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ACL2017

日時

10-11月の水曜日の午前中

時間 担当 論文名
10/11
   
10:30-11:00
山岸
What do Neural Machine Translation Models Learn about Morphology? [slide]
Yonatan Belinkov; Nadir Durrani; Fahim Dalvi; Hassan Sajjad; James Glass
11:00-11:30 竹中
Multimodal Word Distributions [slide]
Ben Athiwaratkun and Andrew Wilson
11:30-12:00
アイジャン
A Teacher-Student Framework for Zero-Resource Neural Machine Translation
Yun Chen; Yang Liu; Yong Cheng; Victor O.K. Li [slide]
12:00-12:30
小平
 Abstractive Document Summarization with a Graph-Based Attentional Neural Model Jiwei Tan, Xiaojun Wan and Jianguo Xiao [すらいど]
10/18


10:30-11:00 松村

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

Chen Huadong; Huang Shujian; Chiang David; Chen Jiajun

11:00-11:30 Longtu
Doubly-Attentive Decoder for Multi-modal Neural Machine Translation
Lacer Calixto, Qun Liu, Nick Campbell
11:30-12:00 Sugan
On the Challenges of Translating NLP Research into CommercialProducts
Daniel Dahlmeier [スライド]
12:00-12:30 新井
 Automatic Annotation and Evaluation of Error Typesfor Grammatical Error CorrectionChristopher Bryant, Mariano Felice and Ted Briscoe
10/25
   
10:30-11:00 尾形

11:00-11:30 大森

11:30-12:00 白井なる
 FOIL it! Find One mismatch between Image and Language caption 
Ravi Shekhar, Sandro Pezzelle, Yauhen Klimovich, Aure ́lie Herbelot, Moin Nabi, Enver Sangineto, Raffaella Bernardi 
12:00-12:30 金子
 
11/08
   
10:30-11:00 塩田

11:00-11:30 関沢

11:30-12:00 大崎
 
12:00-12:30 勝又
 
11/15
   
10:30-11:00 長内

11:00-11:30 白井り

11:30-12:00 黒澤

12:00-12:30 梶原
Data Augmentation for Low-Resource Neural Machine Translation
Marzieh Fadaee, Arianna Bisazza, Christof Monz
11/22
   
10:30-11:00 嶋中


形式

  • 10枚程度のスライドを作成し、要点を説明する。1人の持ち時間は30分。
  • 発表に用いたスライドは Slideshare や Speakerdeck 等で公開する。

注意点

  • 各自その年のトレンドをざっと知るために全体のタイトルやアブストラクトを斜め読みすることも目的の一つなので、発表する論文が決まったら終わりだと思わず全体を眺める。
  • 一つの論文を紹介するためにその論文だけ読めばいい、ということは稀なので、関連する論文も読んで紹介する(特に、先行研究の手法を発展させたような手法の場合)。
  • long paper より short paper の方が分量が短く読みやすい印象を受けるかもしれないが、短くするために他の論文を参照して記述を省略していることがあるので、かえって読みにくい場合がある。
  • 論文の main contribution は何か、ということが分かるように説明する。(参考)高速で論文がバリバリ読める落合先生のフォーマットがいい感じだったのでメモ

参加者

  • 梶原
  • アイジャン
  • Longtu
  • 関沢
  • 塩田
  • 小平
  • 金子
  • 尾形
  • 大崎
  • 山岸
  • 大森
  • 松村
  • 白井り
  • スカーン
  • 竹中
  • 長内
  • 勝又
  • 黒澤
  • 白井なる
  • 嶋中

参考

リンク集

過去の読み会

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