| A | B | C | D | E | F | G | H | I | J | K | L | M | N | O | P | Q | R | S | T | U | V | W | X | Y | Z | AA | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
1 | СТАТЬИ НЕ ИЗ СПИСКА ПРИВЕТСТВУЮТСЯ! Ключевые конференции: ACL, EMNLP, NAACL, EACL, CoNLL, ... | Кто берет | Ссылка | ||||||||||||||||||||||||
2 | |||||||||||||||||||||||||||
3 | Векторные представления: | ||||||||||||||||||||||||||
4 | GloVe: Global Vectors for Word Representation | Анастасия Рысьмятова (10) | http://www-nlp.stanford.edu/pubs/glove.pdf | ||||||||||||||||||||||||
5 | Linear Algebraic Structure of Word Senses, with Applications to Polysemy | Никита Шаповалов (10, больше времени) | https://arxiv.org/abs/1601.03764 | ||||||||||||||||||||||||
6 | Distributed Representations of Sentences and Documents | Николай Попов | http://cs.stanford.edu/~quocle/paragraph_vector.pdf | ||||||||||||||||||||||||
7 | Learning Deep Structured Semantic Models for Web Search using Clickthrough Data | Всеволод Викулин (10) | https://www.microsoft.com/en-us/research/wp-content/uploads/2016/02/cikm2013_DSSM_fullversion.pdf | ||||||||||||||||||||||||
8 | Neural Word Embedding as Implicit Matrix Factorization | https://levyomer.files.wordpress.com/2014/09/neural-word-embeddings-as-implicit-matrix-factorization.pdf | |||||||||||||||||||||||||
9 | |||||||||||||||||||||||||||
10 | Неросетевые подходы: | ||||||||||||||||||||||||||
11 | A Neural Probabilistic Language Model | http://www.jmlr.org/papers/volume3/bengio03a/bengio03a.pdf | |||||||||||||||||||||||||
12 | Sequence to Sequence Learning with Neural Networks | Руслан Камалов | https://arxiv.org/pdf/1409.3215.pdf | ||||||||||||||||||||||||
13 | Recursive Deep Models for Semantic Compositionality Over a Sentiment Treebank | Аида Гетоева | http://nlp.stanford.edu/~socherr/EMNLP2013_RNTN.pdf | ||||||||||||||||||||||||
14 | Memory Networks (for Question Answering) | https://arxiv.org/pdf/1410.3916.pdf | |||||||||||||||||||||||||
15 | Globally Normalized Transition-Based Neural Networks | Надежда Чиркова (17, больше вреемни) | https://arxiv.org/pdf/1603.06042.pdf | ||||||||||||||||||||||||
16 | SeqGAN: Sequence Generative Adversarial Nets with Policy Gradient | Олег Иванов (17) | https://arxiv.org/abs/1609.05473 | ||||||||||||||||||||||||
17 | Google's Multilingual Neural Machine Translation System: Enabling Zero-Shot Translation | Александра Степина (май, если будет) | https://arxiv.org/pdf/1611.04558.pdf | ||||||||||||||||||||||||
18 | |||||||||||||||||||||||||||
19 | Тематическое моделирование: | ||||||||||||||||||||||||||
20 | A Biterm Topic Model for Short Texts | Анжелика Сухарева | https://pdfs.semanticscholar.org/f499/5dc2a4eb901594578e3780a6f33dee02dad1.pdf | ||||||||||||||||||||||||
21 | A Topic Model for Word Sense Disambiguation | http://www.aclweb.org/anthology/D07-1109 | |||||||||||||||||||||||||
22 | Machine Reading Tea Leaves: Automatically Evaluating Topic Coherence and Topic Model Quality | http://www.aclweb.org/anthology/E14-1056 | |||||||||||||||||||||||||
23 | Integrating Topics and Syntax | http://psiexp.ss.uci.edu/research/papers/composite.pdf | |||||||||||||||||||||||||
24 | Mining Contrastive Opinions on Political Texts using Cross-Perspective Topic Model | Таснима Садекова (май) | https://pdfs.semanticscholar.org/ef40/1fdf8e856989e7704e3bde7e991a79675d32.pdf | ||||||||||||||||||||||||
25 | |||||||||||||||||||||||||||
26 | Машинный перевод: | ||||||||||||||||||||||||||
27 | Neural Mаchine Translation by Jointly Learning to Align and Translate | https://arxiv.org/pdf/1409.0473.pdf | |||||||||||||||||||||||||
28 | Google’s Neural Machine Translation System: Bridging the Gap between Human and Machine Translation | Аят Оспанов | https://arxiv.org/pdf/1609.08144.pdf | ||||||||||||||||||||||||
29 | BLEU: a Method for Automatic Evaluation of Machine Translation | Вадим Журавлёв | http://www.aclweb.org/anthology/P02-1040.pdf | ||||||||||||||||||||||||
30 | A Simple, Fast, and Effective Reparameterization of IBM Model 2 | http://www.aclweb.org/anthology/N13-1073 | |||||||||||||||||||||||||
31 | |||||||||||||||||||||||||||
32 | Разное: | ||||||||||||||||||||||||||
33 | Discovering Word Senses from Text | Антон Андрейцев | http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.12.6771&rep=rep1&type=pdf | ||||||||||||||||||||||||
34 | Modelling Compression with Discourse Constraints | Адиль Тлеубаев | http://www.aclweb.org/anthology/D07-1001 | ||||||||||||||||||||||||
35 | Structured Perceptron with Inexact Search (POS-tagging) | http://www.aclweb.org/anthology/N12-1015 | |||||||||||||||||||||||||
36 | Using Semantic Roles to Improve Question Answering | http://www.aclweb.org/anthology/D07-1002 | |||||||||||||||||||||||||
37 | Easy Contextual Intent Prediction and Slot Detection | http://www.cs.toronto.edu/~aditya/publications/contextual.pdf | |||||||||||||||||||||||||
38 | First Story Detection | Владислав Амелин (май) | |||||||||||||||||||||||||
39 | |||||||||||||||||||||||||||
40 | |||||||||||||||||||||||||||
41 | |||||||||||||||||||||||||||
42 | |||||||||||||||||||||||||||
43 | |||||||||||||||||||||||||||
44 | |||||||||||||||||||||||||||
45 | |||||||||||||||||||||||||||
46 | |||||||||||||||||||||||||||
47 | |||||||||||||||||||||||||||
48 | |||||||||||||||||||||||||||
49 | |||||||||||||||||||||||||||
50 | |||||||||||||||||||||||||||
51 | |||||||||||||||||||||||||||
52 | |||||||||||||||||||||||||||
53 | |||||||||||||||||||||||||||
54 | |||||||||||||||||||||||||||
55 | |||||||||||||||||||||||||||
56 | |||||||||||||||||||||||||||
57 | |||||||||||||||||||||||||||
58 | |||||||||||||||||||||||||||
59 | |||||||||||||||||||||||||||
60 | |||||||||||||||||||||||||||
61 | |||||||||||||||||||||||||||
62 | |||||||||||||||||||||||||||
63 | |||||||||||||||||||||||||||
64 | |||||||||||||||||||||||||||
65 | |||||||||||||||||||||||||||
66 | |||||||||||||||||||||||||||
67 | |||||||||||||||||||||||||||
68 | |||||||||||||||||||||||||||
69 | |||||||||||||||||||||||||||
70 | |||||||||||||||||||||||||||
71 | |||||||||||||||||||||||||||
72 | |||||||||||||||||||||||||||
73 | |||||||||||||||||||||||||||
74 | |||||||||||||||||||||||||||
75 | |||||||||||||||||||||||||||
76 | |||||||||||||||||||||||||||
77 | |||||||||||||||||||||||||||
78 | |||||||||||||||||||||||||||
79 | |||||||||||||||||||||||||||
80 | |||||||||||||||||||||||||||
81 | |||||||||||||||||||||||||||
82 | |||||||||||||||||||||||||||
83 | |||||||||||||||||||||||||||
84 | |||||||||||||||||||||||||||
85 | |||||||||||||||||||||||||||
86 | |||||||||||||||||||||||||||
87 | |||||||||||||||||||||||||||
88 | |||||||||||||||||||||||||||
89 | |||||||||||||||||||||||||||
90 | |||||||||||||||||||||||||||
91 | |||||||||||||||||||||||||||
92 | |||||||||||||||||||||||||||
93 | |||||||||||||||||||||||||||
94 | |||||||||||||||||||||||||||
95 | |||||||||||||||||||||||||||
96 | |||||||||||||||||||||||||||
97 | |||||||||||||||||||||||||||
98 | |||||||||||||||||||||||||||
99 | |||||||||||||||||||||||||||
100 |