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NAACL2018

日時

5-8月の木曜日の10:30-12:00

時間 担当 論文名
05/31
Longtu Improving Neural Machine Translation with Conditional Sequence Generative Adversarial Nets
Zhen Yang, Wei Chen, Feng Wang and Bo Xu
05/31
尾形 Natural Language Generation byHierarchical Decoding with Linguistic Patterns [slide]
Shang-Yu Su, Kai-Ling Lo, Yi-Ting Yeh, Yun-Nung Chen
05/31 大森 SRL4ORL: Improving Opinion Role Labeling using Multi-task Learning with Semantic Role Labeling
Ana Marasović, Anette Frank
06/21 竹中 Deep Neural Models of Semantic Shift [slide]
Alex Rosenfeld and Katrin Erk
06/21
勝又
Guiding Neural Machine Translation with Retrieved Translation Pieces [slide]
Jingyi Zhang, Masao Utiyama, Eiichro Sumita, Graham Neubig and Satoshi Nakamura
06/28 金子
Zero-shot Sequence Labeling: Transferring Knowledge from Sentences to Tokens [slide]
Marek Rei and Anders Søgaard
06/28

Learning with Latent Language
Jacob Andreas, Dan Klein and Sergey Levine
06/28
安道
The Web as a Knowledge-base for Answering Complex Questions
Alon Talmor and Jonathan Berant
07/05
黒澤
Using Morphological Knowledge in Open-Vocabulary Neural Language Models
Austin Matthews, Graham Neubig and Chris Dyer
07/05
白井なる
Neural Text Generation in Stories Using Entity Representations as Context
Elizabeth Clark, Yangfeng Ji, Noah.A.Smith
07/12 嶋中
Unsupervised Learning of Sentence Embeddingsusing Compositional n-Gram Features [slide]
Matteo Pagliardini, Prakhar Gupta and Martin Jaggi
07/12 新井
Assessing Language Proficiency from Eye Movements in Reading
Yevgeni Berzak, Boris Katz, Roger Levy
07/12 甫立
Approaching Neural Grammatical Error Correction as a Low-Resource Machine Translation Task

Marcin Junczys-Dowmunt, Roman Grundkiewicz, Shubha Guha, Kenneth Heafield

07/19
本間
Reusing Weights in Subword-aware Neural Language Models [slide]
Zhenisbek Assylbekov, Rustem Takhanov
07/19
吉村
Query and Output: Generating Words by Querying Distributed Word Representations for Paraphrase Generation[slide]
Shuming Ma, Xu Sum, Wei Li, Wenjie Li, Xuancheng Ren
07/19 & 07/26
Automated Essay Scoring in the Presence of Biased Ratings
Evelin Amorim, Marcia Canc¸ado, Adriano Veloso
07/26

 Phrase-Based & Neural Unsupervised Machine Translation 
Guillaume Lample, Myle Ott, Alexis Conneau, Ludovic Denoyer, Marc'Aurelio Ranzato
08/02 平澤 Watch, Listen and Describe: Globally and Locally Aligned Cross-Modal Attentions for Video Captioning [slide]
Xin Wang, Yuan-Fang Wang, William Yang Wang
Recurrent Neural Networks as Weighted Language Recognizers [slide]
Yining Chen, Sorcha Gilroy, Andreas Maletti, Jonathan May, Kevin Knight
08/02 山岸 Deep Communicating Agents for Abstractive Summarization [slide]
Asli Celikyilmaz, Antoine Bosselut, Xiaodong He and Yejin Choi
08/02
松村
Automated Paraphrase Lattice Creation for HyTER Machine Translation Evaluation
Marianna Apidianaki, Guillaume Wisniewski, Anne Cocos and Chris Callison-Burch
08/02
白井り
Multimodal Named Entity Recognition for Short Social Media Posts
Seungwhan Moon, Leonardo Neves, Vitor Carvalho
08/02
大崎


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

  • Longtu
  • 金子
  • 安道
  • (高橋)
  • 尾形
  • 大崎
  • 山岸
  • 大森
  • 松村
  • 白井り
  • 竹中
  • 勝又
  • 黒澤
  • 白井なる
  • 嶋中
  • 新井
  • 甫立
  • 本間
  • 吉村
  • 平沢

参考

リンク集

過去の読み会

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