おはようござえます、日本の友達
Hello, Friends from Japan 🇯🇵!
Thanks to
@NlpTohoku
, we now have a state-of-the-art Japanese language model in Transformers, `bert-base-japanese`.
Can you guess what the model outputs in the masked LM task below?
[UPCOMING:
#AAAI19
Poster Presentation] Jan 31, 2PM- @ Coral Ballroom 3-5 "Mixture of Expert/Imitator Networks: Scalable Semi-Supervised Learning Framework" coauthored by Shun Kiyono, Jun Suzuki and
@inuikentaro
of the Natural Language Understanding Team
東北大乾・鈴木研究室のM2栗林くんとの共著論文がACL2019 (
@ACL2019_Italy
) にshort paperでアクセプトされました: " An Empirical Study of Span Representations in Argumentation Structure Parsing".
論述構造解析において効果的なスパン分散表現について調査した論文です.
京大の森先生の研究室から、ジオパージングのデータセット(CC BY-SA)が公開されたようです。
Automatic Construction of a Large-Scale Corpus for Geoparsing Using Wikipedia Hyperlinks
論文リンク:
概要解説ページ(ダウンロードリンク含む):
“A Span Selection Model for Semantic Role Labeling” Ouchi, Shindo(
@haplotyper
), MatsumotoがEMNLP2018に採択されました。
英語述語項構造解析(意味役割付与)において、句(スパン)を上手く捉えるモデルを提案し、現時点で最高精度F1値87%を記録しました。
How does first language acquisition of LMs affect the grammar acquisition in second language?
We investigate Cross-lingual transferability of LMs in our
#ACL2023
Findings paper.
We've uploaded the pre-print.
Our short paper has been accepted at
#emnlp2019
.
Title: Transductive Learning of Neural Language Models for Syntactic and Semantic Analysis.
Authors: Hiroki Ouchi, Jun Suzuki, Kentaro Inui.
京大の森先生の研究室から、ジオパージングのデータセット(CC BY-SA)が公開されたようです。
Automatic Construction of a Large-Scale Corpus for Geoparsing Using Wikipedia Hyperlinks
論文リンク:
概要解説ページ(ダウンロードリンク含む):
@yuiseki_
言語モデルに、地理空間に関わる情報を教えて、地理空間に関わるタスクで評価するみたいな試みとかどうでしょう?
(自然言語処理のトップ会議のひとつEMNLP2023に採択されています)
GeoLM: Empowering Language Models for Geospatially
Grounded Language Understanding