谢尔盖·费尔德曼
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2020年–今天
2024 [第16条] 约翰·M·乔治 , 阿曼普雷特·辛格 , 道格·唐尼 , 谢尔盖·费尔德曼 , 露西·路·王 :
主题:自动主题页面。 NAACL(演示) 2024 : 1-11 [第15条] 莫妮卡·蒙南吉 , 谢尔盖·费尔德曼 , 拜伦·C·华莱士 , 西尔维奥·阿米尔 , 汤姆·霍普 , Aakanksha Naik公司 :
生物医学NER的LLM实时定义增强。 NAACL-HLT公司 2024 : 3833-3854 [i16] 莫妮卡·蒙南吉 , 谢尔盖·费尔德曼 , 拜伦·C·华莱士 , 西尔维奥·阿米尔 , 汤姆·霍普 , Aakanksha Naik公司 :
生物医学NER的LLM实时定义增强。 CoRR公司 abs/2404.00152 ( 2024 ) 【i15】 约翰·M·乔治 , 阿曼普雷特·辛格 , 道格·唐尼 , 谢尔盖·费尔德曼 , 露西·路·王 :
主题:自动主题页面。 CoRR公司 abs/2405.01796 ( 2024 ) 2023 [j5] 凯瑟琳·基思 , 谢尔盖·费尔德曼 , 大卫·尤金斯 , 乔纳森·布拉格 , 罗希特·巴塔查里亚 :
因果估计评估的随机对照试验拒绝抽样。 事务处理。 机器。 学习。 物件。 2023 ( 2023 ) [第14条] 玉泽楼 , 贝利库尔 , 艾琳·布兰索姆 , 谢尔盖·费尔德曼 , Aakanksha Naik公司 , 道格·唐尼 :
S2abEL:用于从科学表链接实体的数据集。 EMNLP公司 2023 : 3089-3101 [第13条] 阿曼普雷特·辛格 , 迈克·达西 , 阿曼·科汉 , 道格·唐尼 , 谢尔盖·费尔德曼 :
SciRepEval:科学文档表示的多格式基准。 EMNLP公司 2023 : 5548-5566 [第14条] 罗德尼·金尼 , 克洛伊·阿纳斯塔西亚德斯 , 罗素·奥图尔 , 伊兹·贝尔塔基 , 乔纳森·布拉格 , 亚历山德拉·布拉钦斯基 , 伊莎贝尔·卡科拉 , 斯特凡·坎德拉 , Yoganand Chandrasekhar公司 , 阿曼·科汉 , 迈尔斯·克劳福德 , 道格·唐尼 , 杰森·邓克伯格 , 奥尼 , 罗布·埃文斯 , 谢尔盖·费尔德曼 , 约瑟夫·戈尼 , 戴林瀚 , 方舟湖 , 里根·赫夫 , 丹尼尔·金 , 塞巴斯蒂安·科尔迈尔 , 贝利库尔 , 迈克尔·兰根 , 丹尼尔·林 , 刘浩坤 , 凯尔·洛 , 杰伦·洛克纳 , 凯尔西·麦克米伦 , 泰勒·穆雷 , 克里斯·纽厄尔 , 斯米塔·拉奥 , 沙亚·罗哈吉 , 保罗·赛尔 , 泽江沈 , 阿曼普雷特·辛格 , 卢卡·索尔达尼 , Shivashankar Subramanian语 , 田中琥珀 , 亚历克斯·D·韦德 , 琳达·瓦格纳 , 露西·路·王 , 克里斯·威廉姆 , 卡罗琳·吴 , 杨江江 , 安吉丽·扎马龙 , 马德琳·范·祖伦 , 丹尼尔·维尔德 :
语义学者开放数据平台。 CoRR公司 abs/2301.10140型 ( 2023 ) [i13] 玉泽楼 , 贝利库尔 , 艾琳·布兰索姆 , 谢尔盖·费尔德曼 , Aakanksha Naik公司 , 道格·唐尼 :
S2abEL:用于从科学表链接实体的数据集。 CoRR公司 abs/2305.00366 ( 2023 ) [i12] 凯瑟琳·基思 , 谢尔盖·费尔德曼 , 大卫·尤金斯 , 乔纳森·布拉格 , 罗希特·巴塔查里亚 :
因果估计评估的RCT拒绝抽样。 CoRR公司 abs/2307.15176 ( 2023 ) 2022 【j4】 迈克尔·卡瓦雷拉 , 迈克尔·安德森 , 伊兹·贝尔塔基 , 阿里·卡坦 , 莎拉·查辛斯(Sarah E.Chasins) , 伊多·达甘 , 道格·唐尼 , 奥尼 , 谢尔盖·费尔德曼 , 田高 , 汤姆·霍普 , 黄可欣 , 苏菲·约翰逊 , 丹尼尔·金 , 凯尔·洛 , 玉泽楼 , 马修·夏皮罗 , 沈丁浩 , Shivashankar Subramanian语 , 露西·路·王 , 王云宁(Yuning Wang) , 王一彤 , 丹尼尔·维尔德 , 珍妮·沃·帕米 , 安娜·曾 , 邹佳云 :
快速开放知识网络开发的基础设施。 人工智能杂志。 43 ( 1 ) : 59-68 ( 2022 ) [j3] 肖恩·麦卡瓦尼 , 谢尔盖·费尔德曼 , 纳兹利·戈哈里安 , 道格·唐尼 , 阿曼·科汉 :
ABNIRML:分析神经IR模型的行为。 事务处理。 关联计算。 语言学 10 : 224-239 ( 2022 ) [第12条] 沙亚·罗哈吉 , 道格·唐尼 , 丹尼尔·金 , 谢尔盖·费尔德曼 :
S2AMP:从出版物中推断出的学术指导的高覆盖率数据集。 JCDL公司 2022 : 44 [第11条] Aakanksha Naik公司 , 斯拉文西·帕拉萨 , 谢尔盖·费尔德曼 , 露西·路·王 , 汤姆·霍普 :
文献-强化临床结果预测。 NAACL-HLT(调查结果) 2022 : 438-453 [i11] 沙亚·罗哈吉 , 道格拉斯·唐尼 , 丹尼尔·金 , 谢尔盖·费尔德曼 :
S2AMP:从出版物推断的学术导师高覆盖率数据集。 CoRR公司 abs/2204.10838 ( 2022 ) [i10] 阿曼普雷特·辛格 , 迈克·达西 , 阿曼·科汉 , 道格·唐尼 , 谢尔盖·费尔德曼 :
SciRepEval:科学文档表示的多格式基准。 CoRR公司 abs/2211.13308 ( 2022 ) 2021 [第10条] Shivashankar Subramanian语 , 丹尼尔·金 , 道格·唐尼 , 谢尔盖·费尔德曼 :
S2AND:作者姓名消歧的基准与评价系统。 JCDL公司 2021 : 170-179 【c9】 肖恩·麦卡瓦尼 , 安德鲁·耶茨 , 谢尔盖·费尔德曼 , 道格·唐尼 , 阿曼·科汉 , 纳兹利·戈哈里安 :
使用ir_dataset简化数据纠错。 SIGIR公司 2021 : 2429-2436 [第九章] 肖恩·麦卡瓦尼 , 安德鲁·耶茨 , 谢尔盖·费尔德曼 , 道格·唐尼 , 阿曼·科汉 , 纳兹利·戈哈里安 :
使用ir_dataset简化数据纠错。 CoRR公司 abs/2103.02280 ( 2021 ) [i8] Shivashankar Subramanian语 , 丹尼尔·金 , 道格·唐尼 , 谢尔盖·费尔德曼 :
S2AND:作者姓名消歧的基准与评价系统。 CoRR公司 abs/2103.07534 ( 2021 ) [i7] 亚洲J.Biega , 费尔南多·迪亚兹 , 迈克尔·D·埃克斯特兰德 , 谢尔盖·费尔德曼 , 塞巴斯蒂安·科尔迈尔 :
TREC 2020公平排名轨道概述。 CoRR公司 abs/2108.05135 ( 2021 ) [i6] Aakanksha Naik公司 , 斯拉文西·帕拉萨 , 谢尔盖·费尔德曼 , 露西·路·王 , 汤姆·霍普 :
文献-强化临床结果预测。 CoRR公司 abs/2111.08374 ( 2021 ) 2020 【c8】 阿曼·科汉 , 谢尔盖·费尔德曼 , 伊兹·贝尔塔基 , 道格·唐尼 , 丹尼尔·维尔德 :
SPECTER:使用引用信息转换器的文档级表示学习。 国际计算语言学协会 2020 : 2270-2282 [i5] 阿曼·科汉 , 谢尔盖·费尔德曼 , 伊兹·贝尔塔基 , 道格·唐尼 , 丹尼尔·维尔德 :
SPECTER:使用引用信息转换器的文档级表示学习。 CoRR公司 abs/2004.07180 ( 2020 ) [i4] 肖恩·麦卡瓦尼 , 谢尔盖·费尔德曼 , 纳兹利·戈哈里安 , 道格·唐尼 , 阿曼·科汉 :
ABNIRML:分析神经IR模型的行为。 CoRR公司 abs/2011.00696 ( 2020 )
2010 – 2019
2018 【c7】 瓦利德·阿马尔 , 德克·格罗内维尔德 , Chandra Bhagavatula公司 , 伊兹·贝尔塔基 , 迈尔斯·克劳福德 , 道格·唐尼 , 杰森·邓克伯格 , 艾哈迈德·埃尔戈哈里 , 谢尔盖·费尔德曼 , 武哈 , 罗德尼·金尼 , 塞巴斯蒂安·科尔迈尔 , 凯尔·洛 , 泰勒·穆雷 , 徐汉Ooi , 马修·彼得斯 , 乔安娜·鲍尔 , 萨姆·斯肯斯伯格 , 露西·路·王 , 克里斯·威廉姆 , 郑源 , 马德琳·范·祖伦 , 奥尼 :
语义学者的文学图形建构。 NAACL-HLT(3) 2018 : 84-91 【c6】 Chandra Bhagavatula公司 , 谢尔盖·费尔德曼 , 拉塞尔·帕威尔 , 瓦利德·阿马尔 :
基于内容的引文推荐。 NAACL-HLT公司 2018 : 238-251 [i3] Chandra Bhagavatula公司 , 谢尔盖·费尔德曼 , 拉塞尔·帕威尔 , 瓦利德·阿马尔 :
基于内容的引文推荐。 CoRR公司 abs/1802.08301 ( 2018 ) [i2] 瓦利德·阿马尔 , 德克·格罗内维尔德 , Chandra Bhagavatula公司 , 伊兹·贝尔塔基 , 迈尔斯·克劳福德 , 道格·唐尼 , 杰森·邓克伯格 , 艾哈迈德·埃尔戈哈里 , 谢尔盖·费尔德曼 , 武哈 , 罗德尼·金尼 , 塞巴斯蒂安·科尔迈尔 , 凯尔·洛 , 泰勒·穆雷 , 徐汉Ooi , 马修·彼得斯 , 乔安娜·鲍尔 , 萨姆·斯肯斯伯格 , 露西·路·王 , 克里斯·威廉姆 , 郑源 , 马德琳·范·祖伦 , 奥尼 :
语义学者的文学图形建构。 CoRR公司 abs/1805.02262 ( 2018 ) [i1] 谢尔盖·费尔德曼 , 凯尔·洛 , 瓦利德·阿马尔 :
预印本论文的引文计数分析。 CoRR公司 abs/1805.05238 ( 2018 ) 2014 [注2] 谢尔盖·费尔德曼 , 玛雅·R·古普塔 , 贝拉·弗里吉克 :
重新审视斯坦的悖论:多任务平均。 J.马赫。 学习。 物件。 15 ( 1 ) : 3441-3482 ( 2014 ) 2012 【c5】 谢尔盖·费尔德曼 , 玛雅·R·古普塔 , 贝拉·弗里吉克 :
多任务平均。 NIPS公司 2012 : 1178-1186 2011 【c4】 卢卡·卡赞蒂 , 谢尔盖·费尔德曼 , 玛雅·R·古普塔 , 迈克尔·加巴伊 :
生成相似模型的多任务正则化。 辛巴德 2011 : 90-103 2010 [j1] 埃里克·加西亚 , 谢尔盖·费尔德曼 , 玛雅·R·古普塔 , 桑托什·斯利瓦斯塔瓦 :
完全懒惰的学习。 IEEE传输。 知识。 数据工程。 22 ( 9 ) : 1274-1285 ( 2010 )
2000 – 2009
2009 【c3】 马吕斯·马林 , 谢尔盖·费尔德曼 , 玛丽·奥斯滕多夫 , 玛雅·R·古普塔 :
筛选web文本以匹配目标流派。 ICASSP公司 2009 : 3705-3708 【c2】 谢尔盖·费尔德曼 , 马吕斯·马林 , 玛丽·奥斯滕多夫 , 玛雅·R·古普塔 :
用于文本类型分类的词性直方图。 ICASSP公司 2009 : 4781-4784 【c1】 谢尔盖·费尔德曼 , 马吕斯·马林 , 朱莉·梅德罗 , 玛丽·奥斯滕多夫 :
用部分讲话直方图对因素体裁进行分类。 HLT-NAACL(短文) 2009 : 173-176