劳拉·艾娜
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2020年–今天
2022 [第10条] Ionut Sorodoc公司 , 劳拉·艾娜 , 杰玛·博莱达 :
在预训练语言模型中包含语言外语境的挑战。 ACL洞察力 2022 : 134-138 【c9】 劳拉·艾娜 , 尼科斯·沃斯卡里季斯 , 罗伊·布兰科 :
将语言模型适应文本分类任务时的性能-效率权衡。 AACL/IJCNLP(2) 2022 : 244-253 [i6] 劳拉·艾娜 , 尼科斯·沃斯卡里季斯 , 罗伊·布兰科 :
将语言模型适应文本分类任务时的性能-效率权衡。 CoRR公司 abs/2210.12022 ( 2022 ) 2021 【c8】 劳拉·艾娜 , 塔尔·林岑 :
理解提示的语言模型模棱两可:通过生成探索句法不确定性。 黑匣子NLP@EMNLP 2021 : 42-57 【c7】 劳拉·艾娜 , 廖锡贤 , 杰玛·博莱达 , 马蒂杰斯·韦斯特拉 :
指称的可预测性会影响指称形式的选择吗? 一种使用屏蔽共指消解的计算方法。 CoNLL公司 2021 : 454-469 [i5] 劳拉·艾娜 , 塔尔·林岑 :
理解提示的语言模型模棱两可:通过生成探索句法不确定性。 CoRR公司 abs/2109.07848 ( 2021 ) [i4] 劳拉·艾娜 , 廖锡贤 , 杰玛·博莱达 , 马蒂杰斯·韦斯特拉 :
指称的可预测性会影响指称形式的选择吗? 一种使用屏蔽共指消解的计算方法。 CoRR公司 abs/2109.13105 ( 2021 ) 2020 【c6】 劳拉·艾娜 , 托马斯·布罗赫根 , 杰玛·博莱达 :
用深层语言模型模拟单词解释:期望和词汇信息之间的相互作用。 CogSci公司 2020
2010 – 2019
2019 【c5】 劳拉·艾娜 , 克里斯蒂娜·古洛达娃 , 杰玛·博莱达 :
把单词放在上下文中:LSTM语言模型和词汇歧义。 ACL(1) 2019 : 3342-3348 【c4】 劳拉·艾娜 , 卡琳娜·西尔贝勒 , Ionut-Teodor索罗多克 , 马蒂杰斯·韦斯特拉 , 杰玛·博莱达 :
以实体为中心的模型学到了什么? 多方对话中实体链接的见解。 NAACL-HLT(1) 2019 : 3772-3783 [i3] 劳拉·艾娜 , 卡琳娜·西尔贝勒 , 马蒂杰斯·韦斯特拉 , Ionut-Teodor索罗多克 , 杰玛·博莱达 :
以实体为中心的模型学到了什么? 多方对话中实体链接的见解。 CoRR公司 abs/1905.06649 ( 2019 ) [i2] 劳拉·艾娜 , 克里斯蒂娜·古洛达娃 , 杰玛·博莱达 :
将单词置于上下文中:LSTM语言模型和词汇歧义。 CoRR公司 abs/1906.05149 ( 2019 ) 2018 【c3】 劳拉·艾娜 , 拉斐拉·伯纳迪 , 拉奎尔·费尔南德斯 :
否定形容词和反义词的分布研究。 CLiC-它 2018 【c2】 克里斯蒂娜·古洛达娃 , 劳拉·艾娜 , 杰玛·博莱达 :
如何表示一个单词并对其进行预测:改进语言建模的绑定架构。 EMNLP公司 2018 : 2936-2941 【c1】 劳拉·艾娜 , 卡琳娜·西尔贝勒 , Ionut-Teodor索罗多克 , 马蒂杰斯·韦斯特拉 , 杰玛·博莱达 :
AMORE-UPF在2018年SemEval-2018年任务4:BiLSTM和实体库。 塞米瓦尔@NAACL-HLT 2018 : 65-69 [i1] 劳拉·艾娜 , 卡琳娜·西尔贝勒 , Ionut-Teodor索罗多克 , 马蒂杰斯·韦斯特拉 , 杰玛·博莱达 :
AMORE-UPF在SemEval-2018任务4:带实体库的BiLSTM。 CoRR公司 abs/1805.05370 ( 2018 )