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ACL20 基于图注意力网络的多粒度机器阅读理解文档建模
ACL20 基于图注意力网络的多粒度机器阅读理解文档建模

本文提出了一个新的多粒度阅读理解框架,并且在NQ数据集上验证了其有效性。我们利用文档自身的层次结构特性,以四个粒度建模文档,并且同时考虑NQ中两个粒度答案的依赖关系。实验结果表明我们提出的方法是非常有效的,并且相比现有方法有了大幅度的提升。

WWW20 关键词生成提升电商会话推荐
WWW20 关键词生成提升电商会话推荐

在本文中,我们探索了关键词生成对基于电商会话的推荐的影响。我们提出了一种新颖的混合模型,即ESRM-KG,将关键词生成融入到基于会话的推荐中。在大规模的真实世界电商数据集上进行的广泛实验验证了ESRM-KG模型的有效性。

ACL 2010-2020研究趋势总结
ACL 2010-2020研究趋势总结

2020年5月23日,有幸受邀在中国中文信息学会青年工作委员会主办的AIS(ACL-IJCAI-SIGIR)2020顶会论文预讲会上介绍了ACL会议近年来的研究趋势,特整理成幻灯片配文字版,希望对相关领域的研究者有所帮助。

语法纠错的研究现状
语法纠错的研究现状

语法纠错(Grammatical Error Correction, GEC)是自然语言处理领域中的一个重要任务,GEC任务要求检测一句话中是否有语法错误,并自动将检测出的语法错误进行纠正,GEC在文本校对、外文学习辅助中都有重要的应用。