温斯顿·吴
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2020年–今天
2023 [公元25年] 邹开建 , 张新良(Frederick Zhang) , 温斯顿·吴 , 尼古拉斯·波尚 , 王璐 :
穿越过道:在新闻报道中揭开党派和反党派事件。 EMNLP(调查结果) 2023 : 621-632 [公元24年] 温斯顿·吴 , 王璐 , 拉达·米哈尔恰 :
民间故事中人类价值观、道德观和偏见的跨文化分析。 EMNLP公司 2023 : 5113-5125 【c23】 邓乃浩 , 张新良(Frederick Zhang) , 刘思阳(Siyang Liu) , 温斯顿·吴 , 王璐 , 拉达·米哈尔恰 :
你就是你所注释的:通过注释器表示朝向更好的模型。 EMNLP(调查结果) 2023 : 12475-12498 [公元22年] 艾莉亚·麦卡锡 , 杰克逊·L·李 , 亚历山大·德卢西亚 , 特拉维斯·巴特利 , 米林德·阿加瓦尔 , 卢卡斯·F·E·阿什比 , 卢卡·德尔·西诺尔 , 卡梅隆·吉布森 , 鲁本·拉夫 , 温斯顿·吴 :
SIGMORPHON 2022共享了跨语言和低资源图形到音素转换的任务。 SIGMORPHON公司 2023 : 230-238 [i8] 奥纳·伊格纳特 , 金志静(Zhijing Jin) , 阿特姆·阿卜扎利耶夫 , 劳拉·比斯特 , 圣地亚哥·卡斯特罗 , 邓乃浩 , 欣怡高 , 艾林·古纳尔 , 杰基·何 , 阿什坎·卡泽米 , 穆罕默德·哈里发 , Namho Koh公司 , 安德鲁李 , 刘思阳(Siyang Liu) , 做六月分钟 , 森喜朗 , 琼·恩瓦图 , 维罗尼卡·佩雷兹·罗萨斯 , 斯奇·沈 , 王泽坤 , 温斯顿·吴 , 拉达·米哈尔恰 :
一位博士生对超大语言模型时代NLP研究的看法。 CoRR公司 abs/2305.12544 ( 2023 ) [i7] 邓乃浩 , 刘益凯 , 陈明业 , 温斯顿·吴 , 刘思阳(Siyang Liu) , 陈玉龙 , 张岳(音) , 拉达·米哈尔恰 :
EASE:由效率增强机制支持的易于定制的注释系统。 CoRR公司 abs/2305.14169 ( 2023 ) [i6] 邓乃浩 , 刘思阳(Siyang Liu) , 张新良(Frederick Zhang) , 温斯顿·吴 , 王璐 , 拉达·米哈尔恰 :
你就是你所注释的:通过注释器表示朝向更好的模型。 CoRR公司 abs/2305.14663 ( 2023 ) [i5] 邹开建 , 张新良(Frederick Zhang) , 温斯顿·吴 , 尼克·波尚 , 王璐 :
穿越过道:揭开新闻报道中的党派和反党派事件。 CoRR公司 abs/2310.18768 ( 2023 ) [i4] 张新良(Frederick Zhang) , 温斯顿·吴 , 尼克·波尚 , 王璐 :
MOKA:道德事件提取的道德知识增强。 CoRR公司 abs/2311.09733 ( 2023 ) 2022 [c21] 乔治·博特夫 , 艾丽娅·D·麦卡锡 , 温斯顿·吴 , 大卫·亚罗斯基 :
词法丰富语言中外来词的破译和表征。 冷却 2022 : 5309-5326 [公元20年] 邱长元 , 温斯顿·吴 , 张新良(Frederick Zhang) , 王璐 :
多模态意识形态预测与分析的三重边际目标的后期融合。 EMNLP公司 2022 : 9720-9736年 [第19条] 温斯顿·吴 , 大卫·亚罗斯基 :
已知词可以做到:通过词汇关系翻译未知概念。 COLING的LoResMT 2022 : 15-22 [第18条] 温斯顿·吴 , 大卫·亚罗斯基 :
关于认知生成模型的鲁棒性。 LREC公司 2022 : 4299-4305 [i3] 邱长元 , 温斯顿·吴 , 张新良弗雷德里克 , 王璐 :
多模态意识形态预测与分析的三重边际目标的后期融合。 CoRR公司 abs/2211.02269 ( 2022 ) 2021 [第17条] 温斯顿·吴 , 杜凯文(Kevin Duh) , 大卫·亚罗斯基 :
借词计算词源的序列模型。 ACL/IJCNLP(调查结果) 2021 : 4032-4037 [第16条] 温斯顿·吴 , 大卫·亚罗斯基 :
Wiktionary中的发音:多语音节化和重音预测的提取和实验。 BUCC@RANLP公司 2021 : 68-74 [第15条] 温斯顿·吴 , 达斯汀·阿伦特 , 斯维特兰娜·沃尔科娃 :
机器理解的神经模型鲁棒性评估。 EACL公司 2021 : 2470-2481 2020 [第14条] Huda Khayrallah公司 , 雅各布·布雷默曼 , 艾莉亚·麦卡锡 , 肯顿·默里 , 温斯顿·吴 , 马特·波斯特 :
JHU提交给2020年Duolingo语言教育同声翻译和释义共同任务的报告。 NGT@ACL 2020 : 188-197 [第13条] 迪伦·刘易斯 , 温斯顿·吴 , 艾莉亚·麦卡锡 , 大卫·亚罗斯基 :
多语言词汇翻译的神经转导。 冷却 2020 : 4373-4384 [第12条] 温斯顿·吴 , 大卫·亚罗斯基 :
翻译和形态学信息的维基归一化。 冷却 2020 : 4683-4692个 [第11条] 艾莉亚·麦卡锡 , 雷切尔·威克斯 , 迪伦·刘易斯 , 亚伦·米勒 , 温斯顿·吴 , 奥利弗·亚当斯 , 加勒特·尼古莱 , 马特·波斯特 , 大卫·亚罗斯基 :
约翰霍普金斯大学圣经语料库:1600多种语言用于类型学探索。 LREC公司 2020 : 2884-2892 [第10条] 温斯顿·吴 , 大卫·亚罗斯基 :
计算词源学和单词涌现。 LREC公司 2020 : 3252-3259 【c9】 亚伦·米勒 , 加勒特·尼古莱 , 艾莉亚·麦卡锡 , 迪伦·刘易斯 , 温斯顿·吴 , 大卫·亚罗斯基 :
低资源语言的大规模多语言神经机器翻译分析。 LREC公司 2020 : 3710-3718 【c8】 加勒特·尼古莱 , 迪伦·刘易斯 , 艾莉亚·麦卡锡 , 亚伦·米勒 , 温斯顿·吴 , 大卫·亚罗斯基 :
1000多种语言的细粒度形态句法分析和生成工具。 LREC公司 2020 : 3963-3972 【c7】 温斯顿·吴 , 加勒特·尼古拉 , 大卫·亚罗斯基 :
基于多语言词典的核心词汇构建。 LREC公司 2020 : 4211-4217 [i2] 温斯顿·吴 , 达斯汀·阿伦特 , 斯维特兰娜·沃尔科娃 :
评估神经机器理解模型对噪声输入和对抗攻击的鲁棒性。 CoRR公司 abs/2005.00190 ( 2020 )
2010 – 2019
2019 【c6】 艾莉亚·麦卡锡 , 温斯顿·吴 , 亚伦·米勒 , 比尔·沃森 , 大卫·亚罗斯基 :
跨数千种语言的颜色术语建模。 EMNLP/IJCNLP(1) 2019 : 2241-2250 【c5】 马特·波斯特 , 朔阳顶 , 玛丽安娜·J·马丁代尔 , 温斯顿·吴 :
神经机器翻译中的占位符探索。 MT峰会(1) 2019 : 182-192 [i1] 艾莉亚·麦卡锡 , 温斯顿·吴 , 亚伦·米勒 , 比尔·沃森 , 大卫·亚罗斯基 :
跨数千种语言的颜色术语建模。 CoRR公司 abs/1910.01531 ( 2019 ) 2018 【c4】 温斯顿·吴 , 尼迪·维亚斯 , 大卫·亚罗斯基 :
创建591种语言的圣经名称翻译矩阵。 LREC公司 2018 【c3】 温斯顿·吴 , 大卫·亚罗斯基 :
创建大规模多语言认知表。 LREC公司 2018 【c2】 温斯顿·吴 , 大卫·亚罗斯基 :
世界语言极低资源音译的比较研究。 LREC公司 2018 [c1] 温斯顿·吴 , 大卫·亚罗斯基 :
大规模翻译复合分析与翻译发现。 LREC公司 2018