[ 自然语言处理 ]
A Gap-Based Framework for Chinese Word Segmentation via Very Deep Convolutional Networks
@jueliangguke 推荐
Convolutional Neural Network
本文提出了一个全新的中文分词框架，使用深度卷积网络在多个数据集上达到了 state-of-the-art。
论文链接
https://www.paperweekly.site/papers/1473
A Survey on Dialogue Systems: Recent Advances and New Frontiers
@paperweekly 推荐
Dialog Systems
本文来自京东数据科学团队，这是一篇非常全面的对话系统综述，引用了 100+ 篇相关论文，并对论文进行了分类。
论文链接
https://www.paperweekly.site/papers/1446
How to Make Context More Useful?
@zhangjianhai 推荐
ContextQA
在自然语言对话领域，论文首先对比了目前几种流行的 Context-aware 模型，包括 Non-hierarchical 模型（将 context 与 query 作为一个序列建模）以及 Hierarchical 模型（将 context 与 query 分别建模生成向量表示，在此基础上采用不同的方式进行整合，包括 sum，concat，sequential integration 等）。
最后，论文提出了一种 Weighted Sequential Integration 的上下文整合方式，对不同的上下文赋予不同的权重。对 ContextQA 相关工作具有一定借鉴意义。
论文链接
https://www.paperweekly.site/papers/1476
SAM: Semantic Attribute Modulation for Language Modeling and Style Variation
@cfjmonkey 推荐
Text Style Transfer
该文实现了基于给定属性的文本风格的转换。属性包括标题、作者和类别。不同类别的文章用词分布不同，同一作者的写作风格是一致的，标题个人理解可以看做关键词定基调，相比关键词语料更丰富。
实验在新闻、影评和歌词三大类文本中进行。 该工作作者来自今日头条，eBay 和清华。
论文链接
https://www.paperweekly.site/papers/1461
Globally Normalized Reader
@zhangjun 推荐
Question Answering
来自百度的 QA 系统，本文已被 EMNLP 2017 接收。
论文链接
https://www.paperweekly.site/papers/1463
[ 计算机视觉 ]
Panoptic Segmentation
@YiqiYan 推荐
Semantic Segmentation
本文提出了一种新的概念 — Panoptic Segmentation，它是对 instance sengmentation 和 semantic segmentation 的统一。
例如一副街景：instance sengmentation 只分割出一些实例，但是要区分同一类别的个体（分割出车 a，车 b，车 c）；semantic segmentation 是把每一个像素分入一个类别，但是不区分个体；Panoptic Segmentation 既要完成 semantic segmentation 的任务，又要区分同一个类别的不同个体。
论文链接
https://www.paperweekly.site/papers/1479
Adversarial Patch
@Synced 推荐
Adversarial Training
该论文提出了一种在现实世界中创建通用、鲁棒、针对性的对抗图像 patch 的方法。该 patch 是通用的，因为它们可用于攻击任何场景；是鲁棒的，因为它们在多种图像变换中都是有效的；是有针对性的，因为它们可以令分类器输出任意目标类。
这些对抗样本可以被打印出来，添加到任意的场景、照片，并展示给图像分类器；即使 patch 很小，也能导致分类器忽略场景中的其它物体，输出选定的目标类。
论文链接
https://www.paperweekly.site/papers/1475
Consensus-based Sequence Training for Video Captioning
@Aidon 推荐
Video Captioning
文章指出现有的 captioning 模型都是用交叉熵损失（XE: cross-entropy loss）训练的，而实际评估的时候用的是其他指标比如 BLEU，METEOR 等。
这里对应的是第一个问题：objective mismatch，很自然地会想到可以直接对评价指标进行优化。第二个问题是 exposure bias，即训练集和测试集上 captions 的分布很有可能是不一样的。虽然强化学习有被用于解决第一个问题，但它的计算开销大，并且在每一步都有指定 baseline reward 才能保证模型的收敛。
针对以上问题，文章提出基于一致性的序列训练来做 video captioning。首先从理论上解释了 XE training 和 RL training 之间的联系，即后者是前者的一个加权形式；然后引入一个简单的 WXE pre-training 来近似 RL training，这样就解决了前面提到的第一个问题。
更进一步地，文章提出用 full REINFORCE 来进行 fine-tune，利用 gt captions 的 consensus score 作为 baseline reward，这样就可以避免 XE training 带来的第二个问题。
论文链接
https://www.paperweekly.site/papers/1450
ObamaNet: Photo-realistic Lip-sync from Text
@zhangjun 推荐
Video Generation
本文是 MILA 最近的一篇工作，实现了一个根据 text 合成唇同步视频的架构，并以奥巴马做了一个 demo，命名为 ObamaNet。
Demo 地址：http://ritheshkumar.com/obamanet/
论文链接
https://www.paperweekly.site/papers/1505
Arbitrarily-Oriented Text Recognition
@chenhong 推荐
Text Detection
论文中 2D 图像的任意方向的字符编码为 4 个方向的 4 个特征序列表示：左→右，右→左，上→下，下→上（每个方向的特征序列长度相同）。
论文提出一个鲁棒性算法，基于 AON 识别规则和不规则自然场景字符。基于 top-down，无需检测字符，直接预测原始图像整个字符，end-to-end 实现。
论文链接
https://www.paperweekly.site/papers/1488
原文发布时间为：2018-01-11
本文作者：让你更懂AI的
本文来自云栖社区合作伙伴“PaperWeekly”，了解相关信息可以关注“PaperWeekly”微信公众号
