野士
只是翻出了高中时期的周记本,想起最后的两页记了些“见不得人”的东西。既然找出来了,也就把它记下来吧。当时晚自习实在看不了教材的时候,相较看小说,果然还是看自己的东西更加有趣。
本文讨论如何把句法信息加入 SRL 任务。其中提到了三种方法:使用句法信息作为输入;使用句法信息组成 Multi-task;同时使用上述两种方法,组成 auto-encoder。本文使用 CoNLL’05 和 CoNLL’12 作为训练集进行测试。
因为一个人在家,看着家里有土豆,于是打算就试一次土豆泥。但是土豆泥总感觉味道不如土豆汤,所以打算改做土豆汤,而家里又没有用来搅碎蔬果的东西,所以用豆浆机代替。本来战战兢兢的,后来发现不仅没有出问题,而且效果还不错,而且做法简单地不可思议。
新版 Edge 尽管支持了 chrome 的插件,但是由于主力 Vivaldi 的能力过强,导致新 Edge 继续吃灰。配合 surface pen,老版 Edge 的 PDF 阅读器作为绝对优势的功能也遗憾被删除。为了能够继续使用老版本的 Edge,在网上搜索一番后,发现这个方法可行,于是记录下来。
ACL 2007
为暑研工作阅读的第一篇论文。暑研工作的三个基石之一:SRL(Semantic Role Labeling)。现在大部分 SRL system 都基于一个数据集完成的训练。作者认为这样会造成过拟合现象。这篇文章提供了一种在特定数据集上标注后迁移到另一个数据集的方法。本篇文章基于 PropBank(很快我也需要完成这篇文章的阅读了。)这篇文章认为语法上的 parser 和 argument 判断可以很容易的迁移,然而 argument classification 不是。