最近看了下 2021年关于 OOD 的几篇 paper,记录一下~
如何测试你的 NLP 模型?- Behavioral Testing of NLP Models with CheckList
Best Paper at ACL 2020
Slice-based learning - 基于数据切片的学习
Slice-based learning 的目的是为了提高模型在特定的数据子集上的表现。
Sequential transfer learning in NLP
NAACL 2019 tutorial on “Transfer Learning in Natural Language Processing” 的部分笔记,资料链接见文末。
论文笔记 - Pre-trained Models for Natural Language Processing
Pre-trained Models for Natural Language Processing: A Survey 花了一上午看完的综述,强烈推荐每个 NLPer 都读一读,很长一段时间内都能当做工具书来用(下一个 break-through 来临前)。
NLP 2018 Highlights
近来很多大拿做了 2018 年 NLP 的回顾,今天推荐一波 Elvis Saravia 的一篇报告,总结了上一年 NLP 学术界和工业界发生的大事,也包括 SOTA 的论文结果及有趣的研究方向,每个 NLPer 闲下来都可以读一读。
知识抽取-事件抽取
接上一篇知识抽取-实体及关系抽取,前置知识在这一篇不多做解释啦。
知识抽取-实体及关系抽取
这一篇是关于知识抽取,整理并补充了上学时的两篇笔记 NLP笔记 - Information Extraction 和 NLP笔记 - Relation Extraction,梳理了知识抽取的基本方法,包括传统机器学习及经典的深度学习方法。
2018 CCF-GAIR 参会笔记 - NLP 专场
这篇居然忘了发了……