毎週担当を決め、サーベイ報告、論文紹介などを行ないます。
基本的に ACL, NAACL, EMNLP, COLING, IJCNLP, LREC などの自然言語処理に関する国際会議（ 自然言語処理の国際会議のランキング）、あるいは NIPS, ICML, UAI, ECML/PKDD などの機械学習に関する国際会議（ 機械学習の国際会議のランキング）、あるいは KDD, ICDM, CIKM, SDM などのデータマイニングに関する国際会議（ データマイニングの国際会議のランキング）、あるいは ICASSP, Interspeech などの音声言語処理に関する国際会議、あるいは SIGIR, WWW, WSDM などの情報検索・ウェブマイニングに関する国際会議（ 情報検索の国際会議のランキング）、あるいは AAAI, IJCAI などの人工知能に関する国際会議（ 人工知能の国際会議のランキング）の論文を選び、精読していきます。 論文誌（ジャーナル）はボリュームがあって時間がかかるので、どうしても読みたい理由がなければ避けてください（定期的で時間も決まっている論文紹介の枠組みではなく、単発の読み会を開催してください）。また、ショートペーパーはその論文の理解に必要な情報がその論文だけで理解できないことが多いので、こちらもどうしても読みたい理由（ベストペーパーに選ばれていて内容がすばらしいので、必要な事項は先行研究の論文も合わせて解説するなど）がなければ避けてください。
（2014年度後期から）「クリティーク」という、発表者の発表に対して批判的にコメントする人を事前に指名することとします。「クリティーク」の人も事前に論文を読んで準備する必要があるため、原則発表の1週間前まで（遅くとも3日前まで）に、紹介する論文（と入手方法）を発表者の人はアナウンスしてください。
（2016年度から）古典の論文を読む会と最先端の論文を読む会を分けました。古典の論文とは10年以上の論文で、最先端の論文とはそれ以降の論文です。古典の論文のみクリティークを設けます。
（2017年度から）最先端の論文を読む会はスライドを用いて複数人がそれぞれ30分程度で内容を紹介する「読み会」形式で統一することにしました。
（2018年度から）古典の論文を読む会は前期のみ行うことにし、新入生も前期の段階で読んでもらうことにしました。古典の定義を見直し、5年以上前の論文は古典とみなしてよいことにしました。
リソース
スケジュール
論文読み会
NLP論文紹介
日時
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担当 |
論文
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4/12
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Aizhan
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A.Conneau, G. Lample, L.Denoyer, MA. Ranzato, H. Jégou.
Word Translation Without Parallel Data. ICLR 2018.
(NAACL 2018のはまだ公開されていません) |
| 4/12 |
Longtu
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Independently Recurrent Neural Network (IndRNN): Building A Longer and Deeper RNN
Shuai Li, Wanqing Li, Chris Cook, Ce Zhu, Yanbo Gao (to be appeared at CVPR 2018) |
4/19
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白井なる
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Reference-based Metrics can be Replaced with Reference-less Metrics in Evaluating Grammatical Error Correction Systems
Hiroki Asano, Tomoya Mizumoto, Kentaro Inui(IJCNLP 2017) |
4/19
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新井
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A Trainable Spaced Repetition Model for Language Learning
Burr Settles, Brendan Meeder (ACL 2016) |
4/26
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勝又
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Bi-Directional Block Self-Attention for Fast and Memory-Efficient Sequence Modeling
Tao Shen, Tianyi Zhou, Guodong Long, Jing Jiang, Chengqi Zhang (ICLR 2018) (リンクは arXiv v1) [slide] |
4/26
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陳 |
Context-Aware Smoothing for Neural Machine Translation
Kehai Chen, Rui Wang, Masao Utiyama, Eiichiro Sumita, Tiejun Zhao (IJCNLP 2017) |
5/10
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山岸 |
Asynchronous Bidirectional Decoding for Neural Machine Translation
Xiangwen Zhang, Jinsong Su, Yue Qin, Yang Liu, Rongrong Ji, Hongji Wang (AAAI 2018、リンクはarXiv版) [slide] |
5/10
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大森 |
A Deep Reinforced Model for Abstractive Summarization
Romain Paulus, Caiming Xiong, Richard Socher (ICLR2018) (リンクはarXiv版) |
5/17
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尾形 |
Deep contextualized word representations [slide]
Matthew E. Peters, Mark Neumann, Mohit Iyyer, Matt Gardner, Christopher Clark, Kenton Lee, Luke Zettlemoyer
(NAACL2018) (リンクはarXiv v2) |
| 5/17 |
金子 |
A Multilayer Convolutional Encoder-Decoder Neural Network for Grammatical Error Correction
Shamil Chollampatt, Hwee Tou Ng (AAAI 2018) [slide] |
5/24
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竹中 |
All-but-the-Top: Simple and Effective Postprocessing for Word Representations
Jiaqi Mu, Pramod Viswanath, ICLR 2018 [slide] |
| 5/24 |
小町
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Hubness and Pollution: Delving into Cross-Space Mapping for Zero-Shot Learning
Angeliki Lazaridou, Georgiana Dinu, Marco Baroni (ACL-IJCNLP 2015) [slide]
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5/31
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NAACL 2018 読み会
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| 5/31 |
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NAACL 2018 読み会
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6/07
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安道 |
node2vec: Scalable Feature Learning for Networks
Aditya Grover, Jure Leskovec (KDD 2016) |
6/07
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白井り |
Do LSTMs really work so well for PoS tagging? - A replication study
Tobias Horsmann, Torsten Zesch (EMNLP2017)
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6/14
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黒澤 |
Improving Lexical Choice in Neural Machine Translation
Toan Q. Nguyen and David Chiang (NAACL 2018) |
6/14
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嶋中 |
AN EFFICIENT FRAMEWORK FOR LEARNING.SENTENCE REPRESENTATIONS .
Lajanugen Logeswaran and Honglak Lee (ICLR 2018) |
古典NLP勉強会
| 日時 |
担当 |
クリティーク |
論文 |
4/18
10:30-
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勝又
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Aizhan
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Word-Sense Disambiguation for Machine Translation
David Vickrey, Luke Biewald, Marc Teyssier, Daphne Koller (HLT-EMNLP 2005) |
4/25
10:30-
|
黒澤
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Aizhan
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A Hybrid Morpheme-Word Representation for Machine Translation of Morphologically Rich Languages
Minh-Thang Luong, Preslav Nakov, Min-Yen Kan (EMNLP2010) |
5/02
10:30- |
新井 |
大崎 |
Training Paradigms for Correcting Errors in Grammar and Usage
Alla Rozovskaya and Dan Roth(NAACL 2010)
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5/09
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お休み
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5/16
10:30- |
白井なる |
金子 |
Better Evaluation for Grammatical Error Correction
Daniel Dahlmeier and Hwee Tou Ng (NAACL 2012) |
5/23
10:30- |
陳 |
Longtu |
Simple statistical gradient-following algorithms for connectionist reinforcement learning
Williams, R.J. Mach Learn (1992) 8: 229. |
5/30
10:30- |
高橋
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竹中
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TextRank: Bringing Order into Texts
Rada Mihalcea and Paul Tarau(ACL 2004)
LexRank: Graph-based Lexical Centrality as Salience inText Summarization
Gunes Erkan and Dragomir R. Radev(AAAI 2004)
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6/06
10:30- |
安道
|
小町
|
Summarization beyond sentence extraction: a probabilistic approach to sentence compression
Kevin Knight and Daniel Marcu (Artificial Intelligence 2002) |
6/13
10:30- |
趙
|
Longtu
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Statistical Phrase-Based Translation
Philipp Koehn, Franz Josef Och, Daniel Marcu(NAACL 2003) |
6/20
10:30- |
李
|
金子
|
Automated Japanese Essay Scoring System based on ArticlesWritten by Experts
Ishioka, T., & Kameda, M. (ACL 2006) |
6/27
10:30- |
平澤
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山岸
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Domain Adaptation via Pseudo In-Domain Data Selection
Axelrod, Amittai, He, Xiaodong, Gao, Jianfeng (EMNLP 2011)
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| 7/04 10:30- |
本間
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尾形
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Machine Translation without Words through Substring Alignment
Graham Neubig, Taro Watanabe, Shinsuke Mori, Tatsuya Kawahara (ACL 2012) |
| 7/11 10:30- |
吉村
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大森
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ORANGE: a Method for Evaluating Automatic Evaluation Metrics for Machine Translation
Chin-Yew Lin and Franz Josef Och (COLING 2004) |
7/18
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補講日のためお休みの予定
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7/25
10:30-
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甫立
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白井り
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Correcting ESL Errors Using Phrasal SMT Techniques
Chris Brockett, William B. Dolan, Michael Gamon (ACL 2006)Chris Brockett |
8/1
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嶋中
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松村
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Automatic Evaluation Method for Machine Translation using Noun-Phrase Chunking
Hiroshi Echizen-ya and Kenji Araki (ACL 2010) |
メンバー
古典
読む人（新入生＋M1）
- 勝又
- 黒澤
- 嶋中
- 白井なる
- 新井
- 李
- 趙
- 安道
- 高橋
- 陳
- 平沢
- 甫立
- 本間
- 吉村
クリティーク
- アイジャン（4月のみ）x2
- Longtu x2
- 金子 x2
- 大崎
- 大森
- 尾形
- 松村
- 山岸
- 竹中
- 白井り
最先端
- Longtu
- アイジャン（4月のみ）
- 金子
- 陳
- 安道
- 山岸
- 大崎
- 尾形
- 大森
- 竹中
- 白井り
- 白井なる
- 勝又
- 黒澤
- 嶋中
- 新井
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