NLP 2019 Highlights 給NLP從業(yè)者的一個參考

自然語言處理專家elvis在medium博客上發(fā)表了關于NLP在2019年的亮點總結。對于自然語言處理（NLP）領域而言，2019年是令人印象深刻的一年。在這篇博客文章中，我想重點介紹一些我在2019年遇到的與機器學習和NLP相關的最重要的故事。我將主要關注NLP，但我還將重點介紹一些與AI相關的有趣故事。標題沒有特別的順序。故事可能包括論文，工程工作，年度報告，教育資源的發(fā)布等。

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Google AI引入了ALBERT，它是BERT 的精簡版本，用于自監(jiān)督學習上下文語言表示。主要改進是減少冗余并更有效地分配模型的容量。該方法提高了12個NLP任務的最新性能。

Zhenzhong Lan, Mingda Chen, Sebastian Goodman, Kevin Gimpel, Piyush Sharma, Radu Soricut:ALBERT: ALiteBERTforSelf-supervised LearningofLanguageRepresentations.ICLR 2020.

Jacob Devlin, Ming-Wei Chang, Kenton Lee, Kristina Toutanova:BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding. NAACL-HLT (1) 2019: 4171-4186
arxiv.org/abs/1810.0480

機器在比賽中的表現(xiàn)(類似sat的閱讀理解)。隨機猜測的基線得分為25.0。最高分是95.0分。

今年早些時候，NVIDIA的研究人員發(fā)表了一篇頗受歡迎的論文（Coined StyleGAN）（arxiv.org/pdf/1812.0494），提出了一種從樣式轉換中采用的GAN替代生成器架構。這是一項后續(xù)工作（arxiv.org/pdf/1912.0495），著重于改進，例如重新設計生成器歸一化過程。

Tero Karras, Samuli Laine, Timo Aila:A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks. CVPR 2019: 4401-4410

Tero Karras, Samuli Laine, Miika Aittala, Janne Hellsten, Jaakko Lehtinen, Timo Aila:Analyzing and Improving the Image Quality of StyleGAN. CoRR abs/1912.04958 (2019)

上排顯示目標圖像，下排顯示合成圖像

我今年最喜歡的論文之一是code2seq（code2seq.org/），它是一種從結構化代碼表示中生成自然語言序列的方法。這樣的研究可以讓位于諸如自動代碼摘要和文檔之類的應用程序。

Uri Alon, Shaked Brody, Omer Levy, Eran Yahav:code2seq: Generating Sequences from Structured Representations of Code. ICLR (Poster) 2019

有沒有想過是否有可能為生物醫(yī)學文本挖掘訓練生物醫(yī)學語言模型？答案是BioBERT（arxiv.org/abs/1901.0874），這是一種從生物醫(yī)學文獻中提取重要信息的情境化方法。

Jinhyuk Lee, Wonjin Yoon, Sungdong Kim, Donghyeon Kim, Sunkyu Kim, Chan Ho So, Jaewoo Kang:BioBERT: a pre-trained biomedical language representation model for biomedical text mining. CoRR abs/1901.08746 (2019)

BERT發(fā)布后，F(xiàn)acebook研究人員發(fā)布了RoBERTa，該版本引入了新的優(yōu)化方法來改進BERT，并在各種NLP基準上產(chǎn)生了最新的結果。（ai.facebook.com/blog/-t）

Yinhan Liu, Myle Ott, Naman Goyal, Jingfei Du, Mandar Joshi, Danqi Chen, Omer Levy, Mike Lewis, Luke Zettlemoyer, Veselin Stoyanov:RoBERTa: A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach. CoRR abs/1907.11692 (2019)

來自Facebook AI的研究人員最近還發(fā)布了一種基于全注意力關注層的方法，用于提高Transformer語言模型的效率。從這個研究小組更多的工作包括方法來教如何使用自然語言規(guī)劃的AI系統(tǒng)。

Sainbayar Sukhbaatar, Edouard Grave, Piotr Bojanowski, Armand Joulin:Adaptive Attention Span in Transformers. ACL (1) 2019: 331-335

可解釋性仍然是機器學習和NLP中的重要主題。集大成者！可解釋人工智能(XAI)研究最新進展萬字綜述論文: 概念體系機遇和挑戰(zhàn)—構建負責任的人工智能

Alejandro Barredo Arrieta, Natalia Díaz Rodríguez, Javier Del Ser, Adrien Bennetot, Siham Tabik, Alberto Barbado, Salvador García, Sergio Gil-Lopez, Daniel Molina, Richard Benjamins, Raja Chatila, Francisco Herrera:Explainable Artificial Intelligence (XAI): Concepts, Taxonomies, Opportunities and Challenges toward Responsible AI.CoRR abs/1910.10045 (2019)

Sebastian Ruder發(fā)表了有關自然語言處理的神經(jīng)遷移學習的論文

（ruder.io/thesis/）。

Ruder2019Neural,Neural Transfer Learning for Natural Language Processing, Ruder, Sebastian，2019，National University of Ireland, Galway

一些研究人員開發(fā)了一種在對話中進行情感識別的方法（arxiv.org/abs/1910.0498），可以為情感對話的產(chǎn)生鋪平道路。另一個相關的工作涉及一種稱為DialogueGCN（aclweb.org/anthology/D1）的GNN方法，以檢測對話中的情緒。該研究論文還提供了代碼實現(xiàn)。

Devamanyu Hazarika, Soujanya Poria, Roger Zimmermann, Rada Mihalcea:Emotion Recognition in Conversations with Transfer Learning from Generative Conversation Modeling.CoRR abs/1910.04980 (2019)

Deepanway Ghosal, Navonil Majumder, Soujanya Poria, Niyati Chhaya, Alexander F. Gelbukh:DialogueGCN: A Graph Convolutional Neural Network for Emotion Recognition in Conversation. EMNLP/IJCNLP (1) 2019: 154-164

Google AI Quantum團隊在《自然》雜志上發(fā)表了一篇論文（nature.com/articles/s41），他們聲稱自己開發(fā)了一種量子計算機，其速度比世界上最大的超級計算機還要快。在此處詳細了解他們的實驗。

Arute, F., Arya, K., Babbush, R. et al.Quantum supremacy using a programmable superconducting processor.Nature 574, 505–510 (2019) doi:10.1038/s41586-019-1666-5

如前所述，神經(jīng)網(wǎng)絡體系結構需要大量改進的領域之一是可解釋性。本論文（arxiv.org/abs/1908.0462）探討了在語言模型的上下文explainability一個可靠的方法關注的局限性。

Sarah Wiegreffe, Yuval Pinter:Attention is not not Explanation. EMNLP/IJCNLP (1) 2019: 11-20

神經(jīng)邏輯機器是一種神經(jīng)符號網(wǎng)絡體系結構（arxiv.org/abs/1904.1169），能夠很好地在歸納學習和邏輯推理方面做得很好。該模型在諸如排序數(shù)組和查找最短路徑之類的任務上表現(xiàn)出色。

Honghua Dong, Jiayuan Mao, Tian Lin, Chong Wang, Lihong Li, Denny Zhou:Neural Logic Machines. ICLR (Poster) 2019

神經(jīng)邏輯機器架構

這是一篇將Transformer語言模型應用于提取和抽象神經(jīng)類文檔摘要的論文（arxiv.org/abs/1909.0318）。

Sandeep Subramanian, Raymond Li, Jonathan Pilault, Christopher J. Pal:OnExtractiveandAbstractiveNeuralDocumentSummarizationwithTransformerLanguageModels.CoRRabs/1909.03186 (2019)

研究人員開發(fā)了一種方法，側重于使用比較來建立和訓練ML模型。這種技術不需要大量的特征標簽對，而是將圖像與以前看到的圖像進行比較，以確定圖像是否屬于某個特定的標簽。

blog.ml.cmu.edu/2019/03

Nelson Liu等人發(fā)表了一篇論文，討論了預先訓練的語境設定者(如BERT和ELMo)獲取的語言知識的類型。

arxiv.org/abs/1903.0885

Nelson F. Liu, Matt Gardner, Yonatan Belinkov, Matthew E. Peters, Noah A. Smith:Linguistic Knowledge and Transferability of Contextual Representations. NAACL-HLT (1) 2019: 1073-1094

XLNet是NLP的一種前訓練方法，它在20個任務上都比BERT有改進。我寫了一個總結，這偉大的工作在這里。

arxiv.org/abs/1906.0823

Zhilin Yang, Zihang Dai, Yiming Yang, Jaime G. Carbonell, Ruslan Salakhutdinov, Quoc V. Le:XLNet: Generalized Autoregressive Pretraining for Language Understanding. CoRR abs/1906.08237 (2019)

這項來自DeepMind的工作報告了一項廣泛的實證調查的結果，該調查旨在評估應用于各種任務的語言理解模型。這種廣泛的分析對于更好地理解語言模型所捕獲的內(nèi)容以提高它們的效率是很重要的。

arxiv.org/abs/1901.1137

Dani Yogatama, Cyprien de Masson d'Autume, Jerome Connor, Tomás Kocisky, Mike Chrzanowski, Lingpeng Kong, Angeliki Lazaridou, Wang Ling, Lei Yu, Chris Dyer, Phil Blunsom:Learning and Evaluating General Linguistic Intelligence. CoRR abs/1901.11373 (2019)

VisualBERT是一個簡單而健壯的框架，用于建模視覺和語言任務，包括VQA和Flickr30K等。這種方法利用了一組Transformer層，并結合了self-attention來對齊文本中的元素和圖像中的區(qū)域。

arxiv.org/abs/1908.0355

Liunian Harold Li, Mark Yatskar, Da Yin, Cho-Jui Hsieh, Kai-Wei Chang:VisualBERT: A Simple and Performant Baseline for Vision and Language. CoRR abs/1908.03557 (2019)

這項工作提供了一個詳細的分析比較NLP轉移學習方法和指導NLP的從業(yè)者。

arxiv.org/abs/1903.0598

Matthew E. Peters, Sebastian Ruder, Noah A. Smith:To Tune or Not to Tune? Adapting Pretrained Representations to Diverse Tasks.RepL4NLP@ACL 2019: 7-14

Alex Wang和Kyunghyun提出了BERT的實現(xiàn)，能夠產(chǎn)生高質量、流暢的表示。

arxiv.org/abs/1902.0409

Facebook的研究人員發(fā)表了XLM的代碼(PyTorch實現(xiàn))，這是一個跨語言模型的預培訓模型。

github.com/facebookrese

本文全面分析了強化學習算法在神經(jīng)機器翻譯中的應用。

cl.uni-heidelberg.de/st

這篇發(fā)表在JAIR上的調查論文對跨語言單詞嵌入模型的培訓、評估和使用進行了全面的概述。

jair.org/index.php/jair

Gradient發(fā)表了一篇優(yōu)秀的文章，詳細闡述了強化學習目前的局限性，并提供了一條潛在的分級強化學習的前進道路。一些人發(fā)布了一套優(yōu)秀的教程來開始強化學習。

thegradient.pub/the-pro

這篇簡要介紹了上下文詞表示。

arxiv.org/abs/1902.0600

責任編輯：xj

原文標題：【前沿】28篇標志性論文見證「自然語言處理NLP」2019->2020年度亮點進展

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