах ходят на дурака.
Для игры нужно знать масти. В колоде 4 масти: черви, крести, бубны и треф.

В обычной колоде в 36 карт: туз, король, дама, валет и карты номиналом от 6 до 10. А в колоде в 52 карты, в отличие от предыдущей колоды, добавляются некоторые карты: джокер белой и черной масти, карты номиналом 2-5. В этой колоде самая сильная карта джокер. Джокер может стать любой картой из мастей белых или черных. Белые — красные масти. Для игры подходят обе колоды карт.

Точно неизвестно, когда появилась эта игра, но уже два века она точно пережила. Упоминания были у Салтыкова-Щедрина. Игра была популярна больше у крестьян. А после революции 1917 года игра «Дурак» стала популярна у русскоязычных народов.

Разновидности «Дурака». Самая распространенная игра, как и для развлечения, так и для заработка.

Известны несколько разновидностей игры:

• Простой.
• Подкидной.
• Японский.
• Переводной.

Каждые варианта похожи, но присутствуют некоторые расхождения в правилах. Простой «Дурак» описывался выше, так что идем дальше.
В подкидном, отбивающему требуется отбить ход нападающего и остальных игроков. Когда у нападающего нет карт того же номинала, что на столе, то остальные выкидывают карты и отбивают.

В японском козырь — карта бубновой масти. В начале игры каждый игрок берет карту, пока не появится бубновая. В игре ходит игрок с наименьшим козырем. В случаи если нет козырей, то методом жеребьевки, выбирается первый игрок, который делает ход. После первой партии два варианта хода: под дурака, когда ходит игрок, сидящий справой стороны от дурака, или из-под дурака, когда ходит игрок слева.
Про игру «Дурак» — это то, вам стоит знать для умения играть.

Еще одна карточная игра. В эту игру играют в одиночку – пасьянс.
Задача любого расклада пасьянса заключается в том, чтобы разложить карты по стопкам или в одну стопку.
Некоторые виды пасьянсов:

«Аккордеон». Этот вид пасьянса пришел к нам из 19 века. В то время не было телевизоров и интернета, и знатные особы развлекались именно этим видом карточной игры.
Хоть пасьянс – подвид карточной игры, и сам «Аккордеон» тоже подвид. У него есть разновидности:
Классический
«Осажденный замок»
«Бизли»

«Паук». В «Пауке» надо разложить всё, определенной масти в правильной последовательности.
Игра может быть с одной мастью, чаще всего пиковая. В раскладе участвуют 104 карты.
Две масти – 104 карты двух мастей.
Все масти. Количество не меняется, но участвуют в раскладе карты всех мастей.

«Косынка». «Косынка» не имеет разновидностей. Главная задача в игре разложить всё по мастям от туза до короля.

Вариантов карточных игр очень много. Для того чтобы уметь играть в них, нужно знать основные азы и практиковаться. Практиковать навык игры можно с друзьями, но не за деньги. Можно с семьей.

Лучше играть в такие игры только лишь для развлечения. В азартных играх главное вовремя остановиться, а то можно проиграть все.

Дурак — это пожалуй наиболее распространенная разновидность карточных игр, для победы в которой нужно придерживаться определенной тактики и изменять ее в зависимости от действий противника. Есть несколько тактических хитростей, воспользовавшись которыми вы увеличите свои шансы на победу, когда будете играть в дурака онлайн с одним или несколькими соперниками.

Старайтесь не принимать большое количество карт, особенно когда игра приближается к завершению. Не стоит зажимать козыри, иначе вы так и останетесь с ними, когда все соперники уже выйдут из игры. Прежде всего нужно избавиться от мелких карт и оставить крупные. Ходить лучше парными картами, например, если у вас две 8 и одна 10, то ходить лучше восьмерками. В этом случае противнику будет сложнее отбиться, ведь вероятно у него не найдется одной масти и он использует козырь. На протяжении всей игры старайтесь следить за перемещением козырей. Следите за тем, какие уже ушли в отбой, а какие есть в распоряжении соперников. Это вас еще спасет ближе к концу игры, когда, как правило. остаются только самые сильные карты. Также пользуйтесь методом исключения: если к концу игры у вас есть козырный валет, дама и король, то означает туз — самая большая картка, досталась сопернику.

Когда вы отбиваетесь, старайтесь использовать для этого парные карты. Например, если на вас пошли тремя валетами, то будет гораздо выгодней отбиться тремя тузами, чем дамой, королем и одним тузом. В последнем случае будет выше вероятность того, что вам подкинут еще карты, которые вы уже не сможете отбить. Играйте уверенно и немного дерзко, даже если у вас слабый расклад не показывайте этого сопернику. Не стоит беречь до финала пару средних козырей, при этом на протяжении всей игры загребая карты одну за другой.

• Запоминайте карты, принимаемые соперником и когда ходите в следующий раз помните о том, чем он может отбиться;
• Учитывайте, что чем дольше вы не берете карты из колоды, тем выше вероятность того, что все козыри попадут в распоряжение противника. В связи с этим старайтесь не принимать карты, жалея имеющиеся козыря и крупные карты. Это проигрышная стратегия, из-за которой и проигрывает большинство игроков. В результате к концу игры к вам перейдут едва ли не все карты соперника, а у него останутся одни козыря, против которых вам будет нечего поставить.

В этой статье я расскажу о том, как играть в дурака . А именно, опишу методику «как выиграть в дурака ».

Вначале дам краткое представление о том, зачем я пишу эту статью и кто я такой, чтобы давать советы.

Иногда я поигрываю в карты, в переводного, но чаще в подкидного дурака на мейле. Несколько тысяч сыгранных партий и больше половины побед. Последнее время мне начало фартить. Я подумал, а удача ли это или результат многолетних игр? И решил проанализировать свои действия, что и подтвердилось!

Я разработал для себя практически 100% формулу победы ! Теперь я знаю «как выиграть в дурака ». Оказывается, не я один этим интересуюсь. Если вы играете на деньги, вам особенно это поможет! Данная авторская методика относится к игре «подкидной дурак » и применяется с равным успехом как в оффлайне, так и в Интернете.

Итак, приступим. Начнём по порядку. Играть ли с одними и теми же или нет? Ну, ответ очевиден: если везёт, то да. Если нет, значит, нет. Бывает что, играя по методике, иногда проигрываешь, но редко. Это всего лишь исключение из правил, что подтверждает правило, ведь везде есть исключения и погрешности. Имейте это ввиду. Играть можно вдвоём, втроём и вчетвером.

Если играете вдовем – это для кого-то проще, для кого-то нет. Тут есть особые моменты, поддавки — чтобы противник думал, что вы слабы, а вы в самый подходящий момент выкладываете козыри на стол. Главное не пропустить этот момент, дабы не было слишком поздно. Иногда противник хочет раздавить вас до конца, иногда его целью является – проверка вашего терпения, а иногда и выиграть и смыться, оставив вас в лузерах. Гните свою палку и не отступайте от методики никогда : он будет думать, что вы беспорядочно играете, но мы то с вами знаем, что вы следуете правилам, своим правилам.

При игре втроём – выберите на чьей вы стороне, кто вы — атакующий или обороняющийся. Временный союзник это почувствует и подыграет, но помните, в финале – нет союзников — каждый сам за себя и ждите подставы и ответьте с умом, а лучше бейте первым.

Когда четыре игрока – игра только в паре, иначе практически нереально выиграть, хотя случаев масса, когда один побеждает всех. Здесь главное полагаться на доверие партнёра, показав ему своё доверие, подкинув сопернику козырную, таким образом, огородив партнёра от нападения. Он последует вашему примеру.

Это были общие советы, а теперь перейдём к некоторым хитростям. Если вы ходите первыми, и уж тем более у вас туз на руках козырный, то половина дела сделана. Ходите всегда с меньшей карты, особенно если они парные или того больше. Так больше шансов завалить противника, подкидывая больше карт. Если ходят на вас — отбивайтесь крупными, так меньше шансов, что подкинут (в начале игры мало у кого крупняк на руках) или специально собирайте больше крупных карт, чтобы остальные остались ни с чем в конце игры. Так же отбивайтесь картой того же достоинства, но козырной.

Золотое правило , и самое главное правило этой статьи, всей игры в целом и вообще всех карточных игр – умейте считать карты, какие выбыли, а какие нет. Так вы сможете практически с точностью телепата или ясновидящего, буквально знать, какая у кого карта, а это лёгкая победа.

Может быть не всё было сказано, но основные моменты прозвучали. Кроме того — никогда не светите козырные карты, даже когда думаете, что отобьётесь. Вам всё равно подкинут, и вы возьмёте. Но так, они хоть не будут знать какие карты у вас на руках.

Специфических моментов много, но данных советов достаточно, чтобы поднять вас на более высокий уровень, отталкиваясь от того, что вы уже умеете выигрывать в дурака. Добавлю, если ваш партнёр при игре вчетвером даёт противнику три карты, и тот берёт, а у вас на руке две парных и одна непарная, которую можно подкинуть — кидайте одну из парных. Например, у вас два короля и валет. Кидать нужно короля. Потому что если он отобьётся в следующий раз одним из королей, которого вы ему подкинули, думая что все карты вышли или остались в колоде, у вас будет для него сюрприз.

Всегда оставляйте козыри на самый последок, это удивит противника. Можно конечно схитрить и играть только в одном кругу людей или переговариваться, посылать друг другу знаки или мухлевать, но это ничто по сравнению с выверенной формулой, которая обернёт любой, даже самый изысканный мухлёж со стороны противника против него же самого, в вашу пользу. Удачных игр!

Станет ли первоапрельская шутка в McDonald’s тревожным звонком для его Sust?

Обновление: 3 апреля представитель McDonald’s Эшли Инлинг прислала нам следующее заявление
: «Мы читаем
эту историю как веселую шутку в День дураков. Многие читатели высмеяли
из них, как и мы. Насколько мы ценим юмор, McDonald’s серьезно относится к
корпоративной ответственности. У нас есть долгая история лидерства в отрасли в
участии сообществ, защите окружающей среды, благополучии животных, разнообразии и возможностях
, и мы работаем с нашими поставщиками, чтобы помочь
улучшить их практику.Каждый год мы выпускаем Отчет о корпоративной ответственности
, который можно найти на сайте www.crmcdonalds.com. Кроме того, McDonald’s собрал около 150 лучших мировых практик
, направленных на повышение экологичности наших ресторанов. Мы планируем поделиться ими с
в ближайшие несколько недель, так что следите за обновлениями. Хотя мы,
, гордимся достигнутыми на сегодняшний день достижениями, мы надеемся, что
будет постоянно улучшаться в этих областях ».

«Сегодня утром компания McDonald’s объявила
о прекращении планов всемирной инициативы по компостированию
после того, как ученые подтвердили, что ни один из продуктов
в меню McDonald’s не может быть компостирован», — гласила главная статья экологического веб-сайта Grist 1 апреля 2010 года.«Макдональдс остановил этот план после того, как ученые из Университета
Калифорния-Беркли обнаружили, что ни один из
пунктов меню Макдональдс не станет компостом в следующие 500
лет».

Из-за обилия первоапрельских историй, опубликованных вчера, кляп Гриста разорвал сферу социальных сетей, как ребенок, съевший Happy Meal. Но почему обманули столько людей?

Отчасти это связано с историей, опубликованной на Grist несколькими неделями ранее, об этой Happy Meal, которую Джоанн Брусо купила и поставила на полку на один год.365 дней спустя, заметил Бруссо, не было ни плесени, ни запаха, ни разложения, которое обычно ассоциируется с едой, лежащей на полке в течение одного года. (McDonald’s оспаривает утверждение Бруссо как городской легенды, что Бруссо весело опровергает). Автор Grist Тайлер Фальк, написавший первоапрельскую историю, был частично вдохновлен популярным экспериментом Брусо. «Это дало представление о том, что еда McDonald’s не разрушает ту тонкую завесу правдоподобия, которая необходима для любой успешной первоапрельской шутки», — говорит Мэри Бруно, исполнительный редактор Grist. Мол »

Лесть? Смеетесь?

Арифф парировал: «Но что ты делаешь с отходами?»

McDonald’s ответила ссылкой на свою страницу экологической ответственности, которую Arieff
счел пренебрежительной.«Они пытаются быть крутыми? дерзкий?» она говорит нам. «Если бы
они нашли время, чтобы ответить людям, они должны были бы ответить
, предлагая конкретные примеры того, что они делали для сокращения отходов. На их сайте
большая часть их усилий кажется в лучшем случае маргинальной ». (Согласно их сайту, у McDonald’s действительно есть компостирование, состоящее из нескольких пилотных программ в
Канаде и Лондоне.)

Обман оказался успешным, потому что в нем использовался любимый подход Гриста, по словам Бруно: используйте шутку, чтобы подчеркнуть суть дела.«Люди по большей части знают, что еда из Макдональдс совершенно не подходит для вас», — говорит она. «Но это что-то говорит, когда можно убедить так много людей, что ни один пункт в их меню не разложится за 500 лет. Еще одно свидетельство того, что люди понимают McDonald’s, — это то, что Майкл Поллан любит называть «веществами пищевого происхождения», или то, что люди невероятно доверчивы ».

В идеале, говорит Бруно, их подколы побудили бы McDonald’s
более открыто обсудить, как именно они подходят к
отходам и питанию.«Он мог бы служить более здоровой пищей и внедрить масштабный план компостирования
, который значительно сократит количество пищевых отходов на
», — говорит она. «Это такой лидер отрасли, что, если это сделает
McDonald’s, все остальные последуют за ним».

Арифф надеется, что обмен мнениями с ее новым другом в Twitter поможет мобилизовать McDonald’s к действию — прямо сейчас. «Устраните любую дезинформацию», — говорит она. «Покажи, что ты делаешь положительного. Сократите отходы, не «исследуйте способы сокращения отходов»! Обратитесь к национальному разговору об ожирении и измените свой продукт! » Несмотря на то, что она была в панике, Арифф говорит, что она действительно узнала одну вещь, зайдя на веб-сайт McDonald’s: «Мне показалось удивительным, что в других странах McDonald’s предлагает гораздо более здоровые варианты — например, побочный заказ из помидоров черри для детей или овощей в Индии — здесь ничего подобного не делают, кроме калорийных чрезмерно заправленных салатов.”

[Grist]

Принятые доклады — NAACL-HLT 2021

Основная конференция

TITA: двухэтапная модель взаимодействия и тематического сопоставления текста
Синву Сунь, Янлин Цуй, Хунъинь Тан, Цюю Чжу, Фучжэн Чжан и Бейхонг Цзинь

Оценка нейронного качества с множественными гипотезами для исправления грамматических ошибок
Чжэнхао Лю, Сяоюань И, Маосун Сунь, Лайнер Ян и Тат-Сенг Чуа

Маскированные условные случайные поля для маркировки последовательностей
Тяньвэнь Вэй, Ци Цзяньвэй, Шэнхуань Хэ и Сунтао Сунь

Посреднические эффекты в исследовании или какие задачи BERT выполняет в первую очередь?
авив слободкин, Лешем Чошен и Омри Абенд

Настройка триггеров с использованием скрытых данных
Эрик Уоллес, Тони Чжао, Ши Фэн и Самир Сингх

Обзор последних подходов к обработке естественного языка в сценариях с низким уровнем ресурсов
Майкл А.Хеддерих, Лукас Ланге, Хайке Адель, Янник Стрётген и Дитрих Клаков

TR-BERT: Dynamic Token Reduction for Acceleration BERT Inference
Deming Ye, Yankai Lin, Yufei Huang и Maosong Sun

Самоконтролируемое контрастное обучение для эффективного прогнозирования удовлетворенности пользователей в диалоговых агентах
Мохаммад Качуее, Хао Юань, Янг-Бум Ким и Сунгджин Ли

Как можно скорее: набор данных китайского обзора для анализа настроений и рейтинговых оценок категорий аспектов
Цзяхао Бу, Лей Рен, Чжэн Шуанг, Ян Ян, Цзинганг Ван, Фучжэн Чжан и Вэй Ву

RTFE: рекурсивная структура встраивания темпоральных фактов для завершения временного графа знаний
Юри Сюй, Хайхун Э, Мейна Сон, песня вэнью, Сяодун Львов, Ван Хаотянь и Ян Цзиньжуй

Анализ на основе супертэгов с линейными системами перезаписи без контекста
Томас Рупрехт и Рихард Мербиц

О переносимости минимального прогноза с сохранением входных данных при ответе на вопросы
Шейн Лонгпре, Йи Лу и Крис Дюбуа

Интеграция лексической информации в представления окружения сущностей для прогнозирования отношений
Ян Вуд, Марк Джонсон и Стивен Ван

SGG: Обучение выбору, руководству и генерации для генерации ключевых фраз
Цзин Чжао, Цзюньвэй Бао, Ифань Ван, Ючжэн Ву, Сяодун Хэ и Боуэн Чжоу

Предварительная подготовка к многоязычному мультимодальному обучению для Zero-Shot кросс-языковой передачи моделей зрения и языка
По-Яо Хуанг, Мандела Патрик, Джунджи Ху, Грэм Нойбиг, Флориан Метце и Александр Хауптманн

Почти бесплатный семантический проект для нейронного машинного перевода
Си Ай и Бин Фанг

Шумная дистилляция самопознания для обобщения текста
Ян Лю, Шэн Шен и Мирелла Лапата

Предварительная подготовка с метаобучением для сегментации китайских слов
Чжэнь Кэ, Лян Ши, Сунтао Сунь, Эрли Мэн, Бин Ван и Сипенг Цю

Неявно оскорбительная лексика — как это на самом деле выглядит и почему мы не доходим до этого?
Михаэль Виганд, Йозеф Руппенхофер и Элизабет Эдер

KILT: эталон для интенсивных языковых задач
Фабио Петрони, Александра Пиктус, Анжела Фан, Патрик Льюис, Маджид Яздани, Никола Де Као, Джеймс Торн, Ясин Джерните, Владимир Карпухин, Жан Маилларде, Василис Плахтос Себастьян Ридель

Обнаружение предубеждений, связанных с концепцией, в ассоциациях «форма-значение»
Тьяго Пиментел, Брайан Рорк, Сорен Вихманн, Райан Коттерелл и Дамиан Блази

StylePTB: эталон композиции для детализированной передачи управляемого текста
Ивэй Лю, Пол Пу Лян, Хай Фам, Эдуард Хови, Варнава Покзос, Руслан Салахутдинов и Луи-Филипп Моренси

GSum: Общая основа для управляемого нейронного абстрактивного обобщения
Цзы-И Доу, Пэнфэй Лю, Хироаки Хаяси, Чжэнбао Цзян и Грэм Нойбиг

Чтение и действие с завязанными глазами: необходимость семантики в текстовых игровых агентах
Шунью Яо, Картик Нарасимхан и Мэтью Хаускнехт

Хирургия нейронной сети: внедрение шаблонов данных в предварительно обученные модели с минимальными побочными эффектами для экземпляров
Чжиюань Чжан, Сюаньчэн Рен, Ци Су, Сюй Сунь и Бинь Хэ

Метрическое обучение на основе знаний для классификации коротких текстов
Дяньбо Суй, Юбо Чен, Бинцзе Мао, Делай Цю, Кан Лю и Цзюнь Чжао

Нелинейный структурный зонд
Дженнифер К.Уайт, Тьяго Пиментель, Наоми Сафра и Райан Коттерелл

Ab Antiquo: нейронная протоязыковая реконструкция
Карло Мелони, Шаули Равфогель и Йоав Голдберг

Blow the Dog Whistle: набор данных для создания, понимания и дешифрования на китайском языке
Канвен Сюй, Ванчуньшу Чжоу, Тао Гэ, Ке Сюй, Джулиан Маколи и Фуру Вэй

EnSidNet: расширенная гибридная сиамско-глубинная сеть для группирования клинических испытаний по путям разработки лекарств
Люсия Пагани

Важен не только размер: малые языковые модели также малоизвестны
Тимо Шик и Хинрих Шютце

APo-VAE: Генерация текста в гиперболическом пространстве
Шуян Дай, Чжэ Гань, Ю Ченг, Чэньян Тао, Лоуренс Карин и Цзинцзин Лю

Самообучение для неконтролируемого нейронного машинного перевода в несбалансированных сценариях обучающих данных
Хайпенг Сун, Руи Ван, Кехай Чен, Масао Утияма, Эйитиро Сумита и Тиеджун Чжао

Переосмысление нарушений в кодировщиках-декодерах для быстрого обучения
Шо Такасэ и Шун Кийоно

Они ответили? Субъективные действия и намерения в разговоре
Элиза Ферракейн, Грег Дарретт, Джуньи Джесси Ли и Катрин Эрк

Генерация нейронных аргументов с управляемым аспектом
Бенджамин Шиллер, Йоханнес Даксенбергер и Ирина Гуревич

Пользовательский текстовый корпус для оценки морфологического анализа и лексической нормализации японского языка
Шохей Хигасияма, Масао Утияма, Таро Ватанабэ и Эйитиро Сумита

Улучшение абстрактного суммирования с нулевым и малым количеством кадров с промежуточной точной настройкой и увеличением данных
Александр Фаббри, Сименг Хан, Хаоюань Ли, Хаоран Ли, Марьян Газвининеджад, Шафик Джоти, Драгомир Радев и Яшар Мехдад

Внешние вычисления с превосходными функциями
Паркер Райли и Дэниел Гилдеа

Об изучении и представлении социального значения в НЛП: социолингвистическая перспектива
Донг Нгуен, Лаура Россил и Джек Грив

Использование многоязычия в неконтролируемом машинном переводе для редких языков
Ксавьер Гарсия, Адитья Сиддхант, Орхан Фират и Анкур Парик

Самообучение улучшает предварительную подготовку к пониманию естественного языка
Цзинфэй Ду, Эдуард Граве, Белиз Гюнель, Вишрав Чаудхари, Онур Челеби, Майкл Аули, Веселин Стоянов и Алексис Конно

Формирование семантической рамки
Чие-Ян Хуанг и Тин-Хао Хуанг

DART: запись структурированных данных в открытом домене для создания текста
Линьонг Нан, Драгомир Радев, Руи Чжан, Амрит Рау, Абхинанд Сивапрасад, Чиачун Сие, Сянгу Тан, Аадит Вьяс, Неха Верма, Пранав Ирвин Кришна, Ян , Джессика Пан, Файаз Рахман, Ахмад Заиди, Мутетия Мутума, Ясин Тарабар, Анкит Гупта, Тао Ю, Йи Черн Тан, Си Виктория Лин, Кайминг Сюн, Ричард Сохер и Назнин Фатема Раджани

На пути к непрерывному обучению многоязычному машинному переводу посредством замены словаря
Ксавье Гарсия, Ноа Констан, Анкур Парих и Орхан Фират

MediaSum: крупномасштабный набор данных интервью для СМИ для подведения итогов диалога
Чэнгуан Чжу, Ян Лю, Цзе Мэй и Майкл Цзэн

Улучшение нейронной модели синтаксического анализа RST с помощью серебряных поддеревьев соглашения
Наоки Кобаяши, Цутому Хирао, Хидетака Камигаито, Манабу Окумура и Масааки Нагата

Кодируют ли состояния RNN абстрактные фонологические процессы?
Миикка Сильфверберг, Фрэнсис Тайерс, Гаррет Николай и Манс Хульден

SOrT-ing VQA Models: контрастное градиентное обучение для повышения согласованности
Самир Дхарур, Пурва Тендулкар, Дхрув Батра, Деви Парикх и Рампрасат Рамасами Сельвараджу

MUSER: Мультимодальное обнаружение стресса с использованием распознавания эмоций в качестве вспомогательной задачи
Ицюнь Яо, Михалис Папакостас, Михай Бурзо, Мохамед Абуэлениен и Рада Михалча

Насколько (не) оптимальна лексика?
Тьяго Пиментел, Ирен Никкаринен, Кайл Маховальд, Райан Коттерелл и Дамиан Блази

Заполнение шаблона генеративными трансформаторами
Синя Ду, Александр Раш и Клэр Карди

Маршрутизатор знаний: изучение распутанных представлений для графов знаний
Шуай Чжан, Си Рао, И Тай и Це Чжан

Повышение фактической согласованности абстрактного обобщения
Чэнгуан Чжу, Уильям Хинторн, Руочэнь Сюй, Цинкай Цзэн, Майкл Цзэн, Сюэдун Хуанг и Мэн Цзян

Культурное и географическое влияние на переводимость слов в изображениях на разных языках
Никзад Хани, Исидора Чара Турни, Мохаммад Садех Расули, Крис Каллисон-Берч и Дерри Танти Виджая

FUDGE: контролируемое создание текста с будущими дискриминаторами
Кевин Янг и Дэн Кляйн

Мета-обучение первого порядка с уменьшенной дисперсией для задач обработки естественного языка
Линсяо Ван, Кевин Хуанг, Тенгью Ма, Цюаньцюань Гу и Цзин Хуанг

Видео-вопрос с ответами фразами через семантические роли
Арка Садху, Кан Чен и Рам Неватия

SPLAT: Совместное предварительное обучение речи и языка для понимания разговорной речи
Ю-Ань Чунг, Ченгуан Чжу и Майкл Цзэн

Структурированное абстрактное обобщение беседы с помощью графов дискурса и действий
Цзяао Чен и Дийи Ян

Извлечение открытых иерархических отношений
Кай Чжан, Юань Яо, Руобин Се, Сюй Хан, Чжиюань Лю, Фен Линь, Лейу Линь и Маосун Сунь

QA-GNN: рассуждения с помощью языковых моделей и графов знаний для ответов на вопросы
Мичихиро Ясунага, Хоню Рен, Антуан Босселут, Перси Лян и Юре Лесковец

SentSim: межъязыковая семантическая оценка машинного перевода
Юрун Сонг, Цзюньчэнь Чжао и Люсия Специа

Насколько низко слишком низко? Одноязычный взгляд на лемматизацию на индийских языках
Кумар Саунак, Кумар Саурав и Пушпак Бхаттачарья

Пересмотр этических последствий краудсорсинговых задач НЛП
Боаз Шмуэли, Ян Фелл, Лун-Вей Ку и Сумья Рэй

OCID-Ref: 3D роботизированный набор данных с внедренным языком для заземления беспорядочной сцены
Ке-Джюн Ван, Юнь-Сюань Лю, Хун-Тин Су, Джен-Вэй Ван, Ю-Сян Ван, Уинстон Сю и Вэнь-Чин Чен

График рассуждений по ширине для многоскачкового ответа на вопросы
Юнцзе Хуанг и Мэн Ян

Моделирование серьезности жалоб в социальных сетях
Мали Джин и Николаос Алетрас

Разложение, объединение и создание: метод формирования китайских определений
Хуа Чжэн, Дамай Дай, Лэй Ли, Тяньюй Лю, Чжифанг Суй, Баобао Чанг и Ян Лю

Обоснованные разъяснения: рецепт краудсорсинга
Лучиана Бенотти и Патрик Блэкберн

Противоречивое увеличение данных для нейронного машинного перевода
Ци Лю, Мэтт Куснер и Фил Блансом

Проверяют ли синтаксические тесты синтаксис? Эксперименты с Jabberwocky Probing
Роуэн Холл Модслей и Райан Коттерелл

RST Синтаксический анализ с нуля
Thanh-Tung Nguyen, Xuan-Phi Nguyen, Shafiq Joty и Xiaoli Li

Многостороннее обучение для встраивания кросс-языковых слов
Хаочжоу Ван, Джеймс Хендерсон и Паола Мерло

На пути к моделированию стиля переводчиков в нейронном машинном переводе
Юэ Ван, Куонг Хоанг и Марчелло Федерико

SPARTA: эффективные ответы на вопросы в открытой области с помощью поиска согласования разреженных трансформаторов
Тяньчэн Чжао, Сяопэн Лу и Кюсонг Ли

Самореклама в твитах Конгресса США
Джун Ван, Келли Цуй и Бей Ю

Оценка влияния иерархического представления дискурса на производительность разрешения кореферентности сущности
Сопан Хосла и Кэролин Роуз

Неконтролируемый многоскачковый вопрос Ответы на вопросы путем создания вопросов
Лянмин Пан, Вэньху Чен, Вэньхань Сюн, Мин-Йен Кан и Уильям Ян Ван

Пример: деонтологическая этика в НЛП
Шримаи Прабхумой, Брендон Болдт, Руслан Салахутдинов и Алан У. Блэк

Оценка качества подписей к изображениям на основе крупномасштабных человеческих оценок
Томер Левинбойм, Ашиш В.Таплиял, Пиюш Шарма и Раду Сорикут

Причинные эффекты языковых свойств
Рейд Прайзант, Даллас Кард, Дэн Джурафски, Виктор Вейч и Дханья Шридхар

О переносимости эффектов смягчения смещения при тонкой настройке языковой модели
Ксисен Цзинь, Франческо Барбьери, Брендан Кеннеди, Аида Мостафазаде Давани, Леонардо Невес и Сян Рен

Многовидовая регуляризация подслов
Синьи Ван, Себастьян Рудер и Грэм Нойбиг

Управляемое упрощение текста с явным перефразированием
Муника Маддела, Фернандо Альва-Манчего и Вэй Сюй

Использование глубоких представлений радиологических отчетов в анализе выживаемости для прогнозирования смертности пациентов от сердечной недостаточности
Хён Ги Ли, Эван Шолле, Эшли Биси, Субхи Аль’Ареф и Ифань Пэн

Декодирование Smart-Start для нейронного машинного перевода
Цзянь Ян, Шумин Ма, Дондун Чжан, Цзюньчэн Ван, Чжоцзюнь Ли и Мин Чжоу

Слабо контролируемый VisualBERT: предварительное обучение представлений видения и языка без параллельных изображений и подписей
Люниан Гарольд Ли, Хаосюань Ю, Чжэкан Ван, Алиреза Зареян, Ших-Фу Чанг и Кай-Вей Чанг

Многозадачность подавляет семантический дрейф и повышает эффективность выборки в коммуникационных играх
Атул Пол Джейкоб, Майк Льюис и Джейкоб Андреас

Смешение кода на Улице Сезам: Рассвет состязательных полиглотов
Самсон Тан и Шафик Джоти

Полу-контролируемая инициализация политики для игр с подсказками языка
Цу-Джуй Фу и Уильям Ян Ван

Зондирование низкой сложности с помощью поиска подсетей
Виктор Сань и Александр Раш

Регуляризация конфиденциальности: совместная оптимизация утилит конфиденциальности в LanguageModels
Фатемехсадат Мирешгаллах, Хусейн Инан, Марчелло Хасегава, Виктор Рюле, Тейлор Берг-Киркпатрик и Роберт Сим

Dynabench: переосмысление бенчмаркинга в NLP
Доу Киела, Макс Бартоло, Исин Ни, Дивьянш Кошик, Аттикус Гейгер, Чжэнсюань Ву, Берти Видген, Груша Прасад, Аманприт Сингх, Жеманийраделтус, Трамприт Сингх, Жжеманийраделуш, Тханди Стенеторп, Робин Джиа, Мохит Бансал, Кристофер Поттс и Адина Уильямс

Утрата языковой сложности в текстовой терапии
Джейсон Вей, Келли Финн, Эмма Темплтон, Талия Уитли и Соруш Восуги

МелБЕРТ: обнаружение метафор посредством контекстуализированного позднего взаимодействия с использованием метафорических теорий идентификации
Минджин Чой, Пак Хису, Сункён Ли, Ынсон Чой, Чунхёк Ли, Донгвон Ли и Чонвук Ли

Проверка переводов слов в преобразователе и торговом декодере для слоев кодировщика
Хунфэй Сюй, Йозеф ван Генабит, Цюхуэй Лю и Дейи Сюн

Самоконтролируемое тестовое обучение для понимания прочитанного
Пратьяй Банерджи, Теджас Гокхале и Читта Барал

InfoXLM: Информационно-теоретическая основа для предварительного обучения кросс-языковой языковой модели
Зевен Чи, Ли Донг, Фуру Вэй, Нан Ян, Сакшам Сингхал, Венхуэй Ван, Ся Сун, Сянлин Мао, Хэйан Хуанг и Мин Чжоу

Важность моделирования социальных факторов языка: теория и практика
Дирк Хови и Дийи Ян

Сеть скользящего переключателя с динамической памятью для извлечения обобщения длинных документов
Peng Cui and Le Hu

Обучение организации пакета слов в предложения с помощью нейронных сетей: эмпирическое исследование
Чунъян Тао, Шен Гао, Джунтао Ли, Янсун Фэн, Дунъянь Чжао и Жуй Янь

Модель сокращения и расширения для адаптации предметной области нейронного машинного перевода
Шухао Гу, Ян Фэн и Ваннинг Се

Извлечение и передача, ваш BERT уязвим!
Сюаньли Хэ, Линцзюань Лю, Личао Сунь и Цюнкай Сюй

Гетерогенные графические нейронные сети для изучения концептуальных предварительных соотношений в образовательных данных
Чэнхао Цзя, Юнлян Шен, Йечун Тан, Лу Сун и Веймин Лу

KPQA: метрика для генеративного ответа на вопрос с использованием весов ключевых фраз
Хванхи Ли, Сынхён Юн, Франк Дернонкур, Ду Сун Ким, Чунг Буи, Чжунбо Шин и Кёмин Джунг

Сложность слов в глазах смотрящего
Сиан Гудинг, Екатерина Кочмар, Сеид Мухие Йимам и Крис Биманн

Сеть отслеживания контекста: моделирование контекста на основе графа для неявного распознавания дискурсивных отношений
Инсюэ Чжан, Фандун Мэн, Пэн Ли, Пин Цзянь и Цзе Чжоу

DA-Transformer: преобразователь с дистанционным управлением
Chuhan Wu, Fangzhao Wu и Yongfeng Huang

Обнаружение масштабируемых и интерпретируемых семантических изменений
Сириэль Монтариоль, Матей Мартинч и Лидия Пивоварова

Активное обучение $ ^ 2 $: активное сокращение избыточности в методах активного обучения для маркировки последовательностей и машинного перевода
Риши Хазра, Параг Дутта, Шубхам Гупта, Мохаммед Абдул Каасир и Амбедкар Дуккипати

Двойное возмущение: об устойчивости устойчивости и оценке контрфактического смещения
Чун Чжан, Цзею Чжао, Хуан Чжан, Кай-Вей Чанг и Чо-Джуй Се

MM-AVS: полномасштабный набор данных для мультимодального суммирования
Сиянь Фу, Цзюнь Ван и Чжэнлу Ян

UniDrop: простой, но эффективный метод улучшения трансформатора без дополнительных затрат
Zhen Wu, Lijun Wu, Qi Meng, Yingce Xia, Shufang Xie, Tao QIN, Xinyu Dai и Tie-Yan Liu

XOR QA: кросс-языковой открытый поиск ответов на вопросы
Акари Асаи, Джунго Касаи, Джонатан Кларк, Кентон Ли, Юнсол Чой и Ханнане Хаджиширзи

Создание оптимального плана вопросов для интервью с использованием графа знаний и целочисленного линейного программирования
Сохам Датта, Прабир Маллик, Сангамешвар Патил, Индраджит Бхаттачарья и Гириш Палшикар

Автоматическое создание наборов контрастности из графов сцены: проверка композиционной согласованности GQA
Йонатан Биттон, Габриэль Становски, Рой Шварц и Майкл Эльхадад

Классификация языка ненависти на протяжении всей жизни в социальных сетях
Цзин Цянь, Хун Ван, Май Эль Шериф и Сифэн Ян

Построение таксономий на основе предварительно обученных языковых моделей
Кэтрин Чен, Кевин Линь и Дэн Кляйн

Включение синтаксиса и семантики в разрешение Coreference с помощью сети внимания гетерогенного графа
Фан Цзян и Тревор Кон

Фильтрация данных с использованием кросс-языковых вложений слов
Кристиан Герольд, Ян Розендаль, Йорис Ванвинкенрой и Герман Ней

Исследование контекстных языковых моделей для поиска точек соприкосновения с визуальными представлениями
Габриэль Ильхарко, Роуэн Зеллерс, Али Фархади и Ханнане Хаджиширзи

Открытый вопрос, ответы на вопросы по таблицам с помощью плотного извлечения
Джонатан Херциг, Томас Мюллер, Сирин Кричене и Джулиан Эйзеншлос

WEC: Получение крупномасштабного кросс-документационного набора данных Event Coreference из Википедии
Алон Эйрев, Ари Каттан и Идо Даган

Представление событий с последовательными полууправляемыми дискретными переменными
Мехди Резаи и Фрэнсис Ферраро

Обратный перевод повышает доверие пользователей к MT, а не к качеству
Вилем Зоухар, Михал Новак, Ондржей Бояр, Матео Обрегон, Робин Л.Хилл, Фредерик Блен, Марина Фомичева, Люсия Специя и Лиза Янковская

Кратковременная классификация текста с триплетными сетями, расширением данных и обучением по учебной программе
Джейсон Вэй, Чэнью Хуанг, Соруш Восуги, Ю Ченг и Шики Сюй

AdaptSum: на пути к адаптации доменов с низким уровнем ресурсов для абстрактного обобщения
Тиеженг Ю, Зихан Лю и Паскаль Фунг

Тегирование в более широком контексте: когда и почему это работает?
Цзиньлань Фу, Лянцзин Фэн, Ци Чжан, Сюаньцзин Хуанг и Пэнфэй Лю

Создание синтетического корпуса на основе графа знаний для модели языка с расширенными знаниями Предварительное обучение
Ошин Агарвал, Хеминг Ге, Сиамак Шакери и Рами Аль-Рфу

Сегментация нейронной последовательности как определение крайних левых сегментов
Янмин Ли, Лемао Лю и Кайшэн Яо

Дифференцируемое открытое здравое рассуждение
Билл Ючэн Линь, Гаитян Сан, Бхуван Дхингра, Манзил Захир, Сян Рен и Уильям Коэн

Мета-обучение для обобщения предметной области при семантическом анализе
Бейлин Ван, Мирелла Лапата и Иван Титов

Адаптируемая и интерпретируемая нейронная память над символическими знаниями
Пэт Верга, Гаитян Сан, Ливио Бальдини Соарес и Уильям Коэн

МЕЧ: улучшение охвата данных и качества для лексической замены
Мина Ли, Крис Донахью, Робин Джиа, Александр Иябор и Перси Лян

COVID-19 назвал признание организации для вьетнамцев
Thinh Hung Truong, Mai Hoang Dao и Dat Quoc Nguyen

Введение в CAD: набор данных о контекстном злоупотреблении
Берти Видген, Донг Нгуен, Хелен Маргеттс, Патрисия Россини и Ребекка Тромбл

Захват семантики строк и столбцов в вопросе на основе преобразователя, ответы на вопросы по таблицам
Майкл Гласс, Мустафа Каним, Ришав Чакраварти, Альфио Глиоццо, Николас Родольфо Фауселья, Саним Ахмед Чемменгат, Вишваджит Кумар и Ави Сил

Изучение синтаксиса из естественных скобок
Тианзе Ши, Озан Ирсой, Игорь Малиутов и Лилиан Ли

Оставайтесь вместе: система для однократного и раздельного разрешения анафоры
Хунтао Ю, Нафисе Садат Мусави, Сильвиу Паун и Массимо Поэзио

Простой подход к работе с идентификаторами вне словарного запаса при глубоком обучении для исходного кода
Надежда Чиркова и Сергей Трошин

Действительно ли модели НЛП могут решать простые математические задачи со словами?
Аркил Патель, Сатвик Бхаттамишра и Навин Гоял

Выявление полезных предложений в обзорах продуктов
Ифтах Гамзу, Хила Гонен, Гилад Кутиель, Ран Леви и Юджин Агихтейн

Статические вложения как эффективные базы знаний?
Филипп Дюфтер, Нора Касснер и Хинрих Шютце

Нейронный машинный перевод без вложений
Ури Шахам и Омер Леви

Язык в поле поиска: обоснование изучения языка в реальном мире человеко-машинного взаимодействия
Федерико Бьянки, Чиро Греко и Якопо Тальябуэ

Выявление врожденного несогласия в логическом выводе на естественном языке
Синьлян Фредерик Чжан и Мари-Катрин де Марнефф

Как насчет прецедента: теоретико-информационный анализ общего права
Йозеф Валвода, Тьяго Пиментель, Никлас Стоер, Райан Коттерелл и Симоне Тойфель

Обнаружение суицидальных идей через социальные и временные представления пользователей с использованием гиперболического обучения
Рамит Сони, Харшит Джоши, Раджив Ратн Шах и Люси Флек

Трансляционное НЛП: новая парадигма и общие принципы исследования обработки естественного языка
Денис Ньюман-Гриффис, Джилл Файн Леман, Кэролайн Роуз и Гарри Хоххайзер

CaSiNo: Корпус переговорных диалогов в кемпинге для автоматических систем переговоров
Кушал Чавла, Джейса Рамирес, Рене Клевер, Гейл Лукас, Джонатан Мэй и Джонатан Гратч

Теоретико-игровая лексика для задач классификации текста
Рома Патель, Марта Гарнело, Ян Гемп и Йорам Бахрах

Обучение распознаванию диалектов
Дороттия Демски, Девьяни Шарма, Джонатан Кларк, Винодкумар Прабхакаран и Джейкоб Эйзенштейн

ДАТА: Обнаружение аномалий в тексте посредством самоконтроля трансформаторов
Андрей-Мариан Манолаш, Флорин Брэд и Елена Бурчану

Эмпирическое сравнение методов атрибуции экземпляров для НЛП
Пуя Пезешкпур, Сартак Джайн, Байрон Уоллес и Самир Сингх

Зондирование для мостового вывода в моделях языка преобразователей
Онкар Пандит и Юфанг Хоу

Учимся разбирать и организовывать сложные задачи
И Чжан, Суджай Кумар Джаухар, Юлия Киселева, Райен Уайт и Дэн Рот

О вложениях переменных в рекуррентные нейронные сети для исходного кода
Надежда Чиркова

Пакетное активное обучение с учетом разнообразия для анализа зависимостей
Тианзе Ши, Адриан Бентон, Игорь Малиутов и Озан Ирсой

Универсальные состязательные атаки с естественными триггерами для классификации текста
Ливэй Сонг, Синьвэй Ю, Сюань-Дун Пэн и Картик Нарасимхан

Многозадачное обучение для эмоционального анализа раскрытия сексуального насилия
Рамит Сони, Пунит Матур, Тару Джайн, Акаш Кумар Гаутам и Раджив Ратн Шах

Выявляет ли BERT, предварительно обученный клиническим заметкам, конфиденциальные данные?
Эрик Леман, Сартак Джайн, Карл Пичотта, Йоав Голдберг и Байрон Уоллес

CoRT: дополнительные рейтинги от Transformers
Марко Врзалик и Дирк Кречел

Группировка заголовков новостей как сложная задача NLU
Филипп Лабан, Лукас Бандаркар и Марти А.Херст

Разработка минимальной системы извлечения и чтения для ответов на вопросы в открытом домене
Сохи Ян и Минджун Сео

Об использовании контекста для прогнозирования цитируемости предложений в научных статьях
Ракеш Госанги, Равнит Арора, Мохсен Гейсариеха, Дебанджан Махата и Хаймин Чжан

Явные цели выравнивания для многоязычных двунаправленных кодеров
Джунджи Ху, Мелвин Джонсон, Орхан Фират, Адитья Сиддхант и Грэм Нойбиг

Ответ на вопросы открытого домена становится разговорным путем переписывания вопросов
Равитея Ананта, Светлана Вакуленко, Чжученг Ту, Шейн Лонгпре, Стивен Пулман и Шринивас Чаппиди

FLIN: гибкий интерфейс для веб-навигации на естественном языке
Сахисну Мазумдер и Ориана Рива

ENTRUST: рефрейминг аргумента с помощью языковых моделей и привлечение
Тухин Чакрабарти, Кристофер Хидей и Смаранда Муресан

Получите витамин C! Надежная проверка фактов с помощью противоположных доказательств
Таль Шустер, Адам Фиш и Регина Барзилай

Новый подход к избыточной генерации и оценке абстрактных резюме
Кайцян Сун, Бинцин Ван, Чжэ Фэн и Фэй Лю

Последние достижения в области обработки нейронных метафор: лингвистическая, когнитивная и социальная перспектива
Сяоюй Тонг, Екатерина Шутова и Марта Льюис

Повышение достоверности абстрактного обобщения с помощью генерации и выбора контрастных кандидатов
Сихао Чен, Фан Чжан, Казу Сон и Дэн Рот

Обнаружение машинного перевода текста на основе подобия текста с двусторонним переводом
Хоанг-Куок Нгуен-Сон, Фуонг Тхао Тран, Сейра Хидано, Ишита Гупта и Синсаку киемото

Единая предварительная подготовка для понимания и разработки программ
Васи Ахмад, Сайкат Чакраборти, Байшакхи Рэй и Кай-Вей Чанг

Препятствия на пути к прогрессу в подробных ответах на вопросы
Калпеш Кришна, Аурко Рой и Мохит Айер

Детоксикация языковых моделей рискует маргинализацией голосов меньшинств
Альберт Сю, Эшаан Патак, Эрик Уоллес, Сучин Гуруранган, Маартен Сап и Дэн Кляйн

Поддержка кластеризации с контрастным обучением
Дэцзяо Чжан, Фэн Нан, Сяокай Вэй, Шан-Вен Ли, Хэнхуи Чжу, Кэтлин Маккеун, Рамеш Наллапати, Эндрю О.Арнольд и Бинг Сян

О смещении внимания трансформатора к монотонности
Аннет Риос, Шанталь Амрейн, Ноэми Эпли и Рико Сеннрих

РУСАЛКА: создание метафор с символизмом и дискриминационным декодированием
Тухин Чакрабарти, Сюруй Чжан, Смаранда Муресан и Нанюн Пэн

От моделирования на масках к переводу: вспомогательные задачи, не относящиеся к английскому языку, улучшают понимание разговорного языка с нулевым выстрелом
Роб ван дер Гут, Ибрагим Шараф, Айжан Иманкулова, Ахмет Устюн, Мария Степанович, Алан Рампони, Сити Ориза Мириза и Барбара Планка

Тематическая модель или Тематическая болтовня? Переоценка мер семантической интерпретации
Кейтлин Дуган и Рэй Бантин

Обобщение в системах, следующих за инструкциями
Сохам Дэн, Майкл Чжоу и Дэн Рот

Непрерывное обучение классификации текста с регуляризацией на основе распутывания информации
Юфань Хуанг, Янчжэ Чжан, Цзяао Чен, Сюэчжи Ван и Дийи Ян

О влиянии случайных семян на справедливость клинических классификаторов
Сильвио Амир, Ян-Виллем ван де Меент и Байрон Уоллес

mT5: многоязычный предварительно обученный преобразователь текста в текст
Линтинг Сюэ, Ноа Констан, Адам Робертс, Михир Кале, Рами Аль-Рфу, Адитья Сиддхант, Адитья Баруа и Колин Раффель

Сложные модели распределения с концептуальной сетью философских терминов
Иветт Оортвейн, Йелке Блум, Пиа Соммерауэр, Франсуа Мейер, Вэй Чжоу и Антске Фоккенс

Вывод на основе кластеризации для связывания биомедицинских объектов
Рико Энджелл, Николас Монат, Сунил Мохан, Нишант Ядав и Эндрю МакКаллум

Универсальная семантическая маркировка для английского и мандаринского языка
Wenxi Li, Yiyang Hou, Yajie Ye, Li Liang и Weiwei Sun

Align-Refine: неавторегрессивное распознавание речи посредством итеративного выравнивания
Итан А.Чи, Джулиан Салазар и Катрин Кирхгоф

ER-AE: Генерация дифференциально-частного текста для анонимизации авторства
Хаохан Бо, Стивен Х. Дин, Бенджамин К. М. Фунг и Фархунд Икбал

Изучение исполнений для семантического анализа
Бейлин Ван, Мирелла Лапата и Иван Титов

D2S: автоматическое создание слайдов с резюмированием текста на основе запросов из документов
Эдвард Сан, Юфан Хоу, Дакуо Ван, Юньфэн Чжан и Нэнси Синь Ру Ван

LightningDOT: предварительное обучение визуально-семантических встраиваний для извлечения изображения и текста в реальном времени
Сици Сунь, Йен-Чун Чен, Линьцзе Ли, Шуохан Ван, Ювэй Фанг и Цзинцзин Лю

Объяснение прогнозов нейронной сети для пар предложений с помощью обучающих масок групп слов
Ханджи Чен, Сон Фэн, Джатин Ганхотра, Хуэй Ван, Чулака Гунасекара, Сачиндра Джоши и Янфенг Джи

Целенаправленная состязательная подготовка для понимания естественного языка
Лис Перейра, Сяодун Лю, Хао Ченг, Цзяньфэн Гао и Ичиро Кобаяши

Повышение лексической способности предварительно обученных языковых моделей для неконтролируемого нейронного машинного перевода
Александра Хронопулу, Дарио Стояновски и Александр Фрейзер

Генерация текста из структур репрезентации дискурса
Цзянмин Лю, Шай Б.Коэн и Мирелла Лапата

QMSum: новый эталон для обобщения результатов многодоменных встреч на основе запросов
Мин Чжун, Да Инь, Тао Ю, Ахмад Заиди, Мутетия Мутума, Рахул Джха, Ахмед Хасан Авадаллах, Асли Челикйилмаз, Ян Цюйру, Драгуань Лю и Драгу. Радев

Понимание пониманием не: моделирование отрицания в языковых моделях
Ариан Хоссейни, Шива Редди, Алессандро Сордони, Дмитрий Богданау, Р. Девон Хьельм и Аарон Курвиль

RocketQA: Оптимизированный обучающий подход к поиску плотных проходов для ответов на вопросы в открытой области
Инци Цюй, Ючэн Дин, Цзин Лю, КАЙ ЛИУ, Жуйян Рен, Уэйн Синь Чжао, Дасианг Донг, Хуа Ву и Хайфэн Ван

Пересмотр представлений документов для крупномасштабного обучения с нулевым выстрелом
Джихён Киль и Вей-Лун Чао

Olá, Bonjour, Salve! XFORMAL: эталон для передачи многоязычного формального стиля
Элефтерия Бриаку, Ди Лу, Ке Чжан и Джоэл Тетро

GPT Perdetry Test: создание новых значений для новых слов
Николай Малкин, Самира Ланка, Пранав Гоэль, Судха Рао и Небойша Джоджич

Тонкая настройка предварительно обученной языковой модели со слабым контролем: контрастно-регуляризованный подход к самообучению
Юэ Ю, Симиао Цзо, Хаомин Цзян, Венди Рен, Туо Чжао и Чао Чжан

Nutribullets Hybrid: многодокументный обзор здоровья
Дарш Шах, Лили Ю, Тао Лей и Регина Барзилай

На пути к всестороннему пониманию и точной оценке социальных предубеждений у предварительно обученных трансформаторов
Эндрю Сильва, Прадьюмна Тамбвекар и Мэтью Гомболай

Отрицательный перенос языка в изучающем английский язык: новый набор данных
Летисия Фариас Вандерли, Николь Чжао и Кэрри Демманс Эпп

Объяснимое многопоточное вербальное рассуждение посредством внутреннего монолога
Чжэнчжун Лян, Стивен Бетхард и Михай Сурдяну

Об обучении передаче стилей текста с прямым вознаграждением
Лю Исинь, Грэм Нойбиг и Джон Вайтинг

AVA: метод автоматической электронной оценки для систем ответов на вопросы
Thuy Vu and Alessandro Moschitti

Взгляд за пределы краткосрочного логического вывода на естественном языке для последующих задач
Аншуман Мишра, Дхрувеш Патель, Апарна Виджаякумар, Сян Лотарингия Ли, Паван Капанипати и Картик Таламадупула

РЕКОМЕНДУЮЩИЙ: улучшенный повторный ранжирование с использованием перекрестного внимания, ориентированного на охват для ответа на вопросы открытого домена
Сринивасан Айер, Севон Мин, Яшар Мехдад и Вен-тау Йих

Изучение взаимосвязи между производительностью алгоритмов, словарным запасом и временем выполнения в классификации текста
Уилсон Фирн, Орион Веллер и Кевин Сеппи

Сосредоточенное внимание улучшает создание документов, основанных на документах
Шримаи Прабхумойе, Казума Хашимото, Инбо Чжоу, Алан В. Блэк и Руслан Салахутдинов

SpanPredict: извлечение предиктивных интервалов документов с помощью нейронного внимания
Вивек Субраманиан, Мэтью Энгельхард, Сэм Берчук, Ликун Чен, Рикардо Энао и Лоуренс Карин

Проверка фактов [МАСКА]: обучение vs.Учимся вспоминать
Цзэсюань Чжун, Дэн Фридман и Данки Чен

SOCCER: Коллекция для отслеживания состояния с ограниченным объемом информации в домене спортивных комментариев
Ruochen Zhang и Carsten Eickhoff

Имеет ли значение структура? Кодирование документов для машинного чтения
Хуэй Ван, Сон Фенг, Чулака Гунасекара, Шива Патель, Сачиндра Джоши и Луис Ластрас

Эффективное внимание для обобщения длинных документов
Луян Хуанг, Шуян Цао, Николаус Парулиан, Хэн Цзи и Лу Ван

Моделирование психических состояний человека с помощью повествовательного графа на основе сущностей
Ай-Та Ли, Мария Пачеко и Дэн Голдвассер

Непараметрическое короткое обучение для устранения неоднозначности слов
Ховард Чен, Мэнчжоу Ся и Даньци Чен

Композиционное обобщение для нейросемантического анализа с помощью контролируемого внимания на уровне диапазона
Пэнчэн Инь, Хао Фанг, Грэм Нойбиг, Адам Паулс, Эммануил Антониос Платаниос, Ю Су, Сэм Томсон и Джейкоб Андреас

MetaXL: преобразование мета-представления для межъязыкового обучения с низким уровнем ресурсов
Мэнчжоу Ся, Гуоцин Чжэн, Субхабрата Мукерджи, Милад Шокухи, Грэм Нойбиг и Ахмед Хассан Авадаллах

Задняя дифференциальная регуляризация с f-дивергенцией для повышения устойчивости модели
Хао Ченг, Сяодун Лю, Лис Перейра, Яолян Ю и Цзяньфэн Гао

Структура социальных сетей онлайн модулирует скорость лексического изменения
Цзянь Чжу и Дэвид Юргенс

Сверточные сети на основе графов для определения причинно-следственной связи событий с помощью расширенных структур на уровне документов
Минь Чан Фу и Тхиен Хуу Нгуен

Надежные ответы на вопросы с помощью выравнивания частей
Джифан Чен и Грег Дарретт

Редактирование текста командой
Феликс Фалтингс, Мишель Галли, Герольд Хинц, Крис Брокетт, Крис Квирк, Цзяньфэн Гао и Билл Долан

ТАББИ: предварительно обученные представления табличных данных
Хироши Иида, Дунг Тай, Варун Манджунатха и Мохит Ийер

ReinforceBug: фреймворк для создания текстовых примеров состязательности
Бушра Сабир, Мухаммед Али Бабар и Радж Гайр

Методы оценки значимости для моделей нейронного языка
Шуоян Дин и Филипп Коэн

Контекстуализированное возмущение для текстовой состязательной атаки
Дяньци Ли, Ичже Чжан, Хао Пэн, Лицюнь Чен, Крис Брокетт, Мин-Тинг Сун и Билл Долан

Подход углубленного изучения метрики к связыванию счетов
Алим Хан, Элизабет Флеминг, Ноа Шофилд, Маркус Бишоп и Николас Эндрюс

Маски сети внимания: переосмысление и усиление трансформатора
Чжихао Фань, Еюнь Гун, Дайхенг Лю, Чжуню Вэй, Сиюань Ван, Цзян Цзяо, Нань Дуань, Жофей Чжан и Сюаньцзин Хуанг

Макро-среднее: редкие типы тоже важны
Тамме Гауда, Вэйцю Ю, Константин Лигнос и Джонатан Мэй

Прогнозирование деревьев дискурса с помощью нейронных сумматоров на основе трансформаторов
Вэнь Сяо, Патрик Хубер и Джузеппе Каренини

Эмпирическое исследование генерации нейронных ключевых фраз
Руи Мэн, Синди Юань, Тонг Ван, Саньцян Чжао, Адам Тришлер и Дацин Хэ

Измерение социальных предубеждений в обоснованном видении и языковых встраиваниях
Кэндис Росс, Борис Кац и Андрей Барбу

Дистилляция данных и моделей как решение для проверки фактов с переносом домена
Митч Пол Митхун, Сандип Сунтвал и Михай Сурдяну

Многозадачное обучение с помощью общего кодировщика для машинного перевода без авторегрессии
Юнчан Хао, Шилинь Хе, Вэньсян Цзяо, Чжаопэн Ту, Майкл Лю и Син Ван

Обрамление без упаковки: полу-контролируемая интерпретируемая модель мультимедийных рамок с несколькими видами
Шима Ханезар, Тревор Кон, Гося Миколайчак, Эндрю Турпин и Леа Фрерманн

Дистанционно контролируемые трансформаторы для электронной коммерции Продукт QA
Хэппи Миттал, Аникет Чакрабарти, Белхассен Баяр, Анимеш Анант Шарма и Нихил Расивасиа

Выберите свое собственное приключение: парные предложения в совместном написании для оценки моделей создания историй
Элизабет Кларк и Ноа Смит

Оценка безреференсной экспертной оценки для машинного перевода
Света Агравал, Джордж Фостер, Маркус Фрейтаг и Колин Черри

TaxoClass: иерархическая классификация текста с несколькими метками с использованием только имен классов
Цзяминг Шен, Венда Цю, Ю Мэн, Цзинбо Шан, Сян Рен и Цзявэй Хан

RefSum: рефакторинг нейронного обобщения
Иксинь Лю, Цзы-И Доу и Пэнфэй Лю

Адаптация разрешения Coreference для обработки повествований о насильственной смерти
Анкит Уппунда, Сьюзан Кокран, Джейкоб Фостер, Алина Арсеньева-Келер, Викки Мейс и Кай-Вей Чанг

Модульные сети для составления инструкций по
Родольфо Корона, Дэниел Фрид, Колин Девин, Дэн Кляйн и Тревор Даррелл

Дискурсивное исследование предварительно обученных языковых моделей
Фаджри Кото, Джей Хан Лау и Тимоти Болдуин

BBAEG: На пути к созданию биомедицинских состязательных примеров на основе BERT для классификации текста
Ishani Mondal

MIMOQA: Ответ на вопрос о многомодальном вводе и многомодальном выводе
Хритурадж Сингх, Аншул Насери, Денил Мехта, Айшвария Агарвал, Джатин Ламба и Баладжи Васан Сринивасан

Текстовые модульные сети: обучение декомпозиции задач на языке существующих моделей
Тушар Хот, Дэниел Хашаби, Кайл Ричардсон, Питер Кларк и Ашиш Сабхарвал

Многоходовой преобразователь для машинного перевода на уровне документов
Long Zhang, Tong Zhang, Haibo Zhang, Baosong Yang, Wei Ye и Shikun Zhang

DirectProbe: изучение представлений без классификаторов
Ичу Чжоу и Вивек Срикумар

Языковая модель с отметкой времени: обучение языковых моделей для понимания потока событий
Хоссейн Раджаби Фагихи и Париса Корджамшиди

Автоматическая классификация методов нейтрализации в описании скептицизма изменения климата
Шрей Бхатиа, Джей Хан Лау и Тимоти Болдуин

Согласование наборов данных и моделей для оценки фактов в поколении
Таня Гоял и Грег Дарретт

Межъязычный кросс-модальный предварительный тренинг для мультимодального поиска
Хунлян Фэй, Тан Ю и Пинг Ли

Декодирование NeuroLogic: (не) контролируемое создание нейронного текста с ограничениями предикатной логики
Симинг Лу, Питер Уэст, Роуэн Зеллерс, Ронан Ле Бра, Чандра Бхагаватула и Еджин Чой

Worldly Wise (WoW) — Слияние кросс-языковых знаний для основанных на фактах визуальных ответов на вопросы
Киран Рамнат, Леда Сари, Марк Хасегава-Джонсон и Чанг Ю

Конструкция состязательного примера на основе сюжета для оценки создания истории в открытой области
Сарик Газарян, Зикси Лю, Акаш С.М., Ральф Вайшедель, Арам Галстян и Нанюн Пэн

Глобальный метод раннего выхода из прошлого и будущего для ускорения вывода предварительно обученных языковых моделей
Кайюань Ляо, И Чжан, Сюаньчэн Рен, Ци Су, Сюй Сунь и Бинь Хэ

Улучшение навигации на языке зрения с помощью синтаксической информации
Цзялу Ли, Хао Тан и Мохит Бансал

Предварительное обучение на основе структуры для преобразования текста в SQL
Сян Денг, Ахмед Хасан Авадалла, Кристофер Мик, Александр Полозов, Хуан Сан и Мэтью Ричардсон

Повышение фактической полноты и согласованности создания радиологических отчетов с преобразованием изображения в текст
Ясухидэ Миура, Юхао Чжан, Эмили Цай, Кертис Ланглоц и Дэн Джурафски

Эффективное обобщение текстовых и графических кодировок многодокументных кластеров
Рамакант Пасунуру, Менгвен Лю, Мохит Бансал, Суджит Рави и Маркус Дрейер

Если вы хотите пойти далеко Идите вместе: совместный поиск доказательств кандидатов для многозвенного вопроса Ответ
Викас Ядав, Стивен Бетхард и Михай Сурдеану

NER с шумовой меткой и оценкой достоверности
Кун Лю, Яо Фу, Чуаньци Тан, Моша Чен, Ниню Чжан, Сунфан Хуанг и Шэн ГАО

Эффективные представления Gated Gazetteer для распознавания сложных объектов в низкоконтекстном вводе
Тао Мэн, Шервин Малмаси, Анжи Фанг и Олег Рохленко

Понимание жестких негативов при контрастной оценке шума
Вэньчжэн Чжан и Карл Стратос

Обогащение трансформеров структурированными представлениями для абстрактного обобщения
Ичен Цзян, Асли Челикйилмаз, Пол Смоленский, Пол Соулос, Судха Рао, Мохит Бансал, Хамид Паланги, Роланд Фернандес, Кейтлин Смит и Цзянфенг Гао

Сертифицированная устойчивость к атакам с заменой слов с дифференциальной конфиденциальностью
Вэньцзе Ван, Пэнфэй Тан, Цзянь Лу и Ли Сюн

Латентно-оптимизированная передача состязательной нейронной сети для обнаружения сарказма
Сюй Го, Боян Ли, Хан Ю и Чуньян Мяо

Разделение семантики и синтаксиса во вложениях предложений с помощью предварительно обученных языковых моделей
Джеймс Ю.Хуан, Куан-Хао Хуанг и Кай-Вэй Чанг

Оценка ценностей источников в трансферном обучении
М.Д. Ризван Парвез и Кай-Вей Чанг

Улучшенное предварительное обучение на основе шумных обучающих видео за счет плотных подписей и минимизации энтропии
Цзиненг Тан, Цзе Лэй и Мохит Бансал

Передача нескольких стилей с дискриминационной обратной связью по несвязанному корпусу
Навита Гоял, Баладжи Васан Шринивасан, Анандхавелу Н. и Абхилаша Санчети

Что в сводке? Создание основы для достижений в обобщении курсов по больницам
Гриффин Адамс, Эмили Альсентцер, Мерт Кетенси, Джейсон Цукер и Ноэми Эльхадад

Представление чисел в НЛП: обзор и видение
Авиджит Тавани, Джей Пуджара, Филип Илиевски и Педро Секели

Инкрементальная классификация текстов по нескольким фрагментам с многоэтапными новыми классами: формулировка, набор данных и система
Конгин Ся, Вэньпэн Инь, Ихао Фэн и Филипп Ю

Улучшение создания и оценки визуальных историй с помощью семантической согласованности
Адьяша Махарана, Дэррил Ханнан и Мохит Бансал

Спросите, чего не хватает и что полезно: Улучшение генерации уточняющих вопросов с использованием глобальных знаний
Бодхисаттва Прасад Маджумдер, Судха Рао, Мишель Гэлли и Джулиан Маколи

Поразительно простая лингвистическая стеганография на основе редактирования с моделью замаскированного языка
Хонаи Уэока, Юго Мураваки и Садао Курохаши

SPARTQA: тестовый тест с ответами на текстовые вопросы для пространственного мышления
Рошанак Мирзаи, Хоссейн Раджаби Фагихи, Цян Нин и Париса Корджамшиди

Об объединении обнаружения дезинформации
Наён Ли, Белинда З.Ли, Синонг Ван, Паскаль Фунг, Хао Ма, Вен-тау И и Мадиан Хабса

Непрерывное обучение нейронному машинному переводу
Юэ Цао, Хао-Жань Вэй, Бокс Чен и Сяоцзюнь Ван

Упрощение медицинских текстов на уровне абзаца
Ашвин Деварадж, Иэн Маршалл, Байрон Уоллес и Джуньи Джесси Ли

Сквозной ASR для совместного прогнозирования транскрипции и лингвистических аннотаций
Мотои Омачи, Юя Фудзита, Синдзи Ватанабэ и Мэтью Визнер

Встраивание полей: унифицированная структура на основе зерна для представления слов
Цзюньцзе Луо, Си Чен, Цзичао Сунь, Юэ Цзя Сян, Нингю Чжан и Сян Ван

Распространение оценки суммирования нескольких документов на интерактивную среду
Ори Шапира, Рамакант Пасунуру, Хадар Ронен, Мохит Бансал, Яэль Амстердамер и Идо Даган

Уточнение кросс-язычного встраивания слов с помощью оптимизации норм Манхэттена
Сютан Пэн, Чэнхуа Линь и Марк Стивенсон

Генеративное воображение улучшает машинный перевод
Куанью Лонг, Минсюань Ван и Лей Ли

MTAG: Модально-временной график внимания для невыровненных человеческих многомодальных языковых последовательностей
Цзяньин Ян, Юнсинь Ван, Жуйтао И, Юйин Чжу, Азаан Рехман, Амир Заде, Суджанья Пория и Луи-Филипп Моренси

Двунаправленный источник и целевой набор знаний для сквозного перевода речи
Хирофуми Инагума, Тацуя Кавахара и Синдзи Ватанабэ

EaSe: средство диагностики для VQA на основе разнообразия ответов
Шайлза Джолли, Сандро Пеззелле и Мойн Наби

Обучение представлению дискретных аргументов для интерактивной идентификации пар аргументов
Лу Цзи, Чжунюй Вэй, Цзин Ли, Ци Чжан и Сюаньцзин Хуанг

На пути к быстрой проверке фактов с помощью недоумения
Наён Ли, Еджин Банг, Андреа Мадотто и Паскаль Фунг

Использование внешних знаний для улучшения табличных рассуждений
J.Нираджа, Вивек Гупта и Вивек Срикумар

«Я не сумасшедший»: здравый смысл отрицания и противоречия
Ливэй Цзян, Антуан Босселут, Чандра Бхагаватула и Йеджин Чой

Улучшение межъязыковой передачи Zero-Shot для многоязычного ответа на вопросы с помощью сети знаний
Юйчэн Чжоу, Сюбо Гэн, Тао Шен, Вэньцян Чжан и Даксин Цзян

Профилирование интертекстуальности в латинской литературе с использованием вложения слов
Патрик Дж.Бернс, Джеймс Брофос, Кайл Ли, Прамит Чаудхури и Джозеф П. Декстер

WRIME: новый набор данных для оценки эмоциональной интенсивности с субъективными и объективными аннотациями
Томоюки Кадзивара, Ченхуи Чу, Норико Такемура, Юта Накашима и Хадзимэ Нагахара

Маскировка заголовка внимания для выбора содержимого времени вывода в абстрактном обобщении
Шуян Цао и Лу Ван

Непрерывное обучение без гиперпараметров для классификации предметной области в понимании естественного языка
Тин Хуа, Илинь Шэнь, Чаншэн Чжао, Йен-Чанг Сю и Хунся Цзинь

Моделирование правдоподобия событий с согласованной концептуальной абстракцией
Ян Порада, Кахир Сулеман, Адам Тришлер и Джеки Чи Кит Чунг

Мультимодальная сквозная разреженная модель для распознавания эмоций
Венлианг Дай, Самуэль Кахявиджая, Зихан Лю и Паскаль Фунг

Управление стилями времени вывода для суммирования
Шуян Цао и Лу Ван

Контекстно-зависимый декодер для нейронного машинного перевода с использованием целевой модели языка на уровне документа
Аманэ Сугияма и Наоки Йошинага

Удивляет ли несогласованность? Целевая оценка предсказания когерентности на основе языковых моделей
Энн Бейер, Шарид Лоайсига и Дэвид Шланген

Будьте осторожны с отравленными встраиваемыми словами: изучение уязвимости слоев встраивания в моделях НЛП
Вэнькай Ян, Лей Ли, Чжиюань Чжан, Сюаньчэн Рен, Сюй Сунь и Бинь Хэ

Переосмысление сокращения сети — в рамках парадигмы предварительной подготовки и тонкой настройки
Дункуань Сюй, Ян Энь-Сюйен, Цзиньси Чжао и Чжибинь Сяо

Прогрессивная генерация длинного текста с помощью предварительно обученных языковых моделей
Боуэн Тан, Зичао Ян, Маруан Аль-Шедиват, Эрик Син и Чжитинг Ху

«Что такое любовь? БЕРТ «Не причиняй мне вреда, больше нет» » Оскорбительное завершение предложения в языковых моделях
Дебора Ноцца, Федерико Бьянки и Дирк Хови

Иерархический преобразователь для диалоговых систем, ориентированных на задачи
Бишал Сантра, Потнуру Ануша и Паван Гоял

Учиться быть правым по правильным причинам
Прайд Кавумба, Бенджамин Хайнзерлинг, Ана Брассард и Кентаро Инуи

Извлечение базы знаний о механизмах из документов о COVID-19
Том Хоуп, Аида Амини, Дэвид Вадден, Мадлен ван Зуйлен, Шраванти Параса, Эрик Хорвиц, Дэниел Велд, Рой Шварц и Ханнане Хаджиширзи

PCFG могут работать лучше: создание вероятностных контекстно-свободных грамматик с множеством символов
Сонглин Ян, Янпэн Чжао и Кевэй Ту

Понимание фактов в абстрактном обобщении с помощью FRANK: эталон для показателей фактов
Артидоро Паньони, Видхиша Балачандран и Юлия Цветкова

Скалярная идентификация прилагательных и многоязычный рейтинг
Айна Гари Солер и Марианна Апидианаки

Динамическое устранение социальных предубеждений от целенаправленных представлений с помощью состязательной атаки
Ливен Ван, Юаньмэн Янь, Кэцин Хэ, Яньан Ву и Вейран Сюй

Восстановление и копирование записей династии Чосон с помощью нейроязыкового моделирования и машинного перевода
Кёнпил Кан, Кёхун Джин, Соён Ян, Суджин Чан, Джегуль Чу и Ёнбин Ким

Любопытный случай галлюцинаций в нейронном машинном переводе
Викас Раунак, Арул Менезес и Марцин Джунчис-Даумант

Выделение обоснования на уровне абзаца посредством регуляризации: тематическое исследование по делам Европейского суда по правам человека
Илиас Халкидис, Манос Фергадиотис, Димитриос Царапатсанис, Николаос Алетрас, Ион Андроутсопулос и Продромос Малакасиотис

Нейронное тематическое моделирование с несколькими источниками в многомерных пространствах встраивания
Панкадж Гупта, Ятин Чаудхари и Хинрих Шютце

Расширение обучающих данных для трансляции смешанного кода
Абхирут Гупта, Адитья Вавре и Сунита Сараваги

Высокоэффективное встраивание графов знаний Обучение с помощью замкнутого ортогонального анализа прокрастов
Сютан Пэн, Гуаньи Чен, Чэнхуа Линь и Марк Стивенсон

Ограниченное обучение для сквозной интерпретации событий
Цзин Лу и Винсент Нг

Индуктивный автокодировщик вариационных графиков
Цяньцянь Се, Цзиминь Хуан, Пань Ду, Минь Пэн и Цзян-Юнь NIE

Эмпирическое исследование предвзятости в мультимодальном анализе финансовых доходов Звонки
Рамит Соуни, Аршия Аггарвал и Раджив Ратн Шах

Преодоление разрешения анафоры: понимание современного состояния
Хидео Кобаяши и Винсент Нг

Миллион твитов стоит нескольких очков: настройка трансформаторов для задач поддержки клиентов
Амир Хадифар, Софи Лабат, Вероник Хосте, Крис Девелдер и Томас Деместер

Доступные для поиска скрытые промежуточные звенья для сквозных моделей задач разлагаемой последовательности
Сиддхарт Далмиа, Брайан Ян, Викас Раунак, Флориан Метце и Синдзи Ватанабе

WikiTalkEdit: набор данных для моделирования поведения редакторов в Википедии
Кокил Джайдка, Андреа Сеолин, Икнор Сингх, Нияти Чхая и Лайл Унгар

Набор информационных вопросов и ответов, закрепленных в исследовательских статьях
Прадип Дасиги, Кайл Ло, Из Бельтаги, Арман Коэн, Ноа Смит и Мэтт Гарднер

Слишком много общего: смещение вложений в моделях языка трансформера и его последствия
Даниэль Бис, Максим Подкорытов и XIUWEN LIU

Моделирование корреляции диагностических меток для автоматического кодирования ICD
Шан-Чи Цай, Чао-Вей Хуанг и Юн-Нунг Чен

Неавторегрессивный перевод по категориальным кодам обучающей цели
Ю Бао, Шуцзянь Хуанг, Тонг Сяо, Дунци Ван, Синюй Дай и Цзяцзюнь ЧЕН

Предварительная регистрация исследования НЛП
Эмиель ван Мильтенбург, Крис ван дер Ли и Эмиель Крамер

Fool Me Twice: Entailment from Wikipedia Gamification
Джулиан Эйзеншлос, Бхуван Дхингра, Яннис Булиан, Бенджамин Бёршингер и Джордан Бойд-Грабер

Добавление Chit-Chat для улучшения диалога, ориентированного на конкретные задачи
Кай Сун, Сынвхан Мун, Пол Крук, Стивен Роллер, Бека Сильверт, Бинг Лю, Чжигуанг Ван, Хунлей Лю, Ынджун Чо и Клэр Карди

DAGN: дискурсивная сеть графов для логических рассуждений
Инья Хуан, Мэн Фанг, Ю Цао, Ливэй Ван и Сяодан Лян

Предварительная подготовка к саморегулированию для представительств биомедицинских организаций
Фаню Лю, Эхсан Шареги, Зайцяо Мэн, Марко Базальделла и Найджел Коллиер

Состязательный диалог между ботами для агентов безопасного общения
Цзин Сюй, Да Джу, Маргарет Ли, И-Лан Буро, Джейсон Уэстон и Эмили Динан

Неавторегрессивный семантический анализ для композиционного целевого диалога
Арун Бабу, Акшат Шривастава, Армен Агаджанян, Ахмед Али, Анжела Фан и Марджан Газвининеджад

DReCa: Общая стратегия расширения задач для быстрого вывода на естественный язык
Шихар Мурти, Тацунори Хашимото и Кристофер Д.Укомплектование персоналом

Выявленная состязательная нейронная тематическая модель для отделения мнений от сюжетов в отзывах пользователей
Габриэле Пергола, Лин Гуй и Юлан Хэ

О росте трансформации для прогрессивного обучения BERT
Сяотао Гу, Лиюань Лю, Хункун Ю, Цзин Ли, Чен Чен и Цзявэй Хан

Введение в грамматику без учителя с помощью видео
Сонъян Чжан, Линьфэн Сон, Лифенг Джин, Кун Сюй, Дун Ю и Цзебо Ло

На пути к извлечению отношений с нулевым выстрелом с обучением представлению атрибутов
Чи-Яо Чен и Ченг-Тэ Ли

Изучение паралингвистических функций из аудиокниг посредством преобразования голоса в стиле
Закария Алденех, Мэтью Перес и Эмили Мауэр Провост

Прогнозирование намерений на основе примеров с наблюдателями
Шикиб Мери и Михаил Эрик

Правдиво объяснимая рекомендация с помощью нейронной логики
Ясинь Чжу, Икунь Сянь, Цзохуэй Фу, Жерар де Мело и Юнфэн Чжан

Извлечение аргумента события на уровне документа условной генерацией
Ша Ли, Хэн Цзи и Цзявэй Хан

Несовершенный также заслуживает награды: многоуровневое и последовательное моделирование вознаграждения для лучшего управления диалогом
Чжэнсю Хоу, Банг Лю, Жуйхуэй Чжао, Цзицзин Оу, Яфэй Лю, Си Чен и Ефэн Чжэн

ESC: новый дизайн WSD с извлечением смысла
Эдоардо Барба, Томмазо Пазини и Роберто Навильи

У всего есть причина: использование причинно-следственных связей в анализе юридических текстов
Сяо Лю, Да Инь, Янсун Фэн, Ютин Ву и Дунъянь Чжао

Использование описаний слотов для Zero-Shot междоменного диалога StateTracking
Чжаоцзян Лин, Бинг Лю, Сынвхан Мун, Пол Крук, Чжэнпэн Чжоу, Чжигуанг Ван, Чжоу Ю, Андреа Мадотто, Ынджун Чо и Раджен Субба

Сглаживание и сжатие разреженного пространства поиска Seq2Seq
Бен Петерс и Андре Ф.Т. Мартинс

Состязательное обучение с самоконтролем для обнаружения вне домена
Чжиюань Цзэн, Кэцин Хэ, Юаньмэн Янь, Хун Сюй и Вейран Сюй

Как мотивировать своего дракона: обучение целеустремленных агентов говорить и действовать в фантастических мирах
Притхвирадж Амманабролю, Джек Урбанек, Маргарет Ли, Артур Шлам, Тим Рокташель и Джейсон Уэстон

Что нужно сделать, чтобы исправить эталонный анализ в понимании естественного языка?
Сэмюэл Р.Боумен и Джордж Даль

ConVEx: маркировка слотов с эффективным использованием данных и малым количеством снимков
Мэтью Хендерсон и Иван Вулич

Набор данных разговоров на основе действий: корпус для создания более глубоких систем диалога, ориентированных на задачи
Дерек Чен, Ховард Чен, Йи Ян, Александр Линь и Чжоу Юй

CREAD: комбинированное разрешение эллипсов и анафор в диалогах
Бо-Сян Цзэн, Шрути Бхаргава, Джиаруй Лу, Джоэл Рубен Энтони Монис, Дхивья Пиравиперумал, Лин Ли и Хун Ю

Об индуктивном смещении моделирования замаскированного языка: от статистических к синтаксическим зависимостям
Тяньи Чжан и Тацунори Хашимото

Когда быть невидимым из mBERT — это только начало: работа с новыми языками с помощью многоязычных языковых моделей
Бенджамин Мюллер, Антониос Анастасопулос, Бенуа Саго и Джаме Седдах

Управление генерацией диалогов с помощью семантических примеров
Прахар Гупта, Джеффри Бигхэм, Юлия Цветкова и Эми Павел

DuoRAT: на пути к более простым моделям преобразования текста в SQL
Торстен Шолак, Раймонд Ли, Дмитрий Богданау, Харм де Фрис и Крис Пал

Сущности Википедии как место встречи между языками: обоснование многоязычных языковых моделей путем прогнозирования гиперссылок Википедии
Ясер Каликсто, Алессандро Раганато и Томмазо Пазини

Межзадачные взаимодействия представления экземпляров и зависимости меток для совместного извлечения информации с помощью сверточных сетей графов
Мин Ван Нгуен, Вьет Дак Лай и Тхиен Ху Нгуен

Кратковременная классификация намерений и заполнение щелей извлеченными примерами
Дайан Ю, Лухэн Хэ, Юань Чжан, Синя Ду, Панупонг Пасупат и Ци Ли

Измерение проблемы «Я не знаю» через призму количества Грайсана
Худа Хайралла и Жоао Седок

Сколько точек данных стоит запрос?
Тевен Ле Скао и Александр Раш

mPRover: создание наборов доказательств для обоснования интерпретируемых правил
Swarnadeep Saha, Prateek Yadav и Mohit Bansal

Основанные на знаниях ограничения слотов для систем диалога, ориентированного на достижение цели
Пияват Лертвиттаякумджорн, Даниэле Бонадиман и Сааб Мансур

Пересмотр слабых мест обучения с подкреплением для нейронного машинного перевода
Сэмюэл Кигеланд и Джулия Кройцер

«Хорошая попытка, детка»: Ad Hominems в диалоговых системах
Эмили Шэн, Кай-Вэй Чанг, Прем Натараджан и Нанюн Пэн

Адаптация BERT для непрерывного изучения последовательности задач классификации аспектов тональности
Цзысюань Кэ, Ху Сюй и Бинг Лю

Человеческие информативные беседы посредством условной взаимной информации
Эшвин Паранджапе и Кристофер Д.Укомплектование персоналом

Количественная дневная торговля на естественном языке с использованием обучения с подкреплением с учетом времени
Рамит Сони, Арнав Вадхва, Шивам Агарвал и Раджив Ратн Шах

Простой и эффективный многозадачный подход к обучению для создания условного диалога
Ян Цзэн и Цзян-Юнь NIE

Состязательное обучение для определения позиции нулевого выстрела в социальных сетях
Эмили Аллавей, Малавика Срикант и Кэтлин МакКаун

К классификации в Акте о мультимодальной речи на основе чувств и эмоций в Twitter
Тулика Саха, Апурва Упадхьяя, Шрипарна Саха и Пушпак Бхаттачарья

Revisit Exact Lexical Match in Information Retrieval with Contextualized Inverted List
Luyu Gao, Zhuyun Dai and Jamie Callan

Создание отрицательных выборок путем манипулирования золотыми ответами для неконтролируемого обучения модели оценки отклика
Пак Чхэхон, Юджин Джанг, Вонсук Ян и Джонг Парк

Контролируемая нейронная кластеризация с помощью обучения скрытым структурированным выходным данным: применение для проверки намерений
Ирина Гапончик и Алессандро Москитти

Знать, как задавать вопросы: запрос LM с помощью сочетания мягких подсказок
Гуанхуи Цинь и Джейсон Эйснер

Совместное извлечение явных и неявных реляционных троек с помощью схемы рассуждений Расширенная сеть двоичных указателей
Юбо Чен, Юньки Чжан, Чанран Ху и Юнфэн Хуанг

Унификация кросс-языковой семантической маркировки ролей с помощью разнородных лингвистических ресурсов
Симоне Кониа, Андреа Баччу и Роберто Навильи

Многоступенчатое рассуждение по неструктурированному тексту с извлечением плотности пучка
Чен Чжао, Чэньян Сюн, Джордан Бойд-Грабер и Хэл Доме III

Многогранная дистилляция знаний для распознавания именованных сущностей
Сюань Чжоу, Сяо Чжан, Чэньян Тао, JUNYA CHEN, Бин Сюй, Вэй Ван и Цзин Сяо

Сравнительное исследование отслеживания состояния диалога на основе схемы
Цзе Цао и И Чжан

Насколько надежны системы проверки фактов по разговорным утверждениям?
Пёнчхан Ким, Хёну Ким, Сохи Хон и Гунхи Ким

Расширенный SBERT: метод увеличения данных для улучшения бикодеров для задач парной оценки предложений
Нандан Такур, Нильс Реймерс, Йоханнес Даксенбергер и Ирина Гуревич

QuadrupletBERT: эффективная модель для крупномасштабного поиска на основе встраивания
Пэйян Лю, Сен Ван, Си Ван, Вэй Е и Шикун Чжан

Ансамбль моделей MRR и NDCG для Visual Dialog
Идан Шварц

Многоязычное согласование с BERT после предтренировки
Лин Пань, Чунг-Вей Ханг, Хаоде Ци, Абхишек Шах, Мо Ю и Салони Потдар

Абстрактное значение Представление Кодирование и декодирование управляемых графов для совместного извлечения информации
Zixuan Zhang and Heng Ji

Быстрое и масштабируемое отслеживание состояния диалога с явной модульной декомпозицией
Динминь Ван, Чэнхуа Линь, Ци Лю и Кам-Фай Вонг

Контекстно-зависимый стробируемый модуль для включения символической семантики в разрешение кореференции событий
Туан Лай, Хенг Цзи, Чунг Буи, Куан Хунг Тран, Франк Дернонкур и Уолтер Чанг

TuringAdvice: Генеративная и динамическая оценка использования языка
Роуэн Зеллерс, Ари Хольцман, Элизабет Кларк, Лианхуи Цинь, Али Фархади и Еджин Чой

Расширение создания диалогов, основанных на знаниях, с последовательной передачей знаний
Хаолань Чжан, Хайнань Чжан, Хуншен Чен, Чжуо Дин, Юнцзюнь Бао и Яньян Лань

UDALM: Неконтролируемая адаптация домена посредством языкового моделирования
Константинос Карузос, Георгиос Параскевопулос и Александрос Потамианос

Унифицированный подход на основе диапазона для анализа мнений с использованием синтаксических составляющих
Цинжун Ся, Бо Чжан, Жуй Ван, Чжэнхуа Ли, Юэ Чжан, Фей Хуанг, Ло Си и Минь Чжан

На пути к интерпретации и смягчению кратковременного обучающего поведения моделей NLU
Менгнан Ду, Варун Манджунатха, Раджив Джайн, Ручи Дешпанде, Франк Дернонкур, Цзюсян Гу, Тонг Сун и Ся Ху

Целевое расширение данных для обнаружения стойки
Инцзе Ли и Корнелия Карага

Многоязычные языковые модели предсказывают поведение человека при чтении
Нора Холленштейн, Федерико Пировано, Се Чжан, Лена Джагер и Лиза Бейнборн

ERNIE-Gram: предварительное обучение с явным моделированием языка с маской N-грамм для понимания естественного языка
Дунлин Сяо, Ю-Кун Ли, Хан Чжан, Ю Сунь, Хао Тянь, Хуа Ву и Хайфэн Ван

FlowPrior: Изучение экспрессивных априорных значений для моделей со скрытыми переменными предложениями
Сяоан Дин и Кевин Гимпель

Улучшение предварительно обученных моделей для классификации текста с несколькими метками Zero-shot с помощью усиленной иерархии меток
Хуэй Лю, Даньцин Чжан, Бин Инь и Сяодань Чжу

Разговорный язык для диалоговых систем, ориентированных на задачи с сетями с расширенной памятью
Джи Ву, Ян Харрис и Хунчжи Чжао

Состязательная атака и защита в сером ящике для классификации настроений
Ин Сюй, Сюй Чжун, Антонио Химено Йепес и Джеи Хан Лау

Маркировка целевых последовательностей с использованием самовнимания нескольких головок для целенаправленного извлечения мнений
Юхао Фэн, Янхуи Рао, Юяо Тан, Нинхуа Ван и Хэ Лю

Извлечение контрфактических подтверждающих фактов для объяснимого диагноза на основе медицинских записей с помощью графической сети
Хаоран Ву, Вэй Чен, Шуан Сюй и Бо Сюй

SmBoP: полуавторегрессионный семантический анализ снизу вверх
Джонатан Берант и Охад Рубин

ShadowGNN: нейронная сеть графической проекции для синтаксического анализатора текста в SQL
Чжи Чен, Лу Чен, Янбинь Чжао, Жуйшэн Цао, Зихан Сюй, Су Чжу и Кай Ю

Отвечая на вопросы о продукте, используя вопросы из других контекстуально похожих продуктов
Охад Розен, Дэвид Кармель, Авихай Мейер, Виталий Миркис и Юфтах Зисер

Завершение временного графа знаний с использованием линейного темпорального регуляризатора и многовекторных вложений
Chengjin Xu, Yung-Yu Chen, Mojtaba Nayyeri и Jens Lehmann

Имеет ли значение синтаксис для анализа тональности на основе аспектов?
Цзюньци Дай, Ханг Янь, Тяньсян Сунь, Пэнфэй Лю и Сипенг Цю

Многозадачное обучение отрицанию и спекуляциям для целевой классификации настроений
Эндрю Мур и Джереми Барнс

Дивергенции доменов: исследование и эмпирический анализ
Абхинав Рамеш Кашьяп, Деваманью Хазарика, Мин-Йен Кан и Роджер Циммерманн

X-класс: классификация текста с очень слабым контролем
Зихан Ван, Дирадж Мекала и Джинбо Шан

Контекстно-интерактивная предварительная подготовка по машинному переводу документов
Пэнчэн Ян, Пей Чжан, Бокс Чен, Цзюнь Се и Вэйхуа Луо

Анализ AMR с преобразователем указателя действия
Цзявэй Чжоу, Тахира Насим, Рамон Фернандес Астудильо и Раду Флориан

Неправильное определение авторегрессионного моделирования для некоторых распределений последовательностей
Chu-Cheng Lin, Aaron Jaech, Xin Li, Matthew R.Гормли и Джейсон Эйснер

Адаптация домена для арабского междоменного и перекрестного диалектного анализа тональности на основе контекстуализированного встраивания слов
Абдулла Эль Мекки, Абделькадер Эль Махдауи, Исмаил Беррада и Ахмед Хумси

SGL: Использование языков графов для семантического анализа с помощью многоязычного перевода
Луиджи Прокопио, Рокко Триподи и Роберто Навильи

NL-EDIT: исправление ошибок семантического синтаксического анализа посредством взаимодействия с естественным языком
Ахмед Элгохари, Кристофер Мик, Мэтью Ричардсон, Адам Фурни, Гонсало Рамос и Ахмед Хассан Авадалла

Группировка слов с семантическим разнообразием
Карине Чубарян, Абдул Рафаэ Хан, Анастасиос Сидиропулос и Цзя Сюй

Удивительно простой подход к извлечению сущностей и отношений
Цзэсюань Чжун и Данки Чен

Может ли скрытое выравнивание улучшить авторегрессионный машинный перевод?
Ади Хавив, Лиор Вассертайл и Омер Леви

Извлечение и распространение времени события через сети внимания графиков
Хаоян Вэнь, Янру Цюй, Хэн Цзи, Цян Нин, Цзявэй Хан, Ави Сил, Хангханг Тонг и Дэн Рот

Связывание сущностей с невидимыми базами знаний с помощью произвольных схем
Йогарши Вьяс и Мигель Баллестерос

Кодеры с тонкой настройкой для улучшенного одноязычного и многоязычного нейронного тематического моделирования с нулевым выстрелом
Аарон Мюллер и Марк Дредзе

Новое определение отсутствующих ключевых фраз и их влияние на эффективность поиска
Флориан Буден и Игорь Галлина

UmlsBERT: расширение знаний в клинической области контекстных встраиваний с использованием единой системы медицинского языка Metathesaurus
Джордж Михалопулос, Юаньсинь Ван, Хусам Кака, Хелен Чен и Александр Вонг

Обучение неконтролируемому представлению концепций для схожести текста с изменяющейся длиной
Сючао Чжан, Бо Цзун, Вэй Чэн, Цзинчао Ни, Янчи Лю и Хайфэн Чен

Обучение синтезу данных для семантического анализа
Бейлин Ван, Венпэн Инь, Си Виктория Линь и Цаймин Сюн

Временное обоснование неявных событий от дистанционного наблюдения
Бен Чжоу, Кайл Ричардсон, Цян Нин, Тушар Хот, Ашиш Сабхарвал и Дэн Рот

Не оставляя без внимания ценные знания: слабый надзор с самообучением и правилами, зависящими от предметной области
Яннис Караманолакис, Субхабрата Мукерджи, Гуоцин Чжэн и Ахмед Хассан Авадаллах

Почему не работают классификаторы полярности на уровне документа?
Карен Мартинс, Педро О.S Vaz-de-Melo и Rodrygo Santos

Моделирование нейронного языка для создания контекстных временных графов
Аман Мадаан и Имин Ян

X-METRA-ADA: кросс-языковое обучение мета-передаче, адаптация к пониманию естественного языка и ответам на вопросы
Мерьем Мхамди, Ду Сун Ким, Франк Дернонкур, Чунг Буи, Сян Рен и Джонатан Мэй

Явное моделирование синтаксиса в языковых моделях с инкрементным синтаксическим анализом и динамическим Oracle
Икан Шен, Шон Тан, Алессандро Сордони, Сива Редди и Аарон Курвиль

Изучение ансамбля графиков по нескольким деревьям зависимостей для классификации настроений на уровне аспектов
Сяочэнь Хоу, Пэн Ци, Гуантао Ван, Рекс Ин, Цзин Хуанг, Сяодун Хэ и Боуэн Чжоу

Эмоциональные модели для обнаружения объяснимого психологического стресса
Элсбет Цуркан, Смаранда Муресан и Кэтлин МакКаун

CLEVR_HYP: набор данных и базовые уровни для визуального ответа на вопрос с помощью гипотетических действий над изображениями
Шайладжа Кейур Сампат, Акшай Кумар, Йечжоу Ян и Читта Барал

Аспектно-ориентированный анализ тональности с помощью сверточных сетей графа с учетом типов и ансамбля слоев
Юаньхэ Тянь, Гуйминь Чен и Ян Сон

Пересмотр простых нейронно-вероятностных языковых моделей
Сименг Сун и Мохит Айер

Seq2Emo: последовательность для классификации эмоций с несколькими метками
Чэньян Хуанг, Амин Трабелси, Сюэбинь Цинь, Навшад Фаррук, Лили Моу и Осмар Зайан

Edge: обогащение встраиваний графов знаний с помощью внешнего текста
Саед Резайи, Хандун Чжао, Сунгчул Ким, Райан Росси, Недим Липка и Шенг Ли

Обрезка петель для оптимизации политики диалога
Йен-чен Ву и Карл Эдвард Расмуссен

Регуляризация стабильности шума для улучшения точной настройки BERT
Ханг Хуа, Синцзянь Ли, Дэцзин Доу, Чэнчжун Сю и Цзиебо Луо

Моделирование фреймов в иммиграционном дискурсе в социальных сетях
Джулия Мендельсон, Серен Будак и Дэвид Юргенс

Lattice-BERT: использование многоуровневых представлений на китайском языке Предварительно обученные языковые модели
Юйюань Лай, Ицзя Лю, Янсун Фэн, Сонгфан Хуанг и Дунъян Чжао

Уточнение целевой синтаксической оценки языковых моделей
Бенджамин Ньюман, Кай-Сян Анг, Джулия Гонг и Джон Хьюитт

HTCInfoMax: глобальная модель иерархической классификации текста посредством максимизации информации
Чжунфэнь Дэн, Хао Пэн, Дунсяо Хэ, Цзяньсинь Ли и Филип Юй

Об избыточности внимания: всестороннее исследование
Ючэн Бянь, Цзяцзи Хуанг, Синю Цай, Цзяхонг Юань и Церковь Кеннета

Модель языка с расширенными знаниями в масках для обнаружения стойки
Kornraphop Kawintiranon and Lisa Singh

ReadTwice: Чтение очень больших документов с воспоминаниями
Юрий Землянский, Джошуа Эйнсли, Мишель де Йонг, Филип Фам, Илья Экштейн и Фей Ша

Вы говорите, как человек, который смотрит драмы: на пути к прогнозированию предпочтений фильмов на основе диалоговых взаимодействий
Сергей Волохин, Джойс Хо, Олег Рохленко и Евгений Агичштейн

Объединение структурированной информации в LSTM для распознавания именованных сущностей
Лу Сюй, Чжанмин Цзе, Вэй Лу и Лидун Бинг

Инструкции по заземлению открытого домена для автоматизации задач веб-поддержки
Нэнси Сюй, Сэм Маслинг, Майкл Ду, Джованни Кампанья, Ларри Хек, Джеймс Лэнди и Моника Лам

СЦЕНАРИЙ: Самокритичная предварительная подготовка трансформаторов
Эрик Нийкамп, Бо Панг, Ин Нянь Ву и Цаймин Сюн

Beyond Black & White: Использование разногласий аннотаторов посредством многозадачного обучения Soft-Label
Томмазо Форначари, Александра Ума, Сильвиу Паун, Барбара Планк, Дирк Хови и Массимо Поэзио

Обнаружение стойки не является классификацией: повышение роли объектов-мишеней для обнаружения стойки
Аюш Каушал, Авируп Саха и Нилой Гангули

Контекстуализированные и обобщенные представления предложений посредством контрастного обучения с самоконтролем
Хирокадзу Киёмару и Садао Курохаши

Дистанционно контролируемое извлечение родства с реконструкцией предложения и приоритетами базы знаний
Фения Кристопулу, Макото Мива и София Ананиаду

Подробное последующее обучение по совершенствованию диалоговых систем на основе поиска
Чанхун Хан, Тэсук Хонг, Бёнджэ Ким, Ёнджун Ко и Чонъюн Со

Учимся генерировать комментарии к коду из иерархий классов
Джиянг Чжан, Шина Пантаплакель, Пенгю Не, Раймонд Муни, Джуньи Джесси Ли и Милош Глигорич

Демонстрации системы

PhoNLP: совместная многозадачная модель обучения для вьетнамской маркировки частей речи, распознавания именованных сущностей и анализа зависимостей
Linh The Nguyen и Dat Quoc Nguyen

Обработка сценариев с помощью машины
Мануэль Р.Чиосичи, Джозеф Каммингс, Митчелл ДеХэвен, Алекс Хеджес, Яш Канканампати, Донг-Хо Ли, Ральф Вайшедель и Марджори Фридман

NAMER: Узловая многозадачная структура для многозадачности База знаний Ответы на вопросы
Минхао Чжан, Жоюй Чжан, Лэй Цзоу, Инниан Линь и Сен Ху

Многоплановые вложения документов для конкретных доменов
Джулиан Риш, Филипп Хагер и Ральф Крестель

Улучшение поиска доказательств для автоматизированной проверки объяснимых фактов
Крис Самаринас, Винн Хсу и Монг Ли Ли

Интерактивное управление сюжетом с использованием естественного языка
Йихан Ван, Ютун Шао и Ндапа Накашоле

DiSCoL: На пути к вовлечению диалоговых систем посредством генерации ответов по линии разговора
Сарик Газарян, Зикси Лю, Тухин Чакрабарти, Сюэчжэ Ма, Арам Галстян и Нанюн Пэн

ActiveAnno: универсальный инструмент для аннотаций на уровне документа с активной интеграцией обучения
Макс Вихманн, Сеид Мухи Йимам и Крис Биманн

TextEssence: инструмент для интерактивного анализа семантических сдвигов между корпусами
Денис Ньюман-Гриффис, Венкатеш Сивараман, Адам Перер, Эрик Фослер-Люссье и Гарри Хоххейзер

Поддержка испанских писателей с помощью автоматической обратной связи
Аойф Кэхилл, Джеймс Бруно и Тамар Лави

Alexa Conversations: расширяемый подход, управляемый данными для построения диалоговых систем, ориентированных на задачи
Аниш Ачарья, Суранджит Адхикари, Санчит Агарвал, Винсент Овре, Нехал Белгамвар, Ариджит Бисвас, Шубхра Чандра, Тагионгазель Чунг, Мэри Габриэль, Шуян Гао, Рахул Гоэль, Дилек Хаккани-Тур, Ян Джезабек, Абхай Джа, Джиун-Ю Као, Пракаш Кришнан, Питер Ку, Анудж Гоял, Чиен-Вей Линь, Цин Лю, Ариндам Мандал, Анжелики Металлину, Вишал Найк, И Пан, Шачи Пол, Витторио Перера, Абхишек Сетхи, Минмин Шен, Никко Стром и Эдди Ван

FITAnnotator: гибкая и интеллектуальная система текстовых аннотаций
Янцзэн Ли, Боуэн Ю, Ли Куанган и Тингвен Лю

Тренажерный зал устойчивости: объединение среды оценки НЛП
Каран Гоэль, Назнин Фатема Раджани, Джесси Виг, Закари Ташджян, Мохит Бансал и Кристофер Ре

RESIN: кросс-документационная кросс-языковая кросс-платформенная система извлечения информации и отслеживания событий на основе Dockerlized
Haoyang Wen, Ying Lin, Tuan Lai, Xiaoman Pan, Sha Li, Xudong Lin, Ben Zhou, Manling Li, Хаоюй Ван, Хунмин Чжан, Сяодун Ю, Александр Донг, Чжэньхайлун Ван, И Фунг, Пиюш Мишра, Цин Лю, Дидак Сурис, Брайан Чен, Сьюзан Виндиш Браун, Марта Палмер, Крис Каллисон-Берч, Карл Вондрик, Цзявэй Хан, Дэн Рот , Ши-Фу Чанг и Хэн Цзи

EventPlus: конвейер понимания временных событий
Мингю Дерек Ма, Цзяо Сун, Му Ян, Кунг-Сян Хуанг, Нуан Вэнь, Шихар Сингх, Руджун Хан и Нанюн Пэн

MUDES: многоязычное обнаружение наступательных участков
Таринду Ранасингхе и Маркос Зампиери

Индустриальный трек

Классификация контекстных областей с временными представлениями
Цзы-Сян Линь, Ипенг Ши, Чентао Йе, Ян Фань, Вэйтонг Руань, Эмре Барут, Ваэль Хамза и Ченгвэй Су

Межъязычный надзор улучшает неконтролируемый нейронный машинный перевод
Минсюань Ван, Хунсяо Бай, Лэй Ли и Хай Чжао

Предварительное обучение и обучение на основе Finetune систем диалога, ориентированного на задачи в реальных условиях
Маниша Шривастава, Ичао Лу, Райли Пешон и Чэньян Ли

Выявление и устранение изменений аннотаций для понимания естественного языка
Хосе Гарридо Рамас, Джорджио Пессо, Абдалгани Абуджабал и Мартин Раджман

Система эмоционального комфорта для повышения удовлетворенности пользователей в электронной коммерции. Чат-боты для обслуживания клиентов
Шуангён Сонг, Чао Ван, Хайцин Чен и Хуан Чен

Должны ли мы найти другую модель?: Повышение производительности нейронного машинного перевода с помощью метода единичной токенизации без модификации модели
Парк Чанджун, Сугён Эо, Хёнсок Мун и Хойсок Лим

Многоязычный поиск продуктов на основе графиков в поисковой системе электронной торговли
Ханьцин Лу, Юна Ху, Тонг Чжао, Тони Ву, Ивэй Сун и Бин Инь

Автокоррекция в процессе перевода — многозадачное обучение улучшает машинный перевод диалога
Тао Ван, Чэнци Чжао, Минсюань Ван, Лэй Ли и Дей Сюн

Обучение языковых моделей при ограниченных ресурсах для обнаружения состязательной рекламы
Эшвар Шаманна Гиришекар, Шив Сурья, Нишант Нихил, Дьют Кумар Сил, Сумит Неги и Аруна Раджан

Генерация заголовка объявления с использованием модели самокритичного маскированного языка
Яшал Шакти Канунго, Сумит Неги и Аруна Раджан

Устранение уязвимости NMT при входных возмущениях
Weiwen Xu, AiTi Aw, Yang Ding, Kui Wu и Shafiq Joty

ГИБРИДНЫЙ ПОДХОД К МАСШТАБИРУЕМОМУ И НАДЕЖНОМУ ПОНИМАНИЮ ЯЗЫКА В ВИРТУАЛЬНЫХ АГЕНТАХ ПРЕДПРИЯТИЙ
Райан Прайс, Махнуш Мехрабани, Нарендра Гупта, Йон-Джун Ким, Шахаб Джалалванд, Минхуа Чен 18

Объединение методов слабо контролируемого машинного обучения для низкоресурсных NLU
Виктор Сото и Константин Аркоудас

Практическая классификация многоязычного текста на основе трансформатора
Синди Ван и Мишель Банко

Ответы на технические вопросы по задачам и доменам
Венхао Ю, Линфэй Ву, Ю Дэн, Цинкай Цзэн, Ручи Махиндру, Синем Гувен и Мэн Цзян

Создание согласованного и краткого радиологического отчета с помощью контекстно-зависимых представлений изображений и ортогональных состояний предложений
Литтон Дж. Курисинкель, Нэнси Чен и Ав Ай Ти

Когда для предсказания текста нужен дополнительный контекст? Исследование контекстных сигналов для сообщений чата и электронной почты
Стоян Траяновски, Чад Аталла, Кунхо Ким, Випул Агарвал, Милад Шокухи и Крис Куирк

Загрузка музыкального голосового помощника со слабым контролем
Серджио Орамас, Массимо Квадрана и Фабьен Гуйон

Когда и почему модель не работает? Система обнаружения ошибок «человек-в-цикле» для анализа настроений
Чжэ Лю, Юфан Го и Джалал Махмуд

Непрерывное улучшение модели для понимания языка с помощью машинного перевода
Абдалгани Абуджабал, Клаудио Делли Бови, Сунгхо Рю, Туран Годжаев, Фабиан Трифенбах и Янник Версли

Proteno: нормализация текста с ограниченными данными для быстрого развертывания в системах преобразования текста в речь
Шубхи Тьяги, Антонио Бонафонте, Хайме Лоренцо-Труба и Хавьер Латорре

Масштабирование языка для универсальной модели предлагаемых ответов
Цяньлан Инь, Паял Баджадж, Будхадитья Деб, Ю Ян, Вэй Ван, Боцзя Линь, Милад Шокоухи, Ся Сун, Ян Ян и Даксин Цзян

Query2Prod2Vec: обоснованные вложения слов для электронной коммерции
Федерико Бьянки, Якопо Тальябу и Бинцин Юй

Полуавтоматическое обучение в отраслевом масштабе для понимания естественного языка
Луосинь Чен, Франсиско Гарсия, Варун Кумар, Хэ Се и Цзяньхуа Лу

LATEX-Numeric: извлечение текстовых атрибутов, не зависящих от языка, для числовых атрибутов
Картик Мехта, Иоана Опря и Нихил Расивасиа

Обучение с использованием этикеток для категоризации товаров в электронной коммерции
Лей Чен и Хирокадзу Мияке

Архитектура для ускоренного крупномасштабного вывода моделей языка на основе преобразователя
Амир Ганиев, Андерсон Де Андраде и Колтон Чапин

Оптимизация повторного ранжирования NLU с использованием сигналов разрешения сущностей в многодоменных диалоговых системах
Тонг Ван, Цзяннинг Чен, Мохсен Малмир, Шуян Дун, Синь Хэ, Хан Ван, Чэнвэй Су, Юэ Лю и Ян Лю

Устойчивое к шумам понимание именованных сущностей для голосовых помощников
Дипак Муралидхаран, Джоэл Рубен Энтони Мониз, Сида Гао, Сяо Ян, Лин Ли, Жюстин Као, Стивен Пулман, Атиш Котари, Рэй Шен, Иньин Пан, Вивек Каул, Мубарак Сейед , Ганг Сян, Нан Дун, Идан Чжоу, Энди О, Юань Чжан, Пуджа Читкара, Сюан Ван, Алкеш Патель, Кушал Тайал, Роджер Чжэн, Питер Граш и Джейсон Д. Уильямс

OodGAN: Генеративная состязательная сеть для генерации данных вне домена
Петр Марек, Вишал Ишвар Найк, Анудж Гоял и Винсент Овре

Сравнительный анализ услуг по обнаружению коммерческих намерений с помощью практических оценок
Хаоде Ци, Лин Пань, Атин Суд, Абхишек Шах, Ладислав Кунч, Мо Ю и Салони Потдар

Разрешение сущностей в разговорах в открытой области
Минюэ Шан, Тонг Ван, Михаил Эрик, Цзяннин Чен, Цзиянг Ван, Мэтью Велч, Тяньтун Дэн, Акшай Гревал, Хан Ван, Юэ Лю, Ян Лю и Дилек Хаккани-Тур

HPIT: высокопроизводительная библиотека логических выводов для трансформаторов
Xiaohui Wang, Ying Xiong, Yang Wei, Mingxuan Wang и Lei Li

Охота на добрую волю: анализ и перепрофилирование готовых систем связывания именованных сущностей
Каран Гоэль, Лорел Орр, Назнин Фатема Раджани, Джесси Виг и Кристофер Ре

Обнаружение лучших архитектур моделей для медицинских запросов Понимание
Вэй Чжу, Юань Ни, Сяолин Ван и Готун Се

Возможности намерения для глубокого понимания естественного языка
Брайан Лестер, Санник Рэй Чоудхури, Рашми Прасад и Шринивас Бангалор

Разработка системы понимания контрактов корпоративного уровня
Арвинд Агарвал, Лаура Читикариу, Пурнима Чозият Раман, Марина Данилевски, Диман Гази, Анкуш Гупта, Шанмука Гуттула, Яннис Кацис, Муньясэкар Шишуньяла, Рахаметхагал Кришнобурья Николас Фан, Дхавал Сонаван, Снеха Сринивасан, Сударшан Р.Титте, митеш васа, Рамия Венкатачалам, Винита Яски и Хуайю Чжу

Экономичное развертывание моделей BERT в бессерверной среде
Марек Суппа, Катарина Бенешова и Андрей Швец

Эмпирическое исследование создания текстов для рекламы в поисковых системах
Хидетака Камигаито, Пейнан Чжан, Хироя Такамура и Манабу Окумура

(PDF) ColorFool: Семантическая состязательная раскраска

[4] Нилакш Дас, Мадхури Шанбхоге, Шанг-Це Чен,

Фред Хохман, Ли Чен, Майкл Э. Кунавис и

Дуэн Хорнг Чау.Как не допустить плохих парней: Pro-

учит и вакцинирует глубокое обучение с помощью сжатия jpeg com-

. препринт arXiv arXiv: 1705.02900, 2017. 1,

5

[5] Амбра Демонтис, Марко Мелис, Маура Пинтор,

Мэтью Ягельски, Баттиста Бигджо, Алина Опреа,

Кристина Нита-Ротару и Фабио Ротару. Почему переносятся версарные атаки ad-

? объясняя переносимость

атак уклонения и отравления. В материалах симпозиума по безопасности

USENIX, Санта-Клара, Калифорния,

США, август 2019 г.1

[6] Цзя Дэн, Вэй Донг, Ричард Сочер, Ли-Цзя Ли, Кай

Ли и Ли Фей-Фэй. Imagenet: крупномасштабная иерархическая база данных изображений

. In Proceedings of the IEEE Con-

ference on Computer Vision and Pattern Recognition

(CVPR), Miami Beach, Florida, USA, June 2009. 2,5

[7] Yinpeng Dong, Tianyu Pang, Hang Su, and Цзюнь Чжу.

Уклонение от защиты для переносимых состязательных примеров

с помощью трансляционно-инвариантных атак.В материалах конференции IEEE

по компьютерному зрению и распознаванию образов

(CVPR), Лонг-Бич, Калифорния, США,

июнь 2019 г. 1,2,3,4,6,8

[8] Г.К. Дзюгаите, З. Гахрамани, Д. Рой. Исследование

влияния сжатия jpg на злонамеренные изображения

. препринт arXiv arXiv: 1608.00853, 2016. 1,5

[9] Алхусейн Фавзи, Сейед-Мохсен Мусави-Дезфоли,

Паскаль Фроссар и Стефано Соатто. Эмпирическое исследование

топологии и геометрии глубоких сетей.In

Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vi-

sion and Pattern Recognition (CVPR), Salt Lake City,

Utah, USA, June 2018. 2

[10] Ян Дж. Гудфеллоу, Джонатон Шленс и Кристиан

Сегеди. Разъяснение и использование состязательного экзамена —

пл. В материалах Международной конференции

по обучающим репрезентациям (ICLR), Банф, Альберта,

Канада, апрель 2014 г. 1,5,6

[11] Каймин Хэ, Сяньюй Чжан, Шаоцин Рен и Цзянь

Сун. .Глубокое остаточное обучение для распознавания изображений.

В материалах конференции IEEE по компьютерам

Видение и распознавание образов (CVPR), Лас-Вегас,

, штат Невада, США, июнь 2016 г. 2,5,6

[12] Жежи Хе, Аднан Сирадж Ракин и Делианг Фан. Para-

метрическая инъекция шума: Обучаемая случайность для im-

доказывает устойчивость глубокой нейронной сети к атакам рекламного

sarial. В материалах конференции IEEE

по компьютерному зрению и распознаванию образов (CVPR),

Лонг-Бич, Калифорния, США, июнь 2019 г.6

[13] Хоссейн Хоссейни и Радха Пувендран. Семантика

состязательных примеров. В материалах конференции IEEE

по компьютерному зрению и распознаванию образов-

nition (CVPR), семинар, Солт-Лейк-Сити, Юта,

США, июнь 2018 г. 1,2,3,4,6,8

[14] Алекс Крижевский и Джеффри Хинтон. Изучение нескольких слоев функций из крошечных изображений. Магистр

sis, Университет Торонто, 2009 г. 2,5

[15] Алекс Крижевский, Илья Суцкевер и Джеффри Э. Хин-

тонны.Классификация Imagenet с глубокими сверточными нейронными сетями

. В Трудах о достижениях в

Neural Information Processing Systems (NIPS), Lake

Tahoe, Nevada, USA, December 2012. 2,5

[16] Алексей Куракин, Ян Гудфеллоу и Сами Бенджио.

Примеры состязательности в физическом мире. В Pro-

ceedings Международной конференции по изучению

представлений (ICLR) Workshop Track, Тулон,

Франция, апрель 2017 г.1,2,3,4,6,8

[17] Марта Ларсон, Чжуоран Лю, Саймон Бругман и

Чжэнъюй Чжао. Конфиденциальность пикселей: увеличение изображения ap-

, блокируя автоматический вывод конфиденциальной информации о сцене

. В Рабочих заметках

the MediaEval Workshop, София Антиполис, Франция,

, октябрь 2018 г. 5

[18] Анат Левин, Дани Лищинский и Яир Вайс. Col-

Ориентация с использованием оптимизации. В ACM Transactions on

Graphics (TOG), страницы 689–694, 2004.3,4

[19] К. Й. Ли, А. С. Шамсабади, Р. Санчес-Матилла, Р.

Маццон и А. Кавалларо. Защита конфиденциальности сцены —

ция. In Proceedings of the IEEE International Con-

ference on Acoustics, Speech and Signal Processing

(ICASSP), Брайтон, Великобритания, май 2019 г. 1,3

[20] Янпей Лю, Синьюнь Чен, Чанг Лю и Доун

Песня. Углубляемся в переносимый состязательный экзамен —

игры и атаки черного ящика. В материалах международной конференции по обучающим представлениям

(ICLR), Тулон, Франция, апрель 2017 г.6

[21] Цзыхао Лю, Ци Лю, Тао Лю, Янчжи Ван и Уцзе

Вэнь. Перегонка функций: сжатие jpeg-файлов, ориентированное на DNN,

против злонамеренных примеров. In Proceedings of

the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern

Recognition (CVPR), Long Beach, California, USA,

June 2019. 1

[22] Apostolos Modas, Seyed-Mohsen Moosavi-Dezfooli,

и Паскаль Фроссар. Редкий дурак: несколько пикселей делают

большой разницей.In Proceedings of the Conference

on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR),

Long Beach, California, USA, June 2019. 1,2,3,4,

6,8

[23] Сейед-Мохсен Moosavi-Dezfooli, Alhussein Fawzi,

и Паскаль Фроссар. Deepfool: простой и точный метод

для обмана глубоких нейронных сетей. In Proceed-

ings of the Conference on Computer Vision and Pat-

Произошла ошибка при настройке вашего пользовательского файла cookie

Этот сайт использует файлы cookie для повышения производительности.Если ваш браузер не принимает файлы cookie, вы не можете просматривать этот сайт.

Настройка вашего браузера для приема файлов cookie

Существует множество причин, по которым cookie не может быть установлен правильно. Ниже приведены наиболее частые причины:

• В вашем браузере отключены файлы cookie. Вам необходимо сбросить настройки своего браузера, чтобы он принимал файлы cookie, или чтобы спросить вас, хотите ли вы принимать файлы cookie.
• Ваш браузер спрашивает вас, хотите ли вы принимать файлы cookie, и вы отказались.Чтобы принять файлы cookie с этого сайта, нажмите кнопку «Назад» и примите файлы cookie.
• Ваш браузер не поддерживает файлы cookie. Если вы подозреваете это, попробуйте другой браузер.
• Дата на вашем компьютере в прошлом. Если часы вашего компьютера показывают дату до 1 января 1970 г., браузер автоматически забудет файл cookie. Чтобы исправить это, установите правильное время и дату на своем компьютере.
• Вы установили приложение, которое отслеживает или блокирует установку файлов cookie.Вы должны отключить приложение при входе в систему или проконсультироваться с системным администратором.

Почему этому сайту требуются файлы cookie?

Этот сайт использует файлы cookie для повышения производительности, запоминая, что вы вошли в систему, когда переходите со страницы на страницу. Чтобы предоставить доступ без файлов cookie потребует, чтобы сайт создавал новый сеанс для каждой посещаемой страницы, что замедляет работу системы до неприемлемого уровня.

Что сохраняется в файле cookie?

Этот сайт не хранит ничего, кроме автоматически сгенерированного идентификатора сеанса в cookie; никакая другая информация не фиксируется.

Как правило, в файле cookie может храниться только информация, которую вы предоставляете, или выбор, который вы делаете при посещении веб-сайта. Например, сайт не может определить ваше имя электронной почты, пока вы не введете его. Разрешение веб-сайту создавать файлы cookie не дает этому или любому другому сайту доступа к остальной части вашего компьютера, и только сайт, который создал файл cookie, может его прочитать.

Передача обучения и надежность для обработки естественного языка

Аннотация

Описание

Отдел

Издатель

Массачусетский технологический институт

технических отчетов — ifds.wisc.edu

H Wang, M Yurochkin, Y Sun, D Papailiopoulos, Y Khazaeni , Федеративное обучение с согласованным усреднением, ICLR 2020

S Rajput, H Wang, Z Charles, D Papailiopoulos, DETOX: основанная на резервировании платформа для более быстрого и надежного градиентного агрегирования, NeurIPS 2019

С. Лю, Д. Папайлиопулос, Д. Ахлиоптас , Плохие глобальные минимумы существуют и SGD может их достичь, ICML 2019, Семинар по глубоким явлениям, https: // arxiv.org / abs / 1906.02613

Шашанк Раджпут, Анант Гупта, Димитрис Папайлиопулос , Устранение конвергенции SGD без замены, Февраль 2020
https://arxiv.org/abs/2002.10400

З. Чарльз, С. Раджпут, С. Райт, Д. Папайлиопулос , Конвергенция и пределы состязательного обучения на разделяемых данных, май 2019 г., https://arxiv.org/abs/1905.09209

Нг, Т. Л. и Ньютон, М. А. , Случайное взвешивание для приблизительного апостериорного вывода в регрессии LASSO , отправлено, февраль 2020 г., https: // arxiv.org / abs / 2002.02629

Ке Чен, Цинь Ли, Кит Ньютон, Стив Райт , Структурированное случайное построение эскизов для обратных задач в частных производных , представлено

Ке Чен, Цинь Ли, Цзяньфэн Лу, Стив Райт , Рандомизированная выборка для построения базисных функций в обобщенных методах конечных элементов , принято, SIAM-MMS, 2019

Чжиян Дин, Лукас Эйнкемме и Цинь Ли , Анализ ошибок асимптотического сохраняющего динамического интегратора низкого ранга для многомасштабного уравнения переноса излучения , представлено

Райт, С.J. and Lee, C.-p. , Анализ случайных перестановок для циклического спуска координат, появится в Mathematics of Computing, 2020.

Curtis, FE, Robinson, DP, Royer, CW, and Wright, SJ , Trust-region Newton-CG с надежными гарантиями сложности второго порядка для невыпуклой оптимизации , отправлено в декабре 2019 г. https: // arxiv .org / abs / 1912.04365

Се Ю. и Райт С. Дж. , Сложность проксимального расширенного лагранжиана для невыпуклой оптимизации с ограничениями нелинейного равенства , сентябрь 2019 г.https://arxiv.org/abs/1908.00131

Хан Р., Виллетт Р. и Чжан А. , Оптимальная статистическая и вычислительная основа для обобщенной тензорной оценки , представленная в феврале 2020 г. https://arxiv.org/abs/2002.11255

Zhu, Z., Li, X., Wang, M., and Zhang, A ., Изучение марковских моделей с помощью оптимизации низкого ранга, пересматривается, октябрь 2019 г. https://arxiv.org/ абс / 1907.00113

Цай Т. Т., Чжан А. и Чжоу Ю., Разреженное групповое лассо: оптимальная сложность выборки, скорость сходимости и статистический вывод , отправлено, сентябрь 2019 г. https://arxiv.org/abs/1909.09851

Анру Чжан, Юетян Луо, Гарвеш Раскутти и Мин Юань , ISLET: быстрая и оптимальная низкоранговая тензорная регрессия с помощью зарисовки важности , SIAM Journal on Mathematics of Data Science, появится в 2020 году. Https: // arxiv .org / abs / 1911.03804

Идин Чен и Сяоджин Чжу, Оптимальная атака на модели авторегрессии путем манипулирования окружающей средой .В Тридцать четвертой конференции AAAI по искусственному интеллекту (AAAI), 2020 г. Pdf

Xuanqing Liu, Si Si, Xiaojin Zhu, Yang Li и Cho-Jui Hsieh, Единая структура для атаки с отравлением данных для полууправляемого обучения на основе графов, In Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 2019.

Фарнам Мансури, Юсинь Чен, Ара Вартанян, Сяоджин Чжу и Адиш Сингла, P пакетное и последовательное обучение на основе справочников: к единому взгляду на модели, In Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 2019.

Кэ Чен, Цинь Ли, Стивен Дж. Райт, Итерационный метод Шварца для эллиптического уравнения с грубыми средами на основе случайной выборки, Отправлено в августе 2019 г., принято, ICCM 2018 продолжается

Кэ Чен, Цинь Ли, Цзяньфэн Лу, Стивен Дж. Райт, Метод Шварца низкого ранга для уравнения переноса излучения с неоднородным коэффициентом рассеяния . arXiv: 1906.02176 . 2019.

Ru-Yu Lai и Qin Li, Реконструкция параметров для общего уравнения переноса ., arXiv: 1904.10049. 2019.

Кит Ньютон, Цинь Ли и Эндрю Стюарт , Диффузионная оптическая томография в байесовской структуре , arXiv: 1902.10317. 2019, принято, SIAM-MMS

Айон Сен, Сяоджин Чжу, Лиам Маршалл, Роберт Новак, Должны ли состязательные атаки использовать Pixel p-Norm ?, arXiv: 1906.02439. 2019.

Санджой Дасгупта, Даниэль Сю, Стефанос Пулис, Сяоджин Чжу, Обучение ученика черного ящика, In 36-я Международная конференция по машинному обучению (ICML) , 2019.

Yuzhe Ma, Xuezhou Zhang, Wen Sun, Xiaojin Zhu, Отравление политикой в ​​пакетном обучении с подкреплением и контроле, In Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 2019.

Xuezhou Zhang, Xiaojin Zhu, и Laurent Lessard, Online Data Poisoning Attacks, arXiv: 1903.01666. 2019.

Идин Чен и Сяоцзинь Чжу, Оптимальная состязательная атака на модели авторегрессии, arXiv: 1902.00202, 2019.

Оуэн Левин, Цзихан Мэн, Викас Сингх, Сяоджин Чжу, Обман компьютерного зрения для определения неверного индекса массы тела, arXiv: 1905.06916, 2019.

Zhang H, Ericksen SS, Lee Cp, Ananiev GE, Wlodarchak N, Yu P, Mitchell JC, Gitter A, Wright SJ, Hoffman FM, Wildman SA, Newton MA, Прогнозирование ингибиторов киназ с использованием наборов информаторов на основе матрицы биоактивности, PLoS Comput Biol 15 (8): e1006813, 2019.

Yuzhe Ma, Xiaojin Zhu, и Justin Hsu . Отравление данными против дифференциально-частных обучающихся: атаки и защиты. В 28-я Международная объединенная конференция по искусственному интеллекту (IJCAI) , 2019.

O’Neill, M. и Wright, S.J. , Метод логарифмического барьера Newton-CG для ограниченной оптимизации с гарантиями сложности , представленный в апреле 2019 г.

Glendening, E. , Wright, SJ и Weinhold, F. , Эффективная оптимизация весов теории естественного резонанса и порядков облигаций с помощью выпуклого программирования на основе Грама , 2019.

Zeyuan Allen-Zhu , Yuanzhi Li , Yingyu Liang , Обучение и обобщение в сверхпараметризованной нейронной сети s, выход за пределы двух уровней https://arxiv.org/abs/1811.04918

Hongyang Zhang , Vatsal Sharan , Moses Charikar , Yingyu Liang , Гарантии восстановления квадратичных тензоров с ограниченными наблюдениями, Международная конференция по искусственному интеллекту и статистике (AISTATS), 2019

Юаньчжи Ли , Инъюй Лян , Изучение сверхпараметризованных нейронных сетей с помощью стохастического градиентного спуска на структурированных данных, Системы обработки нейронной информации (NeurIPS), 2018.

H. Wang , Z. Charles , D. Papailiopoulos, ErasureHead: Распределенный градиентный спуск без задержек с использованием приближенного градиентного кодирования,

S Rajput , Z. Feng , Z. Charles , P.-L. Loh , D. Papailiopoulos , Приводит ли увеличение данных к положительной прибыли? ICML 2019

З. Чарльз , Х. Розенберг , Д.Папайлиопулос , Геометрическая перспектива переносимости состязательных направлений, AISTATS 2019

Chen, H. Wang , J. Zhao , P. Koutris , D. Papailiopoulos, Влияние ширины сети на производительность крупномасштабного обучения , NeurIPS 2018.

Charles, D ., Papailiopoulos , Градиентное кодирование с использованием стохастической блочной модели ISIT 2018.

Anru Zhang , Cross: эффективное тензорное завершение. Анналы статистики, 47, 936-964, 2019.

Анру Чжан и Донг Ся . Тензор СВД: статистические и вычислительные ограничения. Транзакции IEEE по теории информации, 64, 7311-7338, 2018.

Anru Zhang и Rungang Han , Оптимальное разложение по разреженным сингулярным числам для многомерных данных высокого порядка . Журнал Американской статистической ассоциации, выйдет в 2019 году.

Anru Zhang и Kehui Chen . Непараметрическая ковариационная оценка для смешанных лонгитюдных исследований с приложениями к здоровью женщин среднего возраста, пересматривается, октябрь 2018 г.

Anru Zhang и Yuchen Zhou . О неасимптотических и точных нижних границах хвоста случайных величин , на пересмотре, ноябрь 2018 г.

Pixu Shi , Yuchen Zhou и Anru Zhang . Высокомерная регрессия логарифма ошибок в переменной с приложениями к анализу данных о составе микробов , отправлено, декабрь 2018 г.

Anru Zhang и Mengdi Wang . Сжатие спектрального состояния марковских процессов , подано, сентябрь 2018 г.

Botao Hao , Anru Zhang и Guang Cheng . Оценка разреженного и низкорангового тензора с помощью кубических зарисовок , на доработке, январь 2019 г.

Anru Zhang , T. Tony Cai и Yihong Wu (2018). Heteroskedastic PCA: алгоритм, оптимальность и приложения , отправлено, октябрь 2018 г.

Anru Zhang , Yuetian Luo , Garvesh Raskutti , Ming Yuan , ISLET: быстрая и оптимальная низкоранговая тензорная регрессия с помощью наброска важности , отправлено, декабрь 2018 г.

Lili Zheng , Garvesh Raskutti , Тестирование многомерных сетевых параметров в моделях авторегрессии , представлено, декабрь 2018 г.

Бенджамин Марк , Гарвеш Раскутти , Ребекка Уиллетт , Оценка структуры сети на основе неполных данных о событиях , (AISTATS), 2019

К.-С. июня, Р. Виллетт , С. Райт и Р. Новак . Билинейные бандиты с низкоранговой структурой. отправлено, ICML, 2019

Д. Гилтон, G . Ongie и R. Willett . Сети Неймана для обратных задач в визуализации, представлено, январь 2019

G. Ongie , L. Balzano , D. Pimentel-Alarcón , R. Willett и R. D. Nowak , Тензорные методы для нелинейного завершения матрицы , 2018.

Y. Li , G. Raskutti и R. Willett , Графическая регуляризация для задач регрессии с высококоррелированными планами, 2018.

Z. Kuang , Y. Bao , J. Thomson , M. Caldwell , P. Peissig , R. Stewart , R. Willett и D. Page . Подход к перепрофилированию лекарств на основе машинного обучения с использованием базовой регуляризации .Приглашенная глава книги. In Silico Repurposing. Методы в серии молекулярной биологии. Springer, 2018.

Z. Charles , A. Jalali и R. Willett , Sparse Subspace Clustering с отсутствующими и поврежденными данными , IEEE Data Science Workshop, 2018. https://arxiv.org/abs/1707.02461

A. Jalali и R. Willett , Отсутствующие данные в оценке разреженной матрицы переходов для субгауссовских векторных авторегрессионных процессов , принято на Американской конференции по контролю, 2018.

Anne Gelb , Xiao Hou, Qin Li , Численный анализ законов сохранения с использованием минимизации $ l_1 $ , представлено в декабре 2018 г.

Kit Newton , Qin Li , Методы Монте-Карло с использованием уравнения диффузии с использованием цепей Маркова для уравнения обратного переноса излучения , подано, декабрь 2018 г.

Июн, К.-С. , Willett, R. , Wright, S. J. и Nowak, R., «Билинейные бандиты с низкоуровневой структурой», ICML, 2019. https://arxiv.org/abs/1901.02470

Ли, C.-p. и Райт, С. Дж. , «Алгоритмы первого порядка сходятся быстрее, чем O (1 / k) для выпуклых задач», ICML, 2019 г.

Lim, C.-H. , Linderoth, J. T. , Luedtke, J. R . И Wright, S. J ., «Распараллеливание субградиентных методов для двойственного лагранжева в стохастическом смешанно-целочисленном программировании», представленный в октябре 2018 г.

О’Нил, М. и Райт, С. Дж. ., Поведение методов ускоренного градиента вблизи критических точек невыпуклых функций, https://arxiv.org/abs/1706.07993, Появиться в математическом программировании, Серия Б.

Ли, C.-p. и Райт, С. Дж., «Неточное последовательное квадратичное приближение для регуляризованной оптимизации», которое появится в Computational Optimization and Applications , 2019.

Laurent Lessard , Xuezhou Zhang и Xiaojin Zhu .Оптимальный подход к управлению последовательным машинным обучением. В 22-й Международной конференции по искусственному интеллекту и статистике (AISTATS), 2019 г.

Сяоцзинь Чжу . Оптимальное управление состязательным машинным обучением. arXiv: 1811.04422, 2018. [ссылка]

Kwang-Sung Jun , Lihong Li , Yuzhe Ma и Xiaojin Zhu . Состязательные атаки на случайных бандитов. В достижениях в системах обработки нейронной информации (NIPS), 2018.[pdf]

Сяоджин Чжу , Адиш Сингла , Сандра Зиллес , Анна Н. Рафферти . Обзор машинного обучения. ArXiv 1801.05927, 2018.

Yuzhe Ma , Robert Nowak , Philippe Rigollet , Xuezhou Zhang и Xiaojin Zhu . Учитель улучшает обучение, выбирая обучающее подмножество. В 21-й Международной конференции по искусственному интеллекту и статистике (AISTATS), 2018.[pdf | Код AMPL]

Ayon Sen , Scott Alfeld , Xuezhou Zhang , Ara Vartanian , Yuzhe Ma и Xiaojin Zhu . Тренировочный комплект камуфляжный. In Conference on Decision and Game Theory for Security (GameSec), 2018 [pdf]

Yuzhe Ma , Kwang-Sung Jun , Lihong Li и Xiaojin Zhu . Атаки с отравлением данных у контекстных бандитов. In Conference on Decision and Game Theory for Security (GameSec), 2018 [arXiv]

Evan Hernandez , Ara Vartanian и Xiaojin Zhu .Синтез программ с визуальной спецификацией. ArXiv 1806.00938, 2018. e [arXiv | набор данных корпуса визуальной спецификации | игра для программирования речи для Chrome | ГАМЛЕТ разговор | Обсуждение CS NEST | белая бумага]

Айон Сен , Пурав Патель , Мартина А. Рау , Блейк Мейсон , Роберт Новак , Тимоти Т. Роджерс и Сяоджин Чжу . Машина превосходит человека в последовательности визуальных эффектов для тренировки беглости восприятия. В образовательном интеллектуальном анализе данных, 2018.[pdf]

Ли, C.-p . и Райт, С. Дж. ., «Неточный стохастический блочно-координатный спуск переменной метрики для регуляризованной оптимизации», http://www.optimization-online.org/DB_HTML/2018/08/6753.html, август 2018 г.

Освал, Урваши и Роберт Новак . «Масштабируемая кластеризация разреженных подпространств с помощью упорядоченной взвешенной регрессии l 1». В 2018 56-я ежегодная конференция Allerton по коммуникациям, управлению и вычислениям (Allerton) , стр.305-312. IEEE, 2018.

Катария, Сумит , Лалит Джайн , Нандана Сенгупта , Джеймс Эванс и Роберт Новак . «Адаптивная выборка для грубого ранжирования». В Международная конференция по искусственному интеллекту и статистике , стр. 1839-1848. 2018.

Джун, Кван-Сун и Роберт Новак . «Байесовское активное обучение на графах». В Кооперативная и графическая обработка сигналов , стр.283-297. Academic Press, 2018.