会员服务

Coherence-Aware Neural Topic Modeling

2018 年 9 月 7 日 Arxiv Ran Ding,Ramesh Nallapati,Bing Xiang
登录查看更多
2

相关内容

神经网络的拓扑结构，TOPOLOGY OF DEEP NEURAL NETWORKS
神经网络的拓扑结构，TOPOLOGY OF DEEP NEURAL NETWORKS
专知会员服务
29+阅读 · 2020年4月15日
【MIT深度学习课程】深度序列建模，Deep Sequence Modeling
【MIT深度学习课程】深度序列建模，Deep Sequence Modeling
专知会员服务
76+阅读 · 2020年2月3日
Aspect-Oriented Syntax Network for Aspect-Based Sentiment Analysis，中山大学数据科学与计算机学院权小军教授，第八届全国社会媒体处理大会SMP2019
Aspect-Oriented Syntax Network for Aspect-Based Sentiment Analysis，中山大学数据科学与计算机学院权小军教授，第八届全国社会媒体处理大会SMP2019
专知会员服务
18+阅读 · 2019年10月22日
Auto-Sizing the Transformer Network: Improving Speed, Efficiency, and Performance for Low-Resource Machine Translation
Auto-Sizing the Transformer Network: Improving Speed, Efficiency, and Performance for Low-Resource Machine Translation
专知会员服务
45+阅读 · 2019年10月17日
Connections between Support Vector Machines, Wasserstein distance and gradient-penalty GANs
Connections between Support Vector Machines, Wasserstein distance and gradient-penalty GANs
专知会员服务
31+阅读 · 2019年10月17日
Deep Learning Based Detection and Correction of Cardiac MR Motion Artefacts During Reconstruction for High-Quality Segmentation
Deep Learning Based Detection and Correction of Cardiac MR Motion Artefacts During Reconstruction for High-Quality Segmentation
专知会员服务
53+阅读 · 2019年10月17日
强化学习最新教程，17页pdf
强化学习最新教程，17页pdf
专知会员服务
167+阅读 · 2019年10月11日
【新书】Python编程基础，669页pdf
【新书】Python编程基础，669页pdf
专知会员服务
186+阅读 · 2019年10月10日
【CMU卡内基梅隆大学】深度学习在计算机视觉的应用：方法，解释，因果与公平性
【CMU卡内基梅隆大学】深度学习在计算机视觉的应用：方法，解释，因果与公平性
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月9日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
98+阅读 · 2019年10月9日
Transferring Knowledge across Learning Processes
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
25+阅读 · 2019年5月18日
无监督元学习表示学习
无监督元学习表示学习
CreateAMind
25+阅读 · 2019年1月4日
【论文推荐】最新六篇主题模型相关论文—领域特定知识库、神经变分推断、动态和静态主题模型
【论文推荐】最新六篇主题模型相关论文—领域特定知识库、神经变分推断、动态和静态主题模型
专知
19+阅读 · 2018年6月26日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
【论文推荐】最新八篇主题模型相关论文—主题建模优化、变分推断、情绪强度、神经语言模型、搜索、社区聚合、主题建模的问题、光谱学习
【论文推荐】最新八篇主题模型相关论文—主题建模优化、变分推断、情绪强度、神经语言模型、搜索、社区聚合、主题建模的问题、光谱学习
专知
13+阅读 · 2018年3月8日
【论文推荐】最新6篇主题模型相关论文—正则化变分推断主题模型、非参数先验、在线聊天、词义消歧、神经语言模型
【论文推荐】最新6篇主题模型相关论文—正则化变分推断主题模型、非参数先验、在线聊天、词义消歧、神经语言模型
专知
6+阅读 · 2018年1月26日
【推荐】自然语言处理（NLP）指南
【推荐】自然语言处理（NLP）指南
机器学习研究会
35+阅读 · 2017年11月17日
【论文】变分推断（Variational inference)的总结
【论文】变分推断（Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
Adversarial Variational Bayes: Unifying VAE and GAN 代码
Adversarial Variational Bayes: Unifying VAE and GAN 代码
CreateAMind
7+阅读 · 2017年10月4日
Auto-Encoding GAN
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
A Hierarchical Neural Network for Sequence-to-Sequences Learning
A Hierarchical Neural Network for Sequence-to-Sequences Learning
Arxiv
4+阅读 · 2018年11月23日
ML-Net: multi-label classification of biomedical texts with deep neural networks
ML-Net: multi-label classification of biomedical texts with deep neural networks
Arxiv
7+阅读 · 2018年11月15日
Relational recurrent neural networks
Relational recurrent neural networks
Arxiv
8+阅读 · 2018年6月28日
Bayesian Convolutional Neural Networks
Arxiv
19+阅读 · 2018年6月27日
Nonparametric Topic Modeling with Neural Inference
Arxiv
3+阅读 · 2018年6月18日
Topic Modelling of Empirical Text Corpora: Validity, Reliability, and Reproducibility in Comparison to Semantic Maps
Arxiv
4+阅读 · 2018年6月4日
CNN+CNN: Convolutional Decoders for Image Captioning
Arxiv
21+阅读 · 2018年5月23日
Topic Modeling on Health Journals with Regularized Variational Inference
Arxiv
3+阅读 · 2018年1月15日
Topic Compositional Neural Language Model
Arxiv
5+阅读 · 2017年12月29日
Continuous Time Dynamic Topic Models
Arxiv
3+阅读 · 2015年5月16日
VIP会员
相关主题
话题模型
Perplexity
MoDELS
话题
优化器
向量空间
自然语言处理
计算学习理论
相关VIP内容
神经网络的拓扑结构，TOPOLOGY OF DEEP NEURAL NETWORKS
神经网络的拓扑结构，TOPOLOGY OF DEEP NEURAL NETWORKS
专知会员服务
29+阅读 · 2020年4月15日
【MIT深度学习课程】深度序列建模，Deep Sequence Modeling
【MIT深度学习课程】深度序列建模，Deep Sequence Modeling
专知会员服务
76+阅读 · 2020年2月3日
Aspect-Oriented Syntax Network for Aspect-Based Sentiment Analysis，中山大学数据科学与计算机学院权小军教授，第八届全国社会媒体处理大会SMP2019
Aspect-Oriented Syntax Network for Aspect-Based Sentiment Analysis，中山大学数据科学与计算机学院权小军教授，第八届全国社会媒体处理大会SMP2019
专知会员服务
18+阅读 · 2019年10月22日
Auto-Sizing the Transformer Network: Improving Speed, Efficiency, and Performance for Low-Resource Machine Translation
Auto-Sizing the Transformer Network: Improving Speed, Efficiency, and Performance for Low-Resource Machine Translation
专知会员服务
45+阅读 · 2019年10月17日
Connections between Support Vector Machines, Wasserstein distance and gradient-penalty GANs
Connections between Support Vector Machines, Wasserstein distance and gradient-penalty GANs
专知会员服务
31+阅读 · 2019年10月17日
Deep Learning Based Detection and Correction of Cardiac MR Motion Artefacts During Reconstruction for High-Quality Segmentation
Deep Learning Based Detection and Correction of Cardiac MR Motion Artefacts During Reconstruction for High-Quality Segmentation
专知会员服务
53+阅读 · 2019年10月17日
强化学习最新教程，17页pdf
强化学习最新教程，17页pdf
专知会员服务
167+阅读 · 2019年10月11日
【新书】Python编程基础，669页pdf
【新书】Python编程基础，669页pdf
专知会员服务
186+阅读 · 2019年10月10日
【CMU卡内基梅隆大学】深度学习在计算机视觉的应用：方法，解释，因果与公平性
【CMU卡内基梅隆大学】深度学习在计算机视觉的应用：方法，解释，因果与公平性
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月9日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
98+阅读 · 2019年10月9日
热门VIP内容
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
25+阅读 · 2019年5月18日
无监督元学习表示学习
无监督元学习表示学习
CreateAMind
25+阅读 · 2019年1月4日
【论文推荐】最新六篇主题模型相关论文—领域特定知识库、神经变分推断、动态和静态主题模型
【论文推荐】最新六篇主题模型相关论文—领域特定知识库、神经变分推断、动态和静态主题模型
专知
19+阅读 · 2018年6月26日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
【论文推荐】最新八篇主题模型相关论文—主题建模优化、变分推断、情绪强度、神经语言模型、搜索、社区聚合、主题建模的问题、光谱学习
【论文推荐】最新八篇主题模型相关论文—主题建模优化、变分推断、情绪强度、神经语言模型、搜索、社区聚合、主题建模的问题、光谱学习
专知
13+阅读 · 2018年3月8日
【论文推荐】最新6篇主题模型相关论文—正则化变分推断主题模型、非参数先验、在线聊天、词义消歧、神经语言模型
【论文推荐】最新6篇主题模型相关论文—正则化变分推断主题模型、非参数先验、在线聊天、词义消歧、神经语言模型
专知
6+阅读 · 2018年1月26日
【推荐】自然语言处理（NLP）指南
【推荐】自然语言处理（NLP）指南
机器学习研究会
35+阅读 · 2017年11月17日
【论文】变分推断（Variational inference)的总结
【论文】变分推断（Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
Adversarial Variational Bayes: Unifying VAE and GAN 代码
Adversarial Variational Bayes: Unifying VAE and GAN 代码
CreateAMind
7+阅读 · 2017年10月4日
Auto-Encoding GAN
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
相关论文
A Hierarchical Neural Network for Sequence-to-Sequences Learning
A Hierarchical Neural Network for Sequence-to-Sequences Learning
Arxiv
4+阅读 · 2018年11月23日
ML-Net: multi-label classification of biomedical texts with deep neural networks
ML-Net: multi-label classification of biomedical texts with deep neural networks
Arxiv
7+阅读 · 2018年11月15日
Relational recurrent neural networks
Relational recurrent neural networks
Arxiv
8+阅读 · 2018年6月28日
Bayesian Convolutional Neural Networks
Arxiv
19+阅读 · 2018年6月27日
Nonparametric Topic Modeling with Neural Inference
Arxiv
3+阅读 · 2018年6月18日
Topic Modelling of Empirical Text Corpora: Validity, Reliability, and Reproducibility in Comparison to Semantic Maps
Arxiv
4+阅读 · 2018年6月4日
CNN+CNN: Convolutional Decoders for Image Captioning
Arxiv
21+阅读 · 2018年5月23日
Topic Modeling on Health Journals with Regularized Variational Inference
Arxiv
3+阅读 · 2018年1月15日
Topic Compositional Neural Language Model
Arxiv
5+阅读 · 2017年12月29日
Continuous Time Dynamic Topic Models
Arxiv
3+阅读 · 2015年5月16日
大家都在搜
  1. ads-b
  2. MoE
  3. 基于大型语言模型
  4. 生成式人工智能
  5. 兵棋推演
  6. 智能仓储
  7. TDGN
  8. 无人艇
  9. 李清照词作
  10. 红外弱小目标检测算法综述
    11.
Top
微信扫码咨询专知VIP会员
Top