基于归纳网络的少样本文本分类 | EMNLP 2019 会议论文解读
作者：耿瑞莹，黎斌华，李永彬，孙健 1.摘要 深度学习方法在数据稀缺的场景下往往表现很差，在这种挑战性的场景下，近期的工作往往使用meta-learning的方法来模拟少样本学习任务，通过在样本级别把query和支撑集进行比较来完成分类。但是这种样本级别的比较往往会被同一个类中各种不同的表述方式所干扰，因此我们需要为支撑集中的每个类别学习一种泛化的表示，然后去和query进行度量。在本工作中，我....
面向任务型对话的异构记忆网络 | EMNLP 2019 论文解读
摘要：人类通过语言将大脑里的知识表达出来，通过对话相互传递知识。机器通过学习大量的语料可以一定程度学会流畅的语句表达，但如果没有知识，则生成的只会是漂亮而无内涵的回复。传统的模块化的对话模型可以通过数据库查询等方式将关键信息填入回答的模版中，但是端到端的对话生成模型则要更复杂一些。为了解决这个问题，记忆网络（Memory Networks）通常是一个不错的技术方法。但是现有的记忆网络结合对话系统....
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