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【生活小结】找工作真的太难了！
前言 想着找完工作写一个小结，免得太久给忘记了，但是微软一直拖着没签三方（我可能是我们实验室唯一一个没签约的了……），再拖下去就要忙起ACL的论文了（虽然不知道会不会投……），就先写啦，虽然过了挺久了很多东西也忘记了。 初期（-6月） u1s1今年觉得算法真的有点难找，师兄推荐我投一投一开始的实习，说就算不去但是攒一攒面试经验也是很好的。但是实习招人三四月就开始了，我很怂而且觉得基础知识和刷题都没有准备好，就没有投。不过也开始断断续续在看《统计学习方法》，然后刷了一下剑指offer，也…
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【论文阅读】SentiBERT: A Transferable Transformer-Based Architecture for Compositional Sentiment Semantics (ACL 2020)
Task Sentiment Analysis 树结构 Constituency tree（句法树），用句法规则，递归的构建出树的结构来表示一句话，其只有叶子结点与输入句子中的词语相关联，其他中间结点都是标记短语成分。 Dependency tree（依存树），用单词之间的依存关系来表达语法。如果一个单词修饰另一个单词，则称该单词依赖于另一个单词。 Motivation The sentiment of an expression is determined by the meaning…
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【论文阅读】Graph Neural News Recommendation with Unsupervised Preference Disentanglement (ACL 2020)
Task News Recommendation：给定一系列成对的user-news的数据，表示user之前看过news，预测对于一个未见过的news，user是否会看。 Motivation 之前的做News Recommendation的方法通常的关注点是以下几类： 充分利用用户的历史信息，做personalized News Recommendation 利用文本内容，得到user和news的好的表示 利用外部知识 利用topic信息 本文方法： 考虑高阶的user-news之间…
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【论文阅读】Explainable and Discourse Topic-aware Neural Language Understanding (ICML 2020)
Task Language modelling，计算一个序列的概率，这篇论文的一个任务就是预测下一个词。 Motivation LM一般做的是sentence-level的，但是有的时候全文的信息对当前句子的预测也很重要。如果输入的是document，做document-level LM，由于LM一般是RNN的总是，对于超过200个词的文本仍然存在之前信息遗忘的现象，所以就有人提出向LM里加入TM的信息来加入全文的信息。之前的方法一般加入的都是文本的topic distribution，忽略了…