Zobrazeno 1 - 10
of 17
pro vyhledávání: '"J. Edward Hu"'
Publikováno v:
Transactions of the Association for Computational Linguistics, Vol 9, Pp 494-509 (2021)
AbstractWe introduce a novel paraphrastic augmentation strategy based on sentence-level lexically constrained paraphrasing and discriminative span alignment. Our approach allows for the large-scale expansion of existing datasets or the rapid creation
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/eca9af3d975d414096d9000369d79515
Publikováno v:
AAAI
Scopus-Elsevier
Web of Science
Scopus-Elsevier
Web of Science
We present ParaBank, a large-scale English paraphrase dataset that surpasses prior work in both quantity and quality. Following the approach of ParaNMT, we train a Czech-English neural machine translation (NMT) system to generate novel paraphrases of
Publikováno v:
Scopus-Elsevier
Web of Science
Web of Science
We present a conditional text generation framework that posits sentential expressions of possible causes and effects. This framework depends on two novel resources we develop in the course of this work: a very large-scale collection of English senten
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::c99279c175778c14708119d689553266
Autor:
Aparajita Haldar, Benjamin Van Durme, Ellie Pavlick, Rachel Rudinger, Adam Poliak, Aaron Steven White, J. Edward Hu
Publikováno v:
BlackboxNLP@EMNLP
Web of Science
Scopus-Elsevier
Web of Science
Scopus-Elsevier
We present a large-scale collection of diverse natural language inference (NLI) datasets that help provide insight into how well a sentence representation captures distinct types of reasoning. The collection results from recasting 13 existing dataset
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::84afa229152012df63411f78392da6fa
Publikováno v:
Scopus-Elsevier
CoNLL
CoNLL
Producing diverse paraphrases of a sentence is a challenging task. Natural paraphrase corpora are scarce and limited, while existing large-scale resources are automatically generated via back-translation and rely on beam search, which tends to lack d
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::a9569a1c38c4f8a4a079bb9547768ca8
http://www.scopus.com/inward/record.url?eid=2-s2.0-85084331385&partnerID=MN8TOARS
http://www.scopus.com/inward/record.url?eid=2-s2.0-85084331385&partnerID=MN8TOARS
Autor:
Benjamin Van Durme, Tongfei Chen, Matt Post, Patrick Xia, Huda Khayrallah, Ryan Culkin, J. Edward Hu
Publikováno v:
Scopus-Elsevier
NAACL-HLT (1)
NAACL-HLT (1)
Lexically-constrained sequence decoding allows for explicit positive or negative phrase-based constraints to be placed on target output strings in generation tasks such as machine translation or monolingual text rewriting. We describe vectorized dyna
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::3b0f73cdcb56e4aaf3d10e1a68a67a79
http://www.scopus.com/inward/record.url?eid=2-s2.0-85084087311&partnerID=MN8TOARS
http://www.scopus.com/inward/record.url?eid=2-s2.0-85084087311&partnerID=MN8TOARS
Conference
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Conference
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Conference
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Conference
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.