朝日Ushio
人员信息
优化列表
2020年–今天
2024 [第15条] 旭化成 , 何塞·卡马乔·科拉多斯 , 史蒂文·肖克尔特 :
命名实体之间分级关系建模的无依赖基准。 EACL(1) 2024 : 2473-2486 2023 [第14条] 朝日Ushio , 费尔南多·阿尔瓦·曼奇戈 , 何塞·卡马乔·科拉多斯 :
多语言问答生成实用工具包。 ACL(演示) 2023 : 86-94 [c13] 朝日Ushio , 费尔南多·阿尔瓦·曼奇戈 , 何塞·卡马乔·科拉多斯 :
基于LM的问答生成方法的实证比较。 ACL(调查结果) 2023 : 14262-14272 [第12条] 迪莫斯坦尼斯·安提帕 , 旭化成 , 弗朗西斯科·巴比埃里 , 莱昂纳多·内维斯 , Kiamehr Rezaee公司 , 路易斯·埃斯皮诺萨·安科 , 贝嘉欣 , 何塞·卡马乔·科拉多斯 :
SuperTweetEval:社交媒体NLP研究的挑战性、统一性和异构性基准。 EMNLP(调查结果) 2023 : 12590-12607 [第11条] 朝日Ushio , 一周 , 何塞·卡马乔·科拉多斯 :
通过词汇裁剪实现高效的多语言模型压缩。 EMNLP(调查结果) 2023 : 14725至14739 [第10条] 亚历山德罗·拉加纳托 , 拉塞·卡利克斯托 , 旭化成 , 何塞·卡马乔·科拉多斯 , 穆罕默德·塔赫尔·皮勒瓦尔 :
SemEval-2023任务1:视觉词义消歧。 SemEval@ACL公司 2023 : 2227-2234 [i16] 朝日Ushio , 何塞·卡马乔·科拉多斯 , 史蒂文·肖克尔特 :
命名实体之间分级关系建模的无依赖基准。 CoRR公司 abs/2305.15002 ( 2023 ) 【i15】 朝日Ushio , 一周 , 何塞·卡马乔·科拉多斯 :
通过词汇裁剪实现高效的多语言模型压缩。 CoRR公司 abs/2305.15020 ( 2023 ) [第14条] 朝日Ushio , 费尔南多·阿尔瓦·曼奇戈 , 何塞·卡马乔·科拉多斯 :
基于LM的问答生成方法的实证比较。 CoRR公司 abs/2305.17002 ( 2023 ) [i13] 旭化成 , 费尔南多·阿尔瓦·曼奇戈 , 何塞·卡马乔·科拉多斯 :
多语言问答生成实用工具包。 CoRR公司 abs/2305.17416 ( 2023 ) [i12] 朝日Ushio , 何塞·卡马乔·科拉多斯 , 史蒂文·肖克尔特 :
RelBERT:用语言模型嵌入关系。 CoRR公司 abs/2310.00299 ( 2023 ) [i11] 迪莫斯坦尼斯·安提帕 , 朝日Ushio , 弗朗西斯科·巴比埃里 , 莱昂纳多·内维斯 , Kiamehr Rezaee公司 , 路易斯·埃斯皮诺萨·安科 , 裴佳欣 , 何塞·卡马乔·科拉多斯 :
SuperTweetEval:社交媒体NLP研究的挑战性、统一性和异构性基准。 CoRR公司 腹肌/2310.14757 ( 2023 ) 2022 【c9】 迪莫斯坦尼斯·安提帕 , 朝日Ushio , 何塞·卡马乔·科拉多斯 , 维托·席尔瓦 , 莱昂纳多·内维斯 , 弗朗西斯科·巴比埃里 :
推特主题分类。 科林 2022 : 3386-3400 【c8】 何塞·卡马乔·科拉多斯 , Kiamehr Rezaee公司 , 塔拉耶·里亚希 , 朝日Ushio , 丹尼尔·卢雷罗 , 迪莫斯坦尼斯·安提帕 , 乔安妮·博伊森 , 路易斯·埃斯皮诺萨·安科 , 刘芳玉 , 尤金尼奥·马丁内斯·卡马拉 :
TweetNLP:社交媒体的切割-边缘自然语言处理。 EMNLP(演示) 2022 : 38-49 [c7] 朝日Ushio , 费尔南多·阿尔瓦·曼奇戈 , 何塞·卡马乔·科拉多斯 :
段落级问题生成的生成语言模型。 EMNLP公司 2022 : 670-688 【c6】 朝日Ushio , 弗朗西斯科·巴比埃里 , 维克托·席尔瓦 , 莱昂纳多·内维斯 , 何塞·卡马乔·科拉多斯 :
推特中命名实体识别:一个数据集和短期时间转移分析。 AACL/IJCNLP(1) 2022 : 309-319 [i10] 何塞·卡马乔·科拉多斯 , Kiamehr Rezaee公司 , 塔拉耶·里亚希 , 朝日Ushio , 丹尼尔·卢雷罗 , 迪莫斯坦尼斯·安提帕 , 乔安娜·博伊松 , 路易斯·埃斯皮诺萨·安科 , 刘芳玉 , 尤金尼奥·马丁内斯·卡马拉 , 冈萨洛·麦地那 , 托马斯·比尔曼 , 莱昂纳多·内维斯 , 弗朗西斯科·巴比埃里 :
TweetNLP:社交媒体的切割-边缘自然语言处理。 CoRR公司 腹肌/2206.14774 ( 2022 ) [第九章] 迪莫斯坦尼斯·安提帕 , 朝日Ushio , 何塞·卡马乔·科拉多斯 , 莱昂纳多·内维斯 , 维克托·席尔瓦 , 弗朗西斯科·巴比埃里 :
推特主题分类。 CoRR公司 abs/2209.09824 ( 2022 ) [i8] 朝日Ushio , 何塞·卡马乔·科拉多斯 :
T-NER:用于基于变换器的命名实体识别的全方位Python库。 CoRR公司 abs/2209.12616 ( 2022 ) [i7] 朝日Ushio , 莱昂纳多·内维斯 , 维托·席尔瓦 , 弗朗西斯科·巴比埃里 , 何塞·卡马乔·科拉多斯 :
推特中命名实体识别:一个数据集和短期时间转移分析。 CoRR公司 abs/2210.03797 ( 2022 ) [i6] 朝日Ushio , 费尔南多·阿尔瓦·曼奇戈 , 何塞·卡马乔·科拉多斯 :
段落级问题生成的生成语言模型。 CoRR公司 abs/2210.03992 ( 2022 ) 2021 【c5】 朝日Ushio , 路易斯·埃斯皮诺萨·安科 , 史蒂文·肖克尔特 , 何塞·卡马乔·科拉多斯 :
BERT对NLP的意义就像AlexNet对CV的意义一样:预先训练的语言模型能识别类比吗? ACL/IJCNLP(1) 2021 : 3609-3624 【c4】 朝日Ushio , 何塞·卡马乔·科拉多斯 :
T-NER:用于基于变换器的命名实体识别的全方位Python库。 EACL(系统演示) 2021 : 53-62 【c3】 朝日Ushio , 费德里科·利伯拉托雷 , 何塞·卡马乔·科拉多斯 :
回到基本知识:用于关键字提取的统计和基于图形的术语权重方案的定量分析。 EMNLP(1) 2021 : 8089-8103 【c2】 朝日Ushio , 何塞·卡马乔·科拉多斯 , 史蒂文·肖克尔特 :
从预先训练的语言模型中提取关系嵌入。 EMNLP(1) 2021 : 9044-9062 [i5] 朝日Ushio , 费德里科·利伯拉托雷 , 何塞·卡马乔·科拉多斯 :
回到基本知识:用于关键字提取的统计和基于图形的术语权重方案的定量分析。 CoRR公司 abs/2104.08028 ( 2021 ) [i4] 朝日Ushio , 路易斯·埃斯皮诺萨·安科 , 史蒂文·肖克尔特 , 何塞·卡马乔·科拉多斯 :
BERT对NLP的意义就像AlexNet对CV的意义一样:经过预训练的语言模型能识别类比吗? CoRR公司 abs/2105.04949 ( 2021 ) [i3] 朝日Ushio , 何塞·卡马乔·科拉多斯 , 史蒂文·肖克尔特 :
从预先训练的语言模型中提取关系嵌入。 CoRR公司 abs/2110.15705 ( 2021 ) [i2] 亚历克桑德拉·爱德华兹 , 朝日Ushio , 何塞·卡马乔·科拉多斯 , 里巴皮埃尔 , 阿伦·D·普雷塞 :
引导生成语言模型用于小范围文本分类中的数据增强。 CoRR公司 abs/2111.09064 ( 2021 )
2010 – 2019
2019 [j1] 朝日Ushio , 柳川正弘 :
基于投影的随机优化正则对偶平均。 IEEE传输。 信号处理。 67 ( 10 ) : 2720-2733 ( 2019 ) [i1] 马克斯·弗伦泽尔 , 博格丹·泰莱加 , 朝日Ushio :
潜在空间制图:生成模型的广义度量启发度量和基于度量的转换。 CoRR公司 abs/1902.02113 ( 2019 ) 2017 【c1】 朝日Ushio , 柳川正弘 :
基于投影的随机稀疏优化对偶平均。 ICASSP公司 2017 : 2307-2311