本周值得读(2017.02.13-2017.02.17)

1、Hybrid Code Networks: practical and efficient end-to-end dialog control with supervised and reinforcement learning

2、Universal Semantic Parsing

【语义分析】本文提出了一种语义分析框架UDepLambda，可将自然语言映射为逻辑形式，用于QA任务，取得了不错的效果。

3、Learning to Parse and Translate Improves Neural Machine Translation

【NMT】 本文的亮点在于将语言学知识融入到了seq2seq+attention模型中，而不只是简单的端到端。如何将更多的、更丰富的先验知识构建到现有的模型中是一个重要的课题，也是一个值得思考的方向。

4、Paraconsistency and Word Puzzles

【问答系统】 2001年，IBM的沃森系统在Jeopardy节目中，与人类同场竞技，并且最终取得胜利。问答系统在过去20年，迅猛发展，并成为热点研究课题。然而，对于自然语言的深层理解，例如基于英文句子的逻辑推理，依然有待深入研究。本文研究如何应用次协调逻辑系统(Paraconsistent logic)，表达自然语言的语义，并且进行逻辑推理。该理论可以自动地找出自然语言述中的矛盾(语义悖论)，并且在存在语义冲突的环境中进行合理的逻辑推理。本文工作来自Stony Brook University的TIANTIAN GAO同学。

5、Automated Phrase Mining from Massive Text Corpora

【信息抽取】本文解决的问题是短语抽取，亮点在于：1、利用已有的知识库（Wikipedia）做远程监督训练；2、利用词性信息来增加抽取的准确性。本文工作来自UIUC Jiawei Han老师组。

6、Frustratingly Short Attention Spans in Neural Language Modeling

【语言模型】 深度学习模型做一些排列、组合和变换之后会形成无穷多的模型，本文在经典neural语言模型+attention模型的基础上，对每个time step中的output vector进行了分割，用其中一部分向量作为attention，也就是所谓的short attention。

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