zerozzl01的博客

================================================================================================ACL 2018：Simple and Effective Multi-Paragraph Reading Comprehension=========================================================================================

1 文本分类概述1.1 简介文本分类。3 论文笔记================================================================================================ACL 2017：Bag of Tricks for Efficient Text Classification==================================================================.

1 词性标注概述1.1 简介词性（Par-Of-Speech，Pos）是词汇基本的语法属性，通常也称为词类。词性标注就是在给定句子中判定每个词的语法范畴，确定其词性并加以标注的过程。1.2 难点1）汉语是一种缺乏词形态变化的语言，词的类别不能像印欧语那样，直接从词的形态变化上来判别。2）常用词兼类现象严重，具有多个词性的兼类词的占比高达22.5%。而且越是常用的词，多词性的现象越严重。3）词性划分标准不统一。词类划分粒度和标记符号等，目前还没有一个广泛认可的统一的标准。比如LDC标注

================================================================================================ACL 2017：Fast and Accurate Entity Recognition with Iterated Dilated Convolutions=============================================================================

1 开放领域问答概述1.1 简介开放领域问答（Open-domain question answer, QA），即使用大量不同主题的文档来回答问题，是自然语言处理（NLP）、信息检索（IR）和相关领域长期研究的主题。传统的QA系统通常构建为一个pipeline，由许多不同的组件组成，如问题处理、文档/文章检索和答案处理。随着深度学习的快速发展，现代开放域QA系统通过结合传统IR技术和深度学习模型重构，甚至完全以端到端方式实现。1.2技术方案当前开放域问答的技术方案可以主要分为三大类：..

================================================================================================ACL 2019：Transferable Multi-Domain State Generator for Task-Oriented Dialogue Systems=======================================================================

1 关系抽取概述1.1 简介关系抽取可分为全局关系抽取与提及关系抽取。全局关系抽取基于一个很大的语料库，抽取其中所有关系对，而提及关系抽取，则是判断一句话中，一个实体对是否存在关系，存在哪种关系的工作。常见的关系抽取结果可以用SPO结构的三元组来表示，即 (Subject, Predication, Object)，如：中国的首都是北京 ==> (中国, 首都, 北京)关系抽取的分类：是否有确定的关系集合：限定关系抽取：事先确定好所有需要抽取的关系集合，则可讲关系抽取看作是一中

BLEU：找出输出句子与参考句子之间的 n 元语法重叠部分并对（比参考句子）更短的输出句子施以惩罚的评价方法NIST：它基于 n 元语法的稀缺性对其进行加权。这就意味着对某个稀缺 n 元语法的正确匹配能提高的分数，要多于对某个常见的 n 元语法的正确匹配。（http://www.mt-archive.info/HLT-2002-Doddington.pdf）ROUGE：它对 BLEU 进行...