godweiyang

未归档

ACM(40) 随笔(1)

/ 注册

全部文章 / 未归档（共163篇）

成分句法分析综述来自专栏

原文链接：成分句法分析综述 - WeiYang Blog 一直以来想对保研到现在一年多看过的论文进行一个总结，正好赶上下周二要讲组会，所以将自己看过的成分句法分析相关的论文梳理一下，写一个粗略的综述。可能有很多细节还不是很懂，理解有误，还请大家指正。 PPT地址： ...

2018-09-27

0 473

[NAACL16]RNN文法来自专栏

原文链接： Recurrent Neural Network Grammars 论文地址：Recurrent Neural Network Grammars 代码地址： github 今天要介绍的这篇论文是来自NAACL16的Recurrent Neural Network ...

2018-09-03

0 398

[TACL17]基于中序转移的成分句法分析来自专栏

原文链接： In-Order Transition-based Constituent Parsing 论文地址： In-Order Transition-based Constituent Parsing 代码地址： github 今天要介绍的这篇论文是成分句法分析领域目...

2018-08-28

0 375

K-摇臂***算法与实现来自专栏

问题描述有个***，每个***有一定概率吐出硬币，但是我们不知道这个概率是多少，每个***吐出的硬币价值也是不一样的，现在有次机会选择***，怎么选才能使得到的硬币总价值最大？在下面的不同算法实现中，统一设定可以计算出，这种情况下：如果每次都选...

2018-08-24

0 979

深入理解成分句法分析中的Dynamic Oracle 来自专栏

原文链接：深入理解成分句法分析中的Dynamic Oracle 本文将从定义到证明，一步步理清成分句法分析中用到的Dynamic Oracle函数。参考了James Cross在2016年发表在EMNLP上面的论文：论文地址，该论文还是当年的best paper。深入理解成分句法分析中的...

2018-08-04

0 431

[ACL18]直接到树：基于神经句法距离的成分句法分析来自专栏

原文链接： Straight to the Tree： Constituency Parsing with Neural Syntactic Distance 论文地址： Straight to the Tree: Constituency Parsing with Neural Syn...

2018-07-20

0 560

[ACL18]基于Self-Attentive的成分句法分析来自专栏

原文链接： Constituency Parsing with a Self-Attentive Encoder 论文地址： Constituency Parsing with a Self-Attentive Encoder 代码地址： github 今天要介绍的这篇论文...

2018-07-10

0 448

[ACL17]A Minimal Span-Based Neural Constituency Parser（一个最小化的基于跨度的神经句法分析器）... 来自专栏

原文链接： A Minimal Span-Based Neural Constituency Parser 论文地址：ACL17 代码地址：github 今天要分享的是伯克利2017年发表在ACL的一篇成分句法分析论文，论文和代码地址都已经放在上面了，代码里还给出了处理过的...

2018-06-29

0 580

[NAACL18]What's Going On in Neural Constituency Parsers? An Analysis（神经成分句法分析器的一些分析）... 来自专栏

原文链接： What's Going On in Neural Constituency Parsers? An Analysis 论文地址： What's Going On in Neural Constituency Parsers? An Analysis 代码地址： github...

2018-06-02

0 1518

具体数学-第14课（牛顿级数和生成函数）来自专栏

原文链接：具体数学-第14课 - WeiYang Blog 牛顿级数多项式函数的一般表示形式为：也可以将其表示为下降阶乘幂的形式：这种表示的好处是，求差分更加方便：因为有所以多项式又可以表示为组合数的形式，也被叫做牛顿级数：这种形式的差分也特别简单，因为有所以阶差分可以写为：所以...

2018-05-28

0 508