EMNLP 2017，Percy Liang 三篇指导论文被收录

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根据雷锋的人工智能技术评论，自然语言处理领域的顶级会议emnlp 2017将于9月7日至11日在哥本哈根举行。今年，emnlp已经接受了323篇论文，其中216篇是长论文，107篇是短论文。最佳论文名单已经公布。详情见前一篇报道:2017年最佳长论文揭晓，《男人也爱购物》获得最佳长论文。

雷锋。(公开号码:雷锋。据了解，中国著名自然语言处理学者、斯坦福大学副教授梁佩西(percy liang)在《2017年自然语言处理》杂志上发表了三篇署名论文:

《高效语义分析的宏观语法和整体触发》

作者:张雨晨，帕努蓬·帕苏帕特，梁佩西

《评价阅读理解系统的对抗性例子》

作者:罗宾·贾，珀西·梁

《知识库群体无偏按需评估的重要性抽样》

作者:阿伦·查干蒂、阿什温·帕拉尼亚普、珀西·梁和克里斯托弗·曼宁

percy liang

这三篇论文的第一作者，张雨辰、罗宾·贾和阿伦·查干蒂，是珀西·梁在斯坦福大学的指导学生。第三篇论文尚未发表，前两篇论文的摘要如下:

评价阅读理解系统的对抗性例子是“用对抗方案评价阅读理解系统的一个例子”

摘要:

该标准的准确性表明阅读理解系统正在快速发展。然而，我们仍然不知道这些系统能在多大程度上真正理解语言。为了奖励具有语言理解能力的系统，我们提出了一个针对斯坦福问答数据集(班)的对抗评估方案。我们的方案将自动生成并在段落中插入对质语句，然后测试系统是否能够回答围绕该段落的问题。这些对质句的目的是干扰计算机回答系统，但它们不会改变问题的正确答案，也不会干扰人类读者。在该对策方案中，16个已发布模型的准确率从75%(f1分数)降至36%。当对抗系统被允许添加不符合语法的短语时，四个模型的平均准确率下降到7%。我们希望这一发现能激励人们开发新的模型，更准确地理解语言。

地址:arxiv/ABS/1707.07322

高效语义分析的宏观语法和整体触发是“应用于高效语义分析的宏观语法和整体触发”

摘要:

为了从注释中学习语义解析器，学习算法必须在大型逻辑组合空.中搜索匹配注释的逻辑组合我们提出了一种新的在线学习算法，它可以随着训练过程的进行而越来越快地进行搜索。两个关键思想如下:1 .对于目前发现的有价值的逻辑形式，用宏语法缓存它们的抽象模式；2.根据句子的相似性，我们使用整体触发来有效地提取最相关的模式。在wikitablequestions数据集中，我们首先扩展了空现有模型的搜索范围，并将最高准确率从38.7%提高到42.7%。然后，通过宏语法和整体触发，实现了11倍的加速和43.7%的准确率。

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