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1st EMNLP workshop blackboxNLP: analyzing and interpreting neural networks for NLP 2018
1st EMNLP workshop blackboxNLP: analyzing and interpreting neural networks for NLP 2018
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1.
Trying to Understand Recurrent Neural Networks for Language Processing
机译:
试图了解递归神经网络进行语言处理
作者:
Yoav Goldberg
会议名称:
《1st EMNLP workshop blackboxNLP: analyzing and interpreting neural networks for NLP 2018》
|
2018年
2.
Learning with Latent Linguistic Structure
机译:
具有潜在语言结构的学习
作者:
Graham Neubig
会议名称:
《1st EMNLP workshop blackboxNLP: analyzing and interpreting neural networks for NLP 2018》
|
2018年
3.
When does deep multi-task learning work for loosely related document classification tasks?
机译:
深度多任务学习什么时候可用于松散相关的文档分类任务?
作者:
Emma Kerinec
;
Anders Sogaard
;
Chloe Braud
会议名称:
《1st EMNLP workshop blackboxNLP: analyzing and interpreting neural networks for NLP 2018》
|
2018年
4.
Explaining non-linear Classifier Decisions within Kernel-based Deep Architectures
机译:
在基于内核的深度架构中解释非线性分类器决策
作者:
Danilo Croce
;
Daniele Rossini
;
Roberto Basili
会议名称:
《1st EMNLP workshop blackboxNLP: analyzing and interpreting neural networks for NLP 2018》
|
2018年
5.
Evaluating Textual Representations through Image Generation
机译:
通过图像生成评估文本表示
作者:
Graham Spinks
;
Marie-Francine Moens
会议名称:
《1st EMNLP workshop blackboxNLP: analyzing and interpreting neural networks for NLP 2018》
|
2018年
6.
Jump to better conclusions: SCAN both left and right
机译:
得出更好的结论:左右扫描
作者:
Joost Bastings
;
Marco Baroni
;
Jason Weston
;
Kyunghyun Cho
;
Douwe Kiela
会议名称:
《1st EMNLP workshop blackboxNLP: analyzing and interpreting neural networks for NLP 2018》
|
2018年
7.
Unsupervised Token-wise Alignment to Improve Interpretation of Encoder-Decoder Models
机译:
无监督令牌明智的对齐方式,以改善对编码器-解码器模型的解释
作者:
Shun Kiyono
;
Sho Takase
;
Jun Suzuki
;
Naoaki Okazaki
;
Kentaro Inui
;
Masaaki Nagata
会议名称:
《1st EMNLP workshop blackboxNLP: analyzing and interpreting neural networks for NLP 2018》
|
2018年
8.
Can LSTM Learn to Capture Agreement? The Case of Basque
机译:
LSTM可以学习获取协议吗?巴斯克案
作者:
Shauli Ravfogel
;
Francis M. Tyers
;
Yoav Goldberg
会议名称:
《1st EMNLP workshop blackboxNLP: analyzing and interpreting neural networks for NLP 2018》
|
2018年
9.
Evaluating the Ability of LSTMs to Learn Context-Free Grammars
机译:
评估LSTM学习无上下文语法的能力
作者:
Luzi Sennhauser
;
Robert C. Berwick
会议名称:
《1st EMNLP workshop blackboxNLP: analyzing and interpreting neural networks for NLP 2018》
|
2018年
10.
Interpreting Neural Networks with Nearest Neighbors
机译:
解释与最近邻居的神经网络
作者:
Eric Wallace
;
Shi Feng
;
Jordan Boyd-Graber
会议名称:
《1st EMNLP workshop blackboxNLP: analyzing and interpreting neural networks for NLP 2018》
|
2018年
11.
LISA: Explaining Recurrent Neural Network Judgments via Layer-wise Semantic Accumulation and Example to Pattern Transformation
机译:
LISA:通过分层语义累加和模式转换示例解释递归神经网络判断
作者:
Pankaj Gupta
;
Hinrich Schuetze
会议名称:
《1st EMNLP workshop blackboxNLP: analyzing and interpreting neural networks for NLP 2018》
|
2018年
12.
Analysing the potential of seq-to-seq models for incremental interpretation in task-oriented dialogue
机译:
分析面向任务对话中逐步解释的seq-to-seq模型的潜力
作者:
Dieuwke Hupkes
;
Sanne Bouwmeester
;
Raquel Fernandez
会议名称:
《1st EMNLP workshop blackboxNLP: analyzing and interpreting neural networks for NLP 2018》
|
2018年
13.
Introspection for convolutional automatic speech recognition
机译:
卷积自动语音识别的内省
作者:
Andreas Krug
;
Sebastian Stober
会议名称:
《1st EMNLP workshop blackboxNLP: analyzing and interpreting neural networks for NLP 2018》
|
2018年
14.
What do RNN Language Models Learn about Filler-Gap Dependencies?
机译:
RNN语言模型从填充间隙依赖关系中学到什么?
作者:
Ethan Wilcox
;
Roger Levy
;
Takashi Morita
;
Richard Futrell
会议名称:
《1st EMNLP workshop blackboxNLP: analyzing and interpreting neural networks for NLP 2018》
|
2018年
15.
Closing Brackets with Recurrent Neural Networks
机译:
用递归神经网络封闭支架
作者:
Natalia Skachkova
;
Thomas A. Trost
;
Adam Kusmirek
;
Dietrich Klakow
会议名称:
《1st EMNLP workshop blackboxNLP: analyzing and interpreting neural networks for NLP 2018》
|
2018年
16.
Iterative Recursive Attention Model for Interpretable Sequence Classification
机译:
可解释序列分类的迭代递归注意模型
作者:
Martin Tutek
;
Jan Snajder
会议名称:
《1st EMNLP workshop blackboxNLP: analyzing and interpreting neural networks for NLP 2018》
|
2018年
17.
Firearms and Tigers are Dangerous, Kitchen Knives and Zebras are Not: Testing whether Word Embeddings Can Tell
机译:
枪支和虎具危险性,而厨刀和斑马具具危险性:测试单词嵌入是否可以分辨
作者:
Pia Sommerauer
;
Antske Fokkens
会议名称:
《1st EMNLP workshop blackboxNLP: analyzing and interpreting neural networks for NLP 2018》
|
2018年
18.
Evaluating Syntactic Properties of Seq2seq Output with a Broad Coverage HPSG: A Case Study on Machine Translation
机译:
使用广泛的HPSG评估Seq2seq输出的句法属性:机器翻译的案例研究
作者:
Johnny Tian-Zheng Wei
;
Khiem Pham
;
Brian Dillon
;
Brendan OConnor
会议名称:
《1st EMNLP workshop blackboxNLP: analyzing and interpreting neural networks for NLP 2018》
|
2018年
19.
Learning Explanations from Language Data
机译:
从语言数据中学习解释
作者:
David Harbecke
;
Robert Schwarzenberg
;
Christoph Alt
会议名称:
《1st EMNLP workshop blackboxNLP: analyzing and interpreting neural networks for NLP 2018》
|
2018年
20.
Does it care what you asked? Understanding Importance of Verbs in Deep Learning QA System
机译:
是否在乎您的要求?了解动词在深度学习质量检查系统中的重要性
作者:
Barbara Rychalska
;
Dominika Basaj
;
Przemyslaw Biecek
;
Anna Wroblewska
会议名称:
《1st EMNLP workshop blackboxNLP: analyzing and interpreting neural networks for NLP 2018》
|
2018年
21.
Language Models Learn POS First
机译:
语言模型首先学习POS
作者:
Naomi Saphra
;
Adam Lopez
会议名称:
《1st EMNLP workshop blackboxNLP: analyzing and interpreting neural networks for NLP 2018》
|
2018年
22.
Predicting and interpreting embeddings for out of vocabulary words in downstream tasks
机译:
预测和解释下游任务中词汇外的嵌入
作者:
Nicolas Garneau
;
Jean-Samuel Leboeuf
;
Luc Lamontagne
会议名称:
《1st EMNLP workshop blackboxNLP: analyzing and interpreting neural networks for NLP 2018》
|
2018年
23.
Collecting Diverse Natural Language Inference Problems for Sentence Representation Evaluation
机译:
收集各种自然语言推论问题进行句子表征评估
作者:
Adam Poliak
;
Aparajita Haldar
;
Rachel Rudinger
;
J. Edward Hu
;
Ellie Pavlick
;
Aaron Steven White
;
Benjamin Van Durme
会议名称:
《1st EMNLP workshop blackboxNLP: analyzing and interpreting neural networks for NLP 2018》
|
2018年
24.
State Gradients for RNN Memory Analysis
机译:
RNN记忆分析的状态梯度
作者:
Lyan Verwimp
;
Hugo Van hamme
;
Vincent Renkens
;
Patrick Wambacq
会议名称:
《1st EMNLP workshop blackboxNLP: analyzing and interpreting neural networks for NLP 2018》
|
2018年
25.
Portable, layer-wise task performance monitoring for NLP models
机译:
NLP模型的便携式,分层的任务性能监控
作者:
Thomas Lippincott
会议名称:
《1st EMNLP workshop blackboxNLP: analyzing and interpreting neural networks for NLP 2018》
|
2018年
26.
Explicitly modeling case improves neural dependency parsing
机译:
显式建模案例可改善神经依赖性解析
作者:
Clara Vania
;
Adam Lopez
会议名称:
《1st EMNLP workshop blackboxNLP: analyzing and interpreting neural networks for NLP 2018》
|
2018年
27.
Interpretable Structure Induction Via Sparse Attention
机译:
稀疏注意可解释的结构归纳
作者:
Ben Peters
;
Vlad Niculae
;
Andre F.T. Martins
会议名称:
《1st EMNLP workshop blackboxNLP: analyzing and interpreting neural networks for NLP 2018》
|
2018年
28.
Grammar Induction with Neural Language Models: An Unusual Replication
机译:
神经语言模型的语法归纳:异常复制
作者:
Phu Mon Htut
;
Kyunghyun Cho
;
Samuel R. Bowman
会议名称:
《1st EMNLP workshop blackboxNLP: analyzing and interpreting neural networks for NLP 2018》
|
2018年
29.
Exploiting Attention to Reveal Shortcomings in Memory Models
机译:
利用注意力来揭示记忆模型中的缺点
作者:
Kaylee Burns
;
Aida Nematzadeh
;
Erin Grant
;
Alison Gopnik
;
Thomas L. Griffiths
会议名称:
《1st EMNLP workshop blackboxNLP: analyzing and interpreting neural networks for NLP 2018》
|
2018年
30.
Limitations in learning an interpreted language with recurrent models
机译:
使用递归模型学习解释型语言的局限性
作者:
Denis Paperno
会议名称:
《1st EMNLP workshop blackboxNLP: analyzing and interpreting neural networks for NLP 2018》
|
2018年
31.
Introduction
机译:
介绍
会议名称:
《1st EMNLP workshop blackboxNLP: analyzing and interpreting neural networks for NLP 2018》
|
2018年
32.
Language representations in human brains and artificial neural networks
机译:
人脑和人工神经网络中的语言表示
作者:
Leila Wehbe
会议名称:
《1st EMNLP workshop blackboxNLP: analyzing and interpreting neural networks for NLP 2018》
|
2018年
33.
Analyzing Learned Representations of a Deep ASR Performance Prediction Model
机译:
分析深度ASR性能预测模型的学习表示
作者:
Zied Elloumi
;
Laurent Besacier
;
Olivier Galibert
;
Benjamin Lecouteux
会议名称:
《1st EMNLP workshop blackboxNLP: analyzing and interpreting neural networks for NLP 2018》
|
2018年
34.
Nightmare at test time: How punctuation prevents parsers from generalizing
机译:
测试时的噩梦:标点符号如何阻止解析器泛化
作者:
Anders Sogaard
;
Miryam de Lhoneux
;
Isabelle Augenstein
会议名称:
《1st EMNLP workshop blackboxNLP: analyzing and interpreting neural networks for NLP 2018》
|
2018年
35.
On the Role of Text Preprocessing in Neural Network Architectures: An Evaluation Study on Text Categorization and Sentiment Analysis
机译:
文本预处理在神经网络体系结构中的作用:文本分类和情感分析的评估研究
作者:
Jose Camacho-Collados
;
Mohammad Taher Pilehvar
会议名称:
《1st EMNLP workshop blackboxNLP: analyzing and interpreting neural networks for NLP 2018》
|
2018年
36.
Understanding Convolutional Neural Networks for Text Classification
机译:
了解卷积神经网络进行文本分类
作者:
Alon Jacovi
;
Oren Sar Shalom
;
Yoav Goldberg
会议名称:
《1st EMNLP workshop blackboxNLP: analyzing and interpreting neural networks for NLP 2018》
|
2018年
37.
Linguistic representations in multi-task neural networks for ellipsis resolution
机译:
用于省略号解析的多任务神经网络中的语言表示
作者:
Ola Ronning
;
Daniel Hardt
;
Anders Sogaard
会议名称:
《1st EMNLP workshop blackboxNLP: analyzing and interpreting neural networks for NLP 2018》
|
2018年
38.
Rule induction for global explanation of trained models
机译:
规则归纳,对训练模型进行全局解释
作者:
Madhumita Sushil
;
Simon Suster
;
Walter Daelemans
会议名称:
《1st EMNLP workshop blackboxNLP: analyzing and interpreting neural networks for NLP 2018》
|
2018年
39.
Rearranging the Familiar: Testing Compositional Generalization in Recurrent Networks
机译:
重新布置熟悉的系统:测试递归网络中的组合泛化
作者:
Joao Loula
;
Marco Baroni
;
Brenden M. Lake
会议名称:
《1st EMNLP workshop blackboxNLP: analyzing and interpreting neural networks for NLP 2018》
|
2018年
40.
Interpretable Neural Architectures for Attributing an Ad's Performance to its Writing Style
机译:
可解释的神经体系结构,用于将广告的效果归因于其写作风格
作者:
Reid Pryzant
;
Kazoo Sone
;
Sugato Basu
会议名称:
《1st EMNLP workshop blackboxNLP: analyzing and interpreting neural networks for NLP 2018》
|
2018年
41.
Indicatements that character language models learn English morpho-syntactic units and regularities
机译:
表明字符语言模型学习英语的形态句法单位和规律
作者:
Yova Kementchedjhieva
;
Adam Lopez
会议名称:
《1st EMNLP workshop blackboxNLP: analyzing and interpreting neural networks for NLP 2018》
|
2018年
42.
An Operation Sequence Model for Explainable Neural Machine Translation
机译:
可解释的神经机器翻译的操作序列模型
作者:
Felix Stahlberg
;
Danielle Saunders
;
Bill Byrne
会议名称:
《1st EMNLP workshop blackboxNLP: analyzing and interpreting neural networks for NLP 2018》
|
2018年
43.
Learning and Evaluating Sparse Interpretable Sentence Embeddings
机译:
学习和评估稀疏可解释的句子嵌入
作者:
Valentin Trifonov
;
Octavian-Eugen Ganea
;
Anna Potapenko
;
Thomas Hofmann
会议名称:
《1st EMNLP workshop blackboxNLP: analyzing and interpreting neural networks for NLP 2018》
|
2018年
44.
Do Language Models Understand Anything? On the Ability of LSTMs to Understand Negative Polarity Items
机译:
语言模型可以理解一切吗? LSTM理解负极性项目的能力
作者:
Jaap Jumelet
;
Dieuwke Hupkes
会议名称:
《1st EMNLP workshop blackboxNLP: analyzing and interpreting neural networks for NLP 2018》
|
2018年
45.
Under the Hood: Using Diagnostic Classifiers to Investigate and Improve how Language Models Track Agreement Information
机译:
内幕:使用诊断分类器调查和改进语言模型如何跟踪协议信息
作者:
Mario Giulianelli
;
Jack Harding
;
Florian Mohnert
;
Dieuwke Hupkes
;
Willem Zuidema
会议名称:
《1st EMNLP workshop blackboxNLP: analyzing and interpreting neural networks for NLP 2018》
|
2018年
46.
Interpreting Word-Level Hidden State Behaviour of Character-Level LSTM Language Models
机译:
解释字符级LSTM语言模型的字级隐藏状态行为
作者:
Avery Hiebert
;
Cole Peterson
;
Alona Fyshe
;
Nishant A. Mehta
会议名称:
《1st EMNLP workshop blackboxNLP: analyzing and interpreting neural networks for NLP 2018》
|
2018年
47.
Importance of Self-Attention for Sentiment Analysis
机译:
情绪分析中自我注意的重要性
作者:
Gaeel Letarte
;
Frederik Paradis
;
Philippe Giguere
;
Francois Laviolette
会议名称:
《1st EMNLP workshop blackboxNLP: analyzing and interpreting neural networks for NLP 2018》
|
2018年
48.
An Analysis of Encoder Representations in Transformer-Based Machine Translation
机译:
基于变压器的机器翻译中的编码器表示分析
作者:
Alessandro Raganato
;
Jorg Tiedemann
会议名称:
《1st EMNLP workshop blackboxNLP: analyzing and interpreting neural networks for NLP 2018》
|
2018年
49.
Context-Free Transductions with Neural Stacks
机译:
神经堆栈的无上下文转换
作者:
Yiding Hao
;
William Merrill
;
Dana Angluin
;
Robert Frank
;
Noah Amsel
;
Andrew Benz
;
Simon Mendelsohn
会议名称:
《1st EMNLP workshop blackboxNLP: analyzing and interpreting neural networks for NLP 2018》
|
2018年
50.
How much should you ask? On the question structure in QA systems.
机译:
你应该问多少?关于质量保证体系中的问题结构。
作者:
Dominika Basaj
;
Barbara Rychalska
;
Przemystaw Biecek
;
Anna Wroblewska
会议名称:
《1st EMNLP workshop blackboxNLP: analyzing and interpreting neural networks for NLP 2018》
|
2018年
51.
Interpretable Textual Neuron Representations for NLP
机译:
NLP的可解释性文本神经元表示
作者:
Nina Poerner
;
Benjamin Roth
;
Hinrich Schiitze
会议名称:
《1st EMNLP workshop blackboxNLP: analyzing and interpreting neural networks for NLP 2018》
|
2018年
52.
Probing sentence embeddings for structure-dependent tense
机译:
探索与结构相关的时态的句子嵌入
作者:
Geoff Bacon
;
Terry Regier
会议名称:
《1st EMNLP workshop blackboxNLP: analyzing and interpreting neural networks for NLP 2018》
|
2018年
53.
Interpretable Word Embedding Contextualization
机译:
可解释的词嵌入语境化
作者:
Kyoung-Rok Jang
;
Sung-Hyon Myaeng
;
Sang-Bum Ki
会议名称:
《1st EMNLP workshop blackboxNLP: analyzing and interpreting neural networks for NLP 2018》
|
2018年
54.
Extracting Syntactic Trees from Transformer Encoder Self-Attentions
机译:
从变压器编码器自注意中提取语法树
作者:
David Marecek
;
Rudolf Rosa
会议名称:
《1st EMNLP workshop blackboxNLP: analyzing and interpreting neural networks for NLP 2018》
|
2018年
55.
GLUE: A Multi-Task Benchmark and Analysis Platform for Natural Language Understanding
机译:
GLUE:自然语言理解的多任务基准和分析平台
作者:
Alex Wang
;
Amanpreet Singh
;
Julian Michael
;
Felix Hill
;
Omer Levy
;
Samuel R. Bowman
会议名称:
《1st EMNLP workshop blackboxNLP: analyzing and interpreting neural networks for NLP 2018》
|
2018年
56.
Language Modeling Teaches You More Syntax than Translation Does: Lessons Learned Through Auxiliary Task Analysis
机译:
语言建模比翻译教给您更多的语法:通过辅助任务分析获得的经验教训
作者:
Kelly W. Zhang
;
Samuel R. Bowman
会议名称:
《1st EMNLP workshop blackboxNLP: analyzing and interpreting neural networks for NLP 2018》
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2018年
57.
Representation of Word Meaning in the Intermediate Projection Layer of a Neural Language Model
机译:
神经语言模型的中间投影层中词义的表示
作者:
Steven Derby
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Paul Miller
;
Brian Murphy
;
Barry Devereux
会议名称:
《1st EMNLP workshop blackboxNLP: analyzing and interpreting neural networks for NLP 2018》
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2018年
58.
Debugging Sequence-to-Sequence Models with Seq2Seq-Vis
机译:
使用Seq2Seq-Vis调试序列到序列模型
作者:
Hendrik Strobelt
;
Sebastian Gehrmann
;
Michael Behrisch
;
Adam Perer
;
Hanspeter Pfister
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Alexander M. Rush
会议名称:
《1st EMNLP workshop blackboxNLP: analyzing and interpreting neural networks for NLP 2018》
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2018年
59.
Does Syntactic Knowledge in Multilingual Language Models Transfer Across Languages?
机译:
多语言语言模型中的句法知识会跨语言传递吗?
作者:
Prajit Dhar
;
Arianna Bisazza
会议名称:
《1st EMNLP workshop blackboxNLP: analyzing and interpreting neural networks for NLP 2018》
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2018年
60.
End-to-end Image Captioning Exploits Distributional Similarity in Multimodal Space
机译:
端到端图像字幕利用多模式空间中的分布相似性
作者:
Pranava Madhyastha
;
Josiah Wang
;
Lucia Specia
会议名称:
《1st EMNLP workshop blackboxNLP: analyzing and interpreting neural networks for NLP 2018》
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2018年
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