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EMNLP2019

日時

12-2月の月曜日の10:30-12:30

スケジュール

日時
担当論文名
12/02
 中澤 Context-Aware Monolingual Repair for Neural Machine Translation
Elena Voita, Rico Sennrich, Ivan Titov
12/09
 陳Unsupervised Labeled Parsing with Deep Inside-Outside Recursive Autoencoders
Andrew Drozdov, Patrick Verga, Yi-Pei Chen, Mohit Iyyer, Andrew McCallum
12/09
 趙 Multi-Head Attention with Diversity for Learning Grounded Multilingual Multimodal Representations
Po-Yao Huang, Xiaojun Chang, Alexander Hauptmann
12/09
 白井Generative Enhanced Model (GEM) for adversarial attacks
Piotr Niewinski, Maria Pszona, Maria Janicka
12/16
 嶋中MoverScore: Text Generation Evaluating with Contextualized Embeddings and Earth Mover Distance [slide]
Wei Zhao, Maxime Peyrard, Fei Liu, Yang Gao, Christian M. Meyer and Steffen Eger
12/16 安道Probing Neural Network Comprehension of Natural Language Arguments[slide]
Timothy Niven and Hung-Yu Kao
12/16 平澤Deep Copycat Networks for Text-to-Text Generation
Julia Ive, Pranava Madhyastha, Lucia Specia
12/23
 白石Movie Plot Analysis via Turning Point Identification [slide]
Pinelopi Papalampidi Frank Keller Mirella Lapata
12/23 黒澤Hierarchical Modeling of Global Context for Document-Level Neural Machine Translation
Xin Tan, Longyin Zhang, Deyi Xiong, Guodong Zhou
01/06
 勝又Exploiting Monolingual Data at Scale for Neural Machine Translation [slide]
Lijun Wu, Yiren Wang, Yingce Xia, Tao Qin, Jianhuang Lai, Tie-Yan Liu
01/06
 高橋Universal Adversarial Triggers for Attacking and Analyzing NLP
Eric Wallace, Shi Feng, Nikhil Kandpal, Matt Gardner, Sameer Singh
01/06 王Machine Translation With Weakly Paired Documents
Lijun Wu, Jinhua Zhu, Fei Gao, Di He, Tao Qin, Jianhuang Lai, Tie-Yan Liu
01/20 平尾The Myth of Double-Blind Review Revisited: ACL vs. EMNLP
Cornelia Caragea, Ana Uban, Liviu P. Dinu
01/20
 山下 
01/20
 甫立Examining Gender Bias in Languages with Grammatical Gender
Pei Zhou, Weijia Shi, Jieyu Zhao, Kuan-Hao Huang, Muhao Chen, Ryan Cotterell, Kai-Wei Chang
01/27
 吉村 
01/27
 本間
 
01/27 新井 
02/03 金子 
02/03 アイジャン 
02/03
平澤Deep Copycat Networks for Text-to-Text Generation
Julia Ive, Pranava Madhyastha, Lucia Specia

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

参考

リンク集

過去の読み会

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