每周论文清单:对话系统综述,全新中文分词框架,视频生成,文字识别

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每周论文清单:对话系统综述,全新中文分词框架,视频生成,文字识别

技术小能手 2018-01-11 15:28:26 浏览2526
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[ 自然语言处理 ]


A Gap-Based Framework for Chinese Word Segmentation via Very Deep Convolutional Networks
@jueliangguke 推荐
Convolutional Neural Network

本文提出了一个全新的中文分词框架,使用深度卷积网络在多个数据集上达到了 state-of-the-art。

论文链接
https://www.paperweekly.site/papers/1473


A Survey on Dialogue Systems: Recent Advances and New Frontiers
@paperweekly 推荐
Dialog Systems

本文来自京东数据科学团队,这是一篇非常全面的对话系统综述,引用了 100+ 篇相关论文,并对论文进行了分类。


论文链接
https://www.paperweekly.site/papers/1446


How to Make Context More Useful?
@zhangjianhai 推荐
ContextQA

在自然语言对话领域,论文首先对比了目前几种流行的 Context-aware 模型,包括 Non-hierarchical 模型(将 context 与 query 作为一个序列建模)以及 Hierarchical 模型(将 context 与 query 分别建模生成向量表示,在此基础上采用不同的方式进行整合,包括 sum,concat,sequential integration 等)。

最后,论文提出了一种 Weighted Sequential Integration 的上下文整合方式,对不同的上下文赋予不同的权重。对 ContextQA 相关工作具有一定借鉴意义。


论文链接
https://www.paperweekly.site/papers/1476


SAM: Semantic Attribute Modulation for Language Modeling and Style Variation
@cfjmonkey 推荐
Text Style Transfer

该文实现了基于给定属性的文本风格的转换。属性包括标题、作者和类别。不同类别的文章用词分布不同,同一作者的写作风格是一致的,标题个人理解可以看做关键词定基调,相比关键词语料更丰富。

实验在新闻、影评和歌词三大类文本中进行。 该工作作者来自今日头条,eBay 和清华。


论文链接
https://www.paperweekly.site/papers/1461


Globally Normalized Reader
@zhangjun 推荐
Question Answering

来自百度的 QA 系统,本文已被 EMNLP 2017 接收。


论文链接
https://www.paperweekly.site/papers/1463


[ 计算机视觉 ]


Panoptic Segmentation
@YiqiYan 推荐
Semantic Segmentation

本文提出了一种新的概念 — Panoptic Segmentation,它是对 instance sengmentation 和 semantic segmentation 的统一。

例如一副街景:instance sengmentation 只分割出一些实例,但是要区分同一类别的个体(分割出车 a,车 b,车 c);semantic segmentation 是把每一个像素分入一个类别,但是不区分个体;Panoptic Segmentation 既要完成 semantic segmentation 的任务,又要区分同一个类别的不同个体。

论文链接
https://www.paperweekly.site/papers/1479


Adversarial Patch
@Synced 推荐
Adversarial Training

该论文提出了一种在现实世界中创建通用、鲁棒、针对性的对抗图像 patch 的方法。该 patch 是通用的,因为它们可用于攻击任何场景;是鲁棒的,因为它们在多种图像变换中都是有效的;是有针对性的,因为它们可以令分类器输出任意目标类。

这些对抗样本可以被打印出来,添加到任意的场景、照片,并展示给图像分类器;即使 patch 很小,也能导致分类器忽略场景中的其它物体,输出选定的目标类。


论文链接
https://www.paperweekly.site/papers/1475


Consensus-based Sequence Training for Video Captioning
@Aidon 推荐
Video Captioning

文章指出现有的 captioning 模型都是用交叉熵损失(XE: cross-entropy loss)训练的,而实际评估的时候用的是其他指标比如 BLEU,METEOR 等。

这里对应的是第一个问题:objective mismatch,很自然地会想到可以直接对评价指标进行优化。第二个问题是 exposure bias,即训练集和测试集上 captions 的分布很有可能是不一样的。虽然强化学习有被用于解决第一个问题,但它的计算开销大,并且在每一步都有指定 baseline reward 才能保证模型的收敛。

针对以上问题,文章提出基于一致性的序列训练来做 video captioning。首先从理论上解释了 XE training 和 RL training 之间的联系,即后者是前者的一个加权形式;然后引入一个简单的 WXE pre-training 来近似 RL training,这样就解决了前面提到的第一个问题。

更进一步地,文章提出用 full REINFORCE 来进行 fine-tune,利用 gt captions 的 consensus score 作为 baseline reward,这样就可以避免 XE training 带来的第二个问题。


论文链接
https://www.paperweekly.site/papers/1450


ObamaNet: Photo-realistic Lip-sync from Text
@zhangjun 推荐
Video Generation

本文是 MILA 最近的一篇工作,实现了一个根据 text 合成唇同步视频的架构,并以奥巴马做了一个 demo,命名为 ObamaNet。

Demo 地址:http://ritheshkumar.com/obamanet/

论文链接
https://www.paperweekly.site/papers/1505


Arbitrarily-Oriented Text Recognition
@chenhong 推荐
Text Detection

论文中 2D 图像的任意方向的字符编码为 4 个方向的 4 个特征序列表示:左→右,右→左,上→下,下→上(每个方向的特征序列长度相同)。

论文提出一个鲁棒性算法,基于 AON 识别规则和不规则自然场景字符。基于 top-down,无需检测字符,直接预测原始图像整个字符,end-to-end 实现。

论文链接
https://www.paperweekly.site/papers/1488

原文发布时间为:2018-01-11
本文作者:让你更懂AI的
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