文 | Posy阿花

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今年的EMNLP今天開(kāi)始召開(kāi)啦，不知道大家的論文列表都刷完沒(méi)有呀~ 什么？論文太多，看不過(guò)來(lái)，怎么辦？看了論文題目還是不知道講的是什么，怎么辦？

別擔(dān)心，今天阿花給大家?guī)?lái)一個(gè)刷論EMNLP論文列表的利器，幫助大家劃重點(diǎn)啦！那就是Paper Digest團(tuán)隊(duì)給大家提供的 “One sentence highlight for every EMNLP-2020 Paper”。

Paper Digest: EMNLP 2020 (Main Track) Highlights.
https://www.paperdigest.org/2020/11/emnlp-2020-main-track-highlights/

介紹

他們用AI為每一篇文章生成一句話(huà)超短摘要（HIGHLIGHT)，以此幫助大家更快地捕捉每篇文章的最最核心的內(nèi)容，從而更快篩選出自己感興趣的文章。圖中HIGHLIGHT一列就是每篇文章的重點(diǎn)啦~

這些HIGHLIGHTS是從每篇文章的摘要中提取得來(lái)，可以看成是一篇文章的點(diǎn)睛之筆，能夠給我們快速提供標(biāo)題之外的重要信息。一句話(huà)摘要能讓我們快速判斷一篇文章的類(lèi)型是數(shù)據(jù)集構(gòu)建，經(jīng)驗(yàn)分析，還是新模型搭建；或者了解文中采用的方法以及數(shù)據(jù)集。

比如看完論文"Calibration of Pre-trained Transformers"的一句話(huà)摘要：

We focus on BERT and RoBERTa in this work, and analyze their calibration across three tasks: natural language inference, paraphrase detection, and commonsense reasoning.

我們可獲得比題目更加精準(zhǔn)的信息，即文中分析的模型是BERT和RoBERTa，實(shí)驗(yàn)的任務(wù)是自然語(yǔ)言推理，復(fù)述檢測(cè)和常識(shí)推理。

而且對(duì)于讀完題目不知道在說(shuō)什么的，比如 "With Little Power Comes Great Responsibility"，看完摘要：

By meta-analyzing a set of existing NLP papers and datasets, we characterize typical power for a variety of settings and conclude that underpowered experiments are common in the NLP literature.

我們可大致了解這是一篇分析NLP領(lǐng)域論文的實(shí)驗(yàn)是否有效的。

通過(guò)論文題目和一句話(huà)摘要，我們就可以愉快地篩選出自己感興趣的論文啦。來(lái)來(lái)來(lái)，大家一起，paper刷起來(lái)！

點(diǎn)心時(shí)刻

想知道EMNLP哪些論文提供代碼了嗎？EMNLP 2020 Papers with Code/Data[1]給你準(zhǔn)備好啦~

除了主會(huì)論文外，EMNLP Findings收錄的論文的一句話(huà)摘要可在Paper Digest: EMNLP 2020 (Findings Track) Highlights[2]找到，感興趣的可以去看看。

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[1] https://www.paperdigest.org/2020/11/emnlp-2020-papers-with-code-data/

[2] https://www.paperdigest.org/2020/11/emnlp-2020-findings-track-highlights/

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的一句话超短摘要，速览752篇EMNLP论文的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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