莱斯姆·乔申
人员信息
优化列表
2020年–今天
2024 [公元35年] 亚历山大·尤姆·丁 , 塔琳·卡里迪 , 莱斯姆·乔申 , 莫尔·格瓦 :
跳转到结论:具有线性变换的短路变压器。 LREC/冷却 2024 : 9615-9625 [i51] Afra Feyza Akyürek公司 , Ekin Akyürek公司 , 莱斯姆·乔申 , 德里·维贾亚 , 雅各布·安德烈亚斯 :
语言模型一致性、准确性和可更新性的演绎闭包训练。 CoRR公司 腹肌/2401.08574 ( 2024 ) 【i50】 埃伦·班德尔 , 约塔姆·佩利茨 , Elad Venezian公司 , 罗尼·弗里德曼·梅勒梅 , 奥菲尔·阿维夫 , 马坦·奥巴赫 , 沙查尔·顿·叶希亚 , 达夫娜·申沃尔德 , 阿里尔·杰拉 , 莱斯姆·乔申 , Michal Shmueli-Scheuer先生 , 尤夫·卡茨 :
Unitxt:生成人工智能的灵活、可共享和可重用数据准备和评估。 CoRR公司 腹肌/240.114019 ( 2024 ) [i49] 阿萨夫·耶胡代 , 波阿斯·卡梅利 , 尤西质量 , 奥菲尔·阿维夫 , 纳撒尼尔·米尔斯 , 阿萨夫·托莱多 , 埃亚尔·什纳奇 , 莱斯姆·乔申 :
Genie:在基于内容的数据集生成中实现人类平等。 CoRR公司 abs/2401.14367 ( 2024 ) [i48] Shir Ashury-Tahan先生 , 本杰明·斯兹纳杰尔 , 莱斯姆·乔申 , 利亚特·艾因·多尔 , 埃亚尔·什纳奇 , 阿里尔·杰拉 :
文本生成的标签效率模型选择。 CoRR公司 abs/2402.07891 ( 2024 ) [i47] 菲利佩·迈亚·波罗 , 卢卡斯·韦伯 , 莱斯姆·乔申 , 孙月凯 , 徐公军 , 米哈伊尔·尤罗奇金 :
tinyBenchmarks:用更少的例子评估LLM。 CoRR公司 abs/2402.14992 ( 2024 ) [i46] 朱嘉诚 , 克里斯特詹·格林沃尔德 , 基米娅·纳贾希 , Haitz Sáez de Ocáriz Borde公司 , 里卡德·布鲁尔·加布里埃尔松 , 莱斯姆·乔申 , 马齐耶·加塞米(Marzyeh Ghassemi) , 米哈伊尔·尤罗奇金 , 贾斯汀·所罗门 :
基础模型低秩适配器的不对称性。 CoRR公司 abs/2402.16842 ( 2024 ) [i45] 埃利·施瓦茨 , 莱斯姆·乔申 , 约瑟夫·什托克 , Sivan Doveh公司 , 列奥尼德·卡林斯基 , 阿萨夫·阿贝尔 :
NumeroLogic:增强型LLM数值推理的数字编码。 CoRR公司 abs/2404.00459 ( 2024 ) [i44] 莱斯姆·乔申 , 瑞恩·科特雷尔 , 迈克尔·Y·胡 , 塔尔·林岑 , 亚伦·米勒 , 坎迪斯·罗斯 , 亚历克斯·沃斯塔特 , 伊桑·威尔科克斯 , 阿迪娜·威廉姆斯 , 庄成旭 :
【论文征集】第二届BabyLM挑战赛:对发育似是而非的语料库进行有效的样本预训练。 CoRR公司 abs/2404.06214 ( 2024 ) [i43] 莫希克·赫什科维奇 , 莱斯姆·乔申 , 安德鲁·伍德 , 伊利亚斯·恩穆里 , 彼得·金 , Swaminathan Sundararaman公司 , 丹尼·哈尼克 :
基础模型的无损和近无损压缩。 CoRR公司 abs/2404.15198 ( 2024 ) [i42] 安德烈亚斯·沃尔迪斯 , 约塔姆·佩利茨 , 莱斯姆·乔申 , 侯玉芳 , 艾丽娜·古列维奇 :
霍姆斯:对语言模型的语言能力进行基准测试。 CoRR公司 abs/2404.18923 ( 2024 ) 2023 [公元34年] 沙查尔·顿·叶希亚 , Elad Venezian公司 , 科林·拉斐尔 , 诺姆·斯隆 , 莱斯姆·乔申 :
ColD Fusion:分布式多任务微调的协作下降。 ACL(1) 2023 : 788-806 [公元33年] 艾拉·尼曼 , 罗伊·阿哈罗尼 , 或者Honovich , 莱斯姆·乔申 , 伊丹·斯佩克托 , 奥姆里·阿本德 :
DisentQA:用反事实问题回答来解开参数和上下文知识。 ACL(1) 2023 : 10056-10070 [公元32年] 塔琳·卡里迪 , 莱斯姆·乔申 , 加尔·帕特尔 , 奥姆里·阿本德 :
MuLER:详细且可扩展的基于参考的评估。 CoNLL公司 2023 : 436-455 [公元31年] 阿尔莫格·古塔 , Elad Venezian公司 , 科林·拉斐尔 , 诺姆·斯隆 , 尤夫·卡茨 , 莱斯姆·乔申 :
知识是微调语言模型权重空间中的一个区域。 EMNLP(调查结果) 2023 : 1350-1370 [公元30年] 莱斯姆·乔申 , Elad Venezian公司 , 沙查尔·顿·叶希亚 , 诺姆·斯隆 , 尤夫·卡茨 :
从哪里开始? 分析中间模型的潜在价值。 EMNLP公司 2023 : 1446-1470 [公元29年] 沙查尔·顿·叶希亚 , 莱斯姆·乔申 , 奥姆里·阿本德 :
通过模型反馈进行人类学习:中途迭代提示的动力学。 EMNLP公司 2023 : 4146-4161 [公元28年] Prateek Yadav公司 , 德里克·谭 , 莱斯姆·乔申 , 科林·拉斐尔 , 莫希特·班萨尔 :
TIES-Merging:解决合并模型时的冲突。 NeurIPS公司 2023 [i41] 亚历克斯·沃斯塔特 , 莱斯姆·乔申 , 亚伦·米勒 , 阿迪娜·威廉姆斯 , 伊桑·威尔科克斯 , 庄成旭 :
论文征集-BabyLM挑战:对发育似是而非的语料库进行有效的样本预训练。 CoRR公司 abs/2301.11796 ( 2023 ) [i40] 阿尔莫格·古塔 , Elad Venezian公司 , 科林·拉斐尔 , 诺姆·斯隆 , 尤夫·卡茨 , 莱斯姆·乔申 :
知识是微调语言模型权重空间中的一个区域。 CoRR公司 腹肌/2302.04863 ( 2023 ) [i39] 亚历山大·尤姆·丁 , 塔琳·卡里迪 , 莱斯姆·乔申 , 莫尔·格瓦 :
跳转到结论:具有线性变换的短切变压器。 CoRR公司 腹肌/2303.09435 ( 2023 ) [i38] 塔琳·卡里迪 , 莱斯姆·乔申 , 加尔·帕特尔 , 奥姆里·阿本德 :
MuLER:详细且可扩展的基于参考的评估。 CoRR公司 abs/2305.14991 ( 2023 ) [i37] Prateek Yadav公司 , 德里克·谭 , 莱斯姆·乔申 , 科林·拉斐尔 , 莫希特·班萨尔 :
解决合并模型时的冲突。 CoRR公司 abs/2306.01708 ( 2023 ) [公元36年] 约塔姆·佩利茨 , 埃伦·班德尔 , 阿里尔·杰拉 , 奥菲尔·阿维夫 , 利亚特·艾因·多尔 , 埃亚尔·什纳奇 , 诺姆·斯隆 , Michal Shmueli-Scheuer先生 , 莱斯姆·乔申 :
(语言模型的)有效基准。 CoRR公司 abs/2308.11696 ( 2023 ) [i35] 凯伦·扎曼 , 莱斯姆·乔申 , 市场总监施善克 :
Fuse to Forget:通过模型融合减少偏差和选择性记忆。 CoRR公司 腹肌/2311.07682 ( 2023 ) [i34] 沙查尔·顿·叶希亚 , 莱斯姆·乔申 , 奥姆里·阿本德 :
通过模型反馈进行人类学习:中途迭代提示的动力学。 CoRR公司 abs/2311.12131 ( 2023 ) [i33] Prateek Yadav公司 , 莱斯姆·乔申 , 科林·拉斐尔 , 莫希特·班萨尔 :
ComPEFT:通过稀疏化和量化进行参数高效更新通信的压缩。 CoRR公司 abs/2311.13171 ( 2023 ) 2022 [公元27年] 埃亚尔·什纳奇 , 阿里尔·杰拉 , 阿隆·哈尔丰 , 莉娜·丹金 , 莱斯姆·乔申 , 拉尼特·阿哈罗诺夫 , 诺姆·斯隆 :
集群和调优:提高文本分类的冷启动性能。 ACL(1) 2022 : 7639-7653 [公元26年] 莱斯姆·乔申 , 盖伊·哈科恩 , 达夫娜·温夏尔 , 奥姆里·阿本德 :
神经语言模型的语法学习轨迹。 ACL(1) 2022 : 8281-8297 [公元25年] 阿萨夫·耶胡代 , 莱斯姆·乔申 , 狮子狐狸 , 奥姆里·阿本德 :
用于神经机器翻译的大动作空间强化学习。 科林 2022 : 4544-4556 [公元24年] 加尔·帕特尔 , 莱斯姆·乔申 , 奥姆里·阿本德 :
神经机器翻译中对句子结构变化不变性的神经元。 CoNLL公司 2022 : 194-212 【c23】 莱斯姆·乔申 , 奥姆里·阿本德 :
使用基于转换的语法增强变压器解码器。 CoNLL公司 2022 : 384-404 [c22] 埃亚尔·什纳奇 , 阿隆·哈尔丰 , 阿里尔·杰拉 , 玛丽娜·达尼列夫斯基 , 亚尼斯·卡西斯 , 莱斯姆·乔申 , 马丁·桑蒂兰·库珀 , 迪娜·埃佩尔博伊姆 , Zheng Zhang先生 , 王大国 :
标签Sleuth:在几个小时内从未标记的文本到分类器。 EMNLP(演示) 2022 : 159-168年 【c21】 沙查尔·顿·叶希亚 , 莱斯姆·乔申 , 奥姆里·阿本德 :
PreQuEL:提前对机器翻译输出进行质量评估。 EMNLP公司 2022 : 11170-11183 [公元20年] Piyawat Lertvittayakumjorn公司 , 莱斯姆·乔申 , 埃亚尔·什纳奇 , 弗朗西丝卡·托尼 :
GrASP:一个提取和探索人类可理解文本模式的库。 LREC公司 2022 : 6093-6103 [第19条] 阿维夫·斯洛博德金 , 莱斯姆·乔申 , 奥姆里·阿本德 :
语义感知注意力提高了神经机器翻译。 * SEM@NAACL-HLT公司 2022 : 28-43 [i32] 埃亚尔·什纳奇 , 阿里尔·杰拉 , 阿隆·哈尔丰 , 莉娜·丹金 , 莱斯姆·乔申 , 拉尼特·阿哈罗诺夫 , 诺姆·斯隆 :
集群和调优:提高文本分类的冷启动性能。 CoRR公司 abs/2203.10581 ( 2022 ) [i31] 莱斯姆·乔申 , Elad Venezian公司 , 诺姆·斯隆 , 尤夫·卡茨 :
融合微调模型以实现更好的预训练。 CoRR公司 abs/2204.03044 ( 2022 ) [i30] 莱斯姆·乔申 , 奥菲尔·希夫曼 , 奥姆里·阿本德 :
有些语法错误很常见,有些则很重要。 CoRR公司 abs/2205.05730 ( 2022 ) [i29] 沙查尔·顿·叶希亚 , 莱斯姆·乔申 , 奥姆里·阿本德 :
PreQuEL:提前对机器翻译输出进行质量评估。 CoRR公司 abs/2205.09178 ( 2022 ) [第28条] 埃亚尔·什纳奇 , 阿隆·哈尔丰 , 阿里尔·杰拉 , 玛丽娜·达尼列夫斯基 , 亚妮斯·凯蒂斯 , 莱斯姆·乔申 , 马丁·桑蒂兰·库珀 , 迪娜·埃佩尔博伊姆 , Zheng Zhang先生 , 王大国 , 叶露西(Lucy Yip) , 利亚特·艾因·多尔 , 莉娜·丹金 , 伊利亚·施奈德曼 , 拉尼特·阿哈罗诺夫 , 李云瑶 , 纳夫塔利·利伯曼 , 菲利普·莱文·斯莱萨列夫 , Gwilym牛顿 , 希拉·奥菲克·科伊夫曼 , 诺姆·斯隆 , 尤夫·卡茨 :
标签Sleuth:在几个小时内从未标记的文本到分类器。 CoRR公司 abs/2208.01483 ( 2022 ) [i27] 阿萨夫·耶胡代 , 莱斯姆·乔申 , 狮子狐狸 , 奥姆里·阿本德 :
用于神经机器翻译的大动作空间强化学习。 CoRR公司 abs/2210.03053 ( 2022 ) [i26] 莱斯姆·乔申 , Elad Venezian公司 , 沙查尔·顿·叶希亚 , 诺姆·斯隆 , 尤夫·卡茨 :
从哪里开始? 分析中间模型的潜在价值。 CoRR公司 abs/2211.00107 ( 2022 ) [i25] 埃拉·内曼 , 罗伊·阿哈罗尼 , 或者Honovich , 莱斯姆·乔申 , 伊丹·斯佩克托 , 奥姆里·阿本德 :
DisentQA:用反事实问题回答来解开参数和上下文知识。 CoRR公司 abs/2211.05655 ( 2022 ) 【i24】 沙查尔·顿·叶希亚 , Elad Venezian公司 , 科林·拉斐尔 , 诺姆·斯隆 , 尤夫·卡茨 , 莱斯姆·乔申 :
ColD Fusion:分布式多任务微调的协作下降。 CoRR公司 abs/2212.01378 ( 2022 ) 2021 [j1] 诺姆·斯隆 , 尤纳坦·比卢 , 卡洛斯·阿尔扎特 , 罗伊·巴尔·海姆 , 本·博金 , 弗朗西丝卡·博宁 , 莱斯姆·乔申 , 埃多·科恩·卡利克 , 莉娜·丹金 , 利拉赫·埃德尔斯坦 , 利亚特·艾因·多尔 , 罗尼·弗里德曼·梅勒梅 , 阿萨夫·加夫龙 , 阿里尔·杰拉 , 马丁·格莱泽 , 谢·格雷茨 , 丹·古特弗伦德 , 阿隆·哈尔丰 , 丹尼尔·赫什科维奇 , 罗恩·胡里 , 侯玉芳 , 谢·亨梅尔 , 米查尔·贾科维 , 查尔斯·乔希姆 , 尤夫·坎特 , 尤夫·卡茨 , 大卫·科诺普尼基 , Zvi Kons公司 , 莉莉·科特勒曼 , 达莉亚·克里格 , 丹·拉哈夫 , Tamar薰衣草 , 兰·利维 , 纳夫塔利·利伯曼 , 尤西质量 , 阿米尔·门策尔 , 沙查尔·米尔金 , 盖·莫什科维奇 , 希拉·奥菲克·科伊夫曼 , 马坦·奥巴赫 , 埃拉·拉宾诺维奇 , 鲁蒂·里诺特 , 斯拉瓦·谢赫特曼 , 达夫娜·申沃尔德 , 埃亚尔·什纳奇 , 伊利亚·施奈德曼 , Aya沙发 , 阿特姆·斯佩克特 , 本杰明·斯兹纳杰尔 , 阿萨夫·托莱多 , 奥里斯·托莱多·罗宁 , Elad Venezian公司 , 拉尼特·阿哈罗诺夫 :
自主辩论系统。 国家。 591 ( 7850 ) : 379-384 ( 2021 ) [第18条] 或者Honovich , 莱斯姆·乔申 , 罗伊·阿哈罗尼 , 埃拉·内曼 , 伊丹·斯佩克托 , 奥姆里·阿本德 :
$Q^2$:通过问题生成和问题回答评估知识型对话中的事实一致性。 EMNLP(1) 2021 : 7856-7870 [第17条] 阿维夫·斯洛博德金 , 莱斯姆·乔申 , 奥姆里·阿本德 :
确定BERT首先执行什么处理的调解人。 NAACL-HLT公司 2021 : 86-93 [第23条] 莱斯姆·乔申 , 奥姆里·阿本德 :
用于神经机器翻译的基于转换的图解码器。 CoRR公司 abs/2101.12640 ( 2021 ) [i22] 莱斯姆·乔申 , 马塔内尔·奥伦 , 德米特里·尼古拉耶夫 , 奥姆里·阿本德 :
SERRANT:英语语法错误类型的句法分类器。 CoRR公司 abs/2104.02310 ( 2021 ) 【i21】 Piyawat Lertvittayakumjorn公司 , 莱斯姆·乔申 , 埃亚尔·什纳奇 , 弗朗西丝卡·托尼 :
GrASP:一个提取和探索人类可理解文本模式的库。 CoRR公司 abs/2104.03958 ( 2021 ) [i20] 阿维夫·斯洛博德金 , 莱斯姆·乔申 , 奥姆里·阿本德 :
确定BERT首先执行什么处理的调解人。 CoRR公司 abs/2104.06400 ( 2021 ) [i19] 或者Honovich , 莱斯姆·乔申 , 罗伊·阿哈罗尼 , 埃拉·内曼 , 伊丹·斯佩克托 , 奥姆里·阿本德 :
问 2 :通过问题生成和问题回答评估知识型对话中的事实一致性。 CoRR公司 abs/2104.08202 ( 2021 ) [i18] 奥菲克·拉斐利 , 奥姆里·阿本德 , 莱斯姆·乔申 , 德米特里·尼古拉耶夫 :
英语阿拉伯语机器翻译中的词性和普遍依赖效应。 CoRR公司 abs/2106.00745 ( 2021 ) [i17] 莱斯姆·乔申 , 伊丹·阿米特 :
ComSum:提交消息摘要和含义保留。 CoRR公司 abs/2108.10763 ( 2021 ) [i16] 莱斯姆·乔申 , 盖伊·哈科恩 , 达夫娜·温夏尔 , 奥姆里·阿本德 :
神经语言模型的语法学习轨迹。 CoRR公司 abs/2109.06096 ( 2021 ) 【i15】 加尔·帕特尔 , 莱斯姆·乔申 , 奥姆里·阿本德 :
神经机器翻译中对句子结构变化不变性的神经元。 CoRR公司 abs/2110.03067 ( 2021 ) [第14条] 阿维夫·斯洛博德金 , 莱斯姆·乔申 , 奥姆里·阿本德 :
语义感知注意力提高了神经机器翻译。 CoRR公司 abs/2110.06920 ( 2021 ) 2020 [第16条] 利亚特·艾因·多尔 , 埃亚尔·什纳奇 , 莉娜·丹金 , 阿隆·哈尔丰 , 本杰明·斯兹纳杰尔 , 阿里尔·杰拉 , 卡洛斯·阿尔扎特 , 马丁·格莱泽 , 莱斯姆·乔申 , 侯玉芳 , 尤纳坦·比卢 , 拉尼特·阿哈罗诺夫 , 诺姆·斯隆 :
语料库宽参数挖掘-一个有效的解决方案。 AAAI公司 2020 : 7683-7691 [第15条] 莱斯姆·乔申 , 德米特里·尼古拉耶夫 , 叶夫根尼·贝扎克 , 奥姆里·阿本德 :
学习者语言中句法错误的分类。 CoNLL公司 2020 : 97-107 [第14条] 埃亚尔·什纳奇 , 莱斯姆·乔申 , 盖·莫什科维奇 , 拉尼特·阿哈罗诺夫 , 诺姆·斯隆 :
无监督的表达规则提供了解释性,并帮助人类专家掌握新领域。 EMNLP(调查结果) 2020 : 2678-2697 [第13条] 利亚特·艾因·多尔 , 阿隆·哈尔丰 , 阿里尔·杰拉 , 埃亚尔·什纳奇 , 莉娜·丹金 , 莱斯姆·乔申 , 玛丽娜·达尼列夫斯基 , 拉尼特·阿哈罗诺夫 , 尤夫·卡茨 , 诺姆·斯隆 :
BERT的主动学习:一项实证研究。 EMNLP(1) 2020 : 7949-7962 [第12条] 莱斯姆·乔申 , 狮子狐狸 , Zohar Aizenbud公司 , 奥姆里·阿本德 :
神经机器翻译中强化学习的不足。 ICLR公司 2020 [第11条] 盖伊·哈科恩 , 莱斯姆·乔申 , 达夫娜·温夏尔 :
让我们同意:神经网络在实际数据集上共享分类顺序。 ICML公司 2020 : 3950-3960 [i13] 埃亚尔·什纳奇 , 莱斯姆·乔申 , 盖·莫什科维奇 , 诺姆·斯隆 , 拉尼特·阿哈罗诺夫 :
无监督的表达规则提供了解释性,并帮助人类专家掌握新领域。 CoRR公司 abs/2010.09459 ( 2020 ) [i12] 莱斯姆·乔申 , 德米特里·尼古拉耶夫 , 叶夫根尼·贝扎克 , 奥姆里·阿本德 :
学习者语言中句法错误的分类。 CoRR公司 abs/2010.11032 ( 2020 )
2010 – 2019
2019 [第10条] 马丁·格莱泽 , 埃亚尔·什纳奇 , 莱斯姆·乔申 , 莉娜·丹金 , 盖·莫什科维奇 , 拉尼特·阿哈罗诺夫 , 诺姆·斯隆 :
你被说服了吗? 通过暹罗网络选择更具说服力的证据。 ACL(1) 2019 : 967-976 【c9】 莱斯姆·乔申 , 丹·埃尔达 , 丹尼尔·赫什科维奇 , 埃利奥·苏莱姆 , 奥姆里·阿本德 :
《黑暗中的法律和非法活动语言》。 ACL(1) 2019 : 4271-4279 【c8】 尤夫·坎特 , 尤夫·卡茨 , 莱斯姆·乔申 , 埃多·科恩·卡利克 , 纳夫塔利·利伯曼 , 阿萨夫·托莱多 , 阿米尔·门策尔 , 诺姆·斯隆 :
学习结合语法错误更正。 BEA@ACL 2019 : 139-148 【c7】 莱斯姆·乔申 , 奥姆里·阿本德 :
神经机器翻译中非局部现象的挑战集自动提取。 CoNLL公司 2019 : 291-303 【c6】 丹尼尔·赫什科维奇 , Zohar Aizenbud公司 , 莱斯姆·乔申 , 埃利奥·苏莱姆 , 阿里·拉波波特 , 奥姆里·阿本德 :
2019年第二学期任务1:使用UCCA进行跨语言语义分析。 塞米瓦尔@NAACL-HLT 2019 : 1-10 [i11] 丹尼尔·赫什科维奇 , Zohar Aizenbud公司 , 莱斯姆·乔申 , 埃利奥·苏莱姆 , 阿里·拉波波特 , 奥姆里·阿本德 :
2019年夏季评估任务1:使用UCCA进行跨语言语义分析。 CoRR公司 abs/1903.02953 ( 2019 ) [i10] 莱斯姆·乔申 , 丹·埃尔达 , 丹尼尔·赫什科维奇 , 埃利奥·苏莱姆 , 奥姆里·阿本德 :
《黑暗中的法律和非法活动语言》。 CoRR公司 abs/1905.05543 ( 2019 ) [第九章] 尤夫·坎特 , 尤夫·卡茨 , 莱斯姆·乔申 , 埃多·科恩·卡利克 , 纳夫塔利·利伯曼 , 阿萨夫·托莱多 , 阿米尔·门策尔 , 诺姆·斯隆 :
学习组合语法纠错。 CoRR公司 abs/1906.03897 ( 2019 ) [i8] 莱斯姆·乔申 , 狮子狐狸 , Zohar Aizenbud公司 , 奥姆里·阿本德 :
神经机器翻译中强化学习的不足。 CoRR公司 abs/1907.01752 ( 2019 ) [i7] 马丁·格莱泽 , 埃亚尔·什纳奇 , 莱斯姆·乔申 , 莉娜·丹金 , 盖·莫什科维奇 , 拉尼特·阿哈罗诺夫 , 诺姆·斯隆 :
你被说服了吗? 通过暹罗网络选择更具说服力的证据。 CoRR公司 abs/1907.08971 ( 2019 ) [i6] 莱斯姆·乔申 , 奥姆里·阿本德 :
神经机器翻译中非局部现象的挑战集自动提取。 CoRR公司 abs/1909.06814 ( 2019 ) [i5] 利亚特·艾因·多尔 , 埃亚尔·什纳奇 , 莉娜·丹金 , 阿隆·哈尔丰 , 本杰明·斯兹纳杰尔 , 阿里尔·杰拉 , 卡洛斯·阿尔扎特 , 马丁·格莱泽 , 莱斯姆·乔申 , 侯玉芳 , 尤纳坦·比卢 , 拉尼特·阿哈罗诺夫 , 诺姆·斯隆 :
语料库宽参数挖掘-一个有效的解决方案。 CoRR公司 abs/1911.10763 ( 2019 ) 2018 【c5】 埃亚尔·什纳奇 , 卡洛斯·阿尔扎特 , 莉娜·丹金 , 马丁·格莱泽 , 侯玉芳 , 莱斯姆·乔申 , 拉尼特·阿哈罗诺夫 , 诺姆·斯隆 :
它会混合吗? 在用于论证挖掘的神经网络中混合弱标记数据和强标记数据。 ACL(2) 2018 : 599-605 【c4】 莱斯姆·乔申 , 奥姆里·阿本德 :
基于参考的语法错误纠正评估中的固有偏见。 ACL(1) 2018 : 632-642 【c3】 莱斯姆·乔申 , 奥姆里·阿本德 :
语法错误更正的自动度量验证。 ACL(1) 2018 : 1372-1382 【c2】 狮子狐狸 , 莱斯姆·乔申 , 约纳坦·洛文斯坦 :
探索者朵拉:定向外联强化行动-选择。 ICLR(海报) 2018 【c1】 莱斯姆·乔申 , 奥姆里·阿本德 :
语法错误纠正中的无参考信度测量。 NAACL-HLT(2) 2018 : 124-129 [i4] 莱斯姆·乔申 , 奥姆里·阿本德 :
语法错误纠正中的无参考信度测量。 CoRR公司 abs/1804.03824 ( 2018 ) [i3] 莱斯姆·乔申 , Lior Fox公司 , 约纳坦·洛文斯坦 :
探索者朵拉:定向外联强化行动-选择。 CoRR公司 abs/1804.04012 ( 2018 ) [i2] 莱斯姆·乔申 , 奥姆里·阿本德 :
语法错误更正的自动度量验证。 CoRR公司 abs/1804.11225 ( 2018 ) [i1] 莱斯姆·乔申 , 奥姆里·阿本德 :
基于参考文献的语法错误纠正和文本简化评估中的固有偏见。 CoRR公司 abs/1804.11254 ( 2018 )