paper-kits 1.0.1
Deep learning paper kits
License: MIT License
Keywords: paper,nlp,deep learning,kits

<h1 align="center">NLP-Paper</h1>
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更新一些在我学习过程中阅读过的且感觉不错的论文，对于一些经典或思路很新奇的论文，会进行精读，并写一些阅读笔记同步上传更新。(内容同步更新到[知乎](https://www.zhihu.com/people/dengbocong)、[CSDN](https://dengbocong.blog.csdn.net/))，**论文按照时间顺序排放**。

**注：**
+ 文本相似度计算相关的复现代码以及工具包（Tf/Pytorch双版本）在这个仓库 ☞ [Text-Similarity](https://github.com/DengBoCong/text-similarity)
+ 对话系统构建项目在这个仓库 ☞ [Nlp-Dialogue](https://github.com/DengBoCong/nlp-dialogue)
+ 对部分复现论文代码以及NLP其他工具代码放在这 ☞ [paper-code](https://github.com/DengBoCong/paper/tree/master/paper-code)

提供了一个方便查找论文的搜索工具，使用方式如下：
```
pip3 install paper-kits

```

<img align="right" height="400" src="https://github.com/DengBoCong/nlp-paper/blob/master/paper-code/image/preview.gif" alt="Search kits" title="Search kits">

# Contents | 内容

•&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[聚类](https://github.com/DengBoCong/nlp-paper)&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;•&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[向量召回](https://github.com/DengBoCong/nlp-paper)&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;•&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[对话系统](https://github.com/DengBoCong/nlp-paper)&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;<br>•&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[对话状态管理](https://github.com/DengBoCong/nlp-paper)&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;•&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[机器学习](https://github.com/DengBoCong/nlp-paper)&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;•&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[语言模型](https://github.com/DengBoCong/nlp-paper)&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;<br>•&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[数据集](https://github.com/DengBoCong/nlp-paper)&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;•&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[文本相似度/匹配/分类](https://github.com/DengBoCong/nlp-paper)&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;•&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[深度学习](https://github.com/DengBoCong/nlp-paper)&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;<br>•&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[语音系统](https://github.com/DengBoCong/nlp-paper)&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;•&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[语音识别](https://github.com/DengBoCong/nlp-paper)&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;•&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[模型](https://github.com/DengBoCong/nlp-paper)&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;<br>•&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[预训练](https://github.com/DengBoCong/nlp-paper)&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;•&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[Subword](https://github.com/DengBoCong/nlp-paper)&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;•&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[任务型对话](https://github.com/DengBoCong/nlp-paper)&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;<br>•&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[对话状态跟踪](https://github.com/DengBoCong/nlp-paper)&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;•&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[对话意图识别](https://github.com/DengBoCong/nlp-paper)&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;•&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[对话槽位填充](https://github.com/DengBoCong/nlp-paper)&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;<br>•&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[GNN](https://github.com/DengBoCong/nlp-paper)&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;•&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[检索式对话系统](https://github.com/DengBoCong/nlp-paper)&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;•&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[语音合成](https://github.com/DengBoCong/nlp-paper)&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;<br>•&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[综述](https://github.com/DengBoCong/nlp-paper)&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;•&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[无监督](https://github.com/DengBoCong/nlp-paper)&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;•&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[数据增强](https://github.com/DengBoCong/nlp-paper)&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;<br>•&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[阅读理解模型](https://github.com/DengBoCong/nlp-paper)&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;•&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[可解释性](https://github.com/DengBoCong/nlp-paper)&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;•&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[Prompt](https://github.com/DengBoCong/nlp-paper)&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;<br>•&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[评估](https://github.com/DengBoCong/nlp-paper)&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;•&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[对话策略学习](https://github.com/DengBoCong/nlp-paper)&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;


# Paper List | 论文列表
```
注：论文按时间排序，并进行分类归档，可直接在本页Ctrl+F查询，或使用上述搜索工具查询（推荐）
    下述列表项格式：<论文 | 阅读笔记 | 简述 | 作者时间 | 标签>
```
+ [聚类] | [Accelerating exact k-means algorithms with geometric reasoning](http://portal.acm.org/citation.cfm?doid=312129.312248) | [阅读笔记](https://www.zhihu.com/question/494753171/answer/2204649294) | K-Means引入计算机中的那片论文，K-Means属于Partition-based methods，思想是初始化中心点，然后通过启发式算法，达到”类内的点都足够近，类间的点都足够远“的目标 | et al Dan Pelleg,1999

+ [聚类] | [Mean Shift: A Robust Approach toward Feature Space Analysis](http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.76.8968&rep=rep1&type=pdf) | [阅读笔记](https://www.zhihu.com/question/494753171/answer/2204649294) | 实现的方法是滑动窗口的算法，在每次迭代中，通过将中心点移动到窗口内所有点的平均值位置（因此得名），将滑动窗口中心移向密度较高的区域。滑动窗口内的密度与其内部的点数成正比。通过转换到窗口内点的平均值位置，窗口将逐渐移动到有着更高点密度的区域。优点：Mean-Shift的最大优势就是可以自动发现簇的数量而不需要人工选择；簇的中心向最大密度点聚合的事实也是非常令人满意的，因为它可被非常直观地理解并很自然地契合数据驱动；可以处理任意形状的簇类；算法只需设置半径这一个参数，半径影响数据集的核密度估计；算法结果稳定，不需要进行类似K均值的样本初始化；缺点：不足就是窗口大小/半径“r”的选择可能是非平凡的；半径设置的太小，收敛太慢，簇类个数过多；半径设置的太大，一些簇类可能会丢失。对于较大的特征空间，计算量非常大 | Dorin Comaniciu et al,2002

+ [向量召回] | [similarity estimation techniques from rounding algorithms](https://www.cs.princeton.edu/courses/archive/spring04/cos598B/bib/CharikarEstim.pdf) | [阅读笔记](http://tangxman.github.io/2015/12/01/simhash/) | 论文提出的SimHash是当年Google用来文本去重的算法。主要做法是将文档提取出一定数量的关键词，然后转换成哈希码并按列相加，1+weight，0-weight，得到的结果按照整数为1，负数为0得到最终的哈希码，然后将哈希码分为m个table，并分别记性计算检索 | Moses S. Charikar et al,2002

+ [聚类] | [k-means++: The Advantages of Careful Seeding](http://ilpubs.stanford.edu:8090/778/1/2006-13.pdf) | [阅读笔记](https://www.zhihu.com/question/494753171/answer/2204649294) | 原始K-Means（随机选择簇中心）对于初始化簇中心敏感，因此k-means++进行了改进，随机选择第一个初始中心点，计算其他点与该中心点的距离，按照距离远的以较大的概率被选中来选择第二个初始中心点，一次类推 | et al David Arthur,2006

+ [聚类] | [Clustering by Passing Messages Between Data Points](https://warwick.ac.uk/fac/sci/dcs/research/combi/seminars/freydueck_affinitypropagation_science2007.pdf) | [阅读笔记](https://www.zhihu.com/question/494753171/answer/2204649294) | 其基本思想是将全部样本看作网络的节点，然后通过网络中各条边的消息传递计算出各样本的聚类中心。聚类过程中，共有两种消息在各节点间传递，分别是responsibility和availability 。AP算法通过迭代过程不断更新每一个点的吸引度和归属度值，直到产生m个高质量的Exemplar。优点是无需指定聚类“数量”参数；聚类中心点由实际的样本点中产生；初始值不敏感，且对距离矩阵的对称性没要求。AP通过输入相似度矩阵来启动算法，因此允许数据呈非对称，数据适用范围非常大，鲁棒性很好；误差低；缺点是AP聚类应用中需要手动指定Preference和Damping factor，这其实是原有的聚类“数量”控制的变体，且算法复杂度较高 | Brendan J. Frey et al，2007

+ [聚类] | [A Tutorial on Spectral Clustering](https://arxiv.org/pdf/0711.0189.pdf) | [阅读笔记](https://www.zhihu.com/question/494753171/answer/2204649294) | 不是原论文，但是这一篇对Spectral Clustering讲的非常好，谱聚类（Spectral Clustering），就是先用Laplacian eigenmaps对数据降维（简单地说，就是先将数据转换成邻接矩阵或相似性矩阵，再转换成Laplacian矩阵，再对Laplacian矩阵进行特征分解，把最小的K个特征向量排列在一起），然后再使用k-means完成聚类。谱聚类是个很好的方法，效果通常比k-means好，计算复杂度还低，这都要归功于降维的作用。优点：谱聚类只需要数据之间的相似度矩阵，因此对于处理稀疏数据的聚类很有效。这点传统聚类算法比如K-Means很难做到；由于使用了降维，因此在处理高维数据聚类时的复杂度比传统聚类算法好。缺点：如果最终聚类的维度非常高，则由于降维的幅度不够，谱聚类的运行速度和最后的聚类效果均不好；聚类效果依赖于相似矩阵，不同的相似矩阵得到的最终聚类效果可能很不同 | Ulrike von Luxburg et al,2007
  
+ [对话系统-对话状态管理] | [The Hidden Information State model: A practical framework for POMDP-based spoken dialogue management](https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0885230809000230) | 关于对话状态管理的文章，可以用来补充相关背景知识 | Young et al,2010

+ [向量召回] | [Product quantization for nearest neighbor search](https://lear.inrialpes.fr/pubs/2011/JDS11/jegou_searching_with_quantization.pdf) | [阅读笔记](http://vividfree.github.io/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0/2017/08/05/understanding-product-quantization) | 这篇Paper是PQ算法的成功开始，PQ是一种量化方法，本质上是数据的一种压缩表达方式（本篇论文使用了KMeans算法，得到质心的codebook），先将向量分成m段，每段分别根据codebook转换成压缩向量，然后使用SDC或ADC算法进行相似搜索。不过论文中进一步进行了改进，提出了IVFADC算法，一种基于倒排索引的ADC算法，分两步，第一步是PQ一遍（成为coarse quantizer），然后用向量减去量化后的向量得到残差，第二步就是在所有得到的残差集合上在进行一次PQ，最后用得到的向量建立倒排索引 | Herve Jegou et al,2011

+ [聚类] | [Scalable K-Means++](https://theory.stanford.edu/~sergei/papers/vldb12-kmpar.pdf) | [阅读笔记](https://www.zhihu.com/question/494753171/answer/2204649294) | K-Means++由于它的采样策略，所以难以并行，限制了其用于大规模数据集上。为了解决这个问题，k-means II 改变取样策略（以oversampling的方式），初始化一个中心点，然后循环log(n)次，每次按照一个概率计算公式选择多个point加入到中心集，最后得到的候选中心集再通过k-means++对候选中心集进行聚类，选出k个簇中心 | Bahman Bahmani et al,2012
  
+ [向量召回] | [Fast Search in Hamming Space with Multi-Index Hashing](https://www.cs.toronto.edu/~norouzi/research/papers/multi_index_hashing.pdf) | [阅读笔记](https://tangxman.github.io/2015/12/03/mih/) | 主要是解决在汉明空间上的R-Neighbors of query和KNN query，论文提出了一种多分段索引的哈希方法，查询效率达到了次线性，做法是r为查询的汉明距离，将汉明码切分成m段，快速找出每段中汉明距离小于r/m的结果，合并所有结果即为候选集 | Mohammad Norouzi et al,2012

+ [向量召回] | [Learning Deep Structured Semantic Models for Web Search using Clickthrough Data](https://www.microsoft.com/en-us/research/wp-content/uploads/2016/02/cikm2013_DSSM_fullversion.pdf) | [阅读笔记](https://zhuanlan.zhihu.com/p/421944601) | 经典的DSSM语义相似度匹配模型，就是通常我们所说的双塔模型。使用Word Hashing的n-gram，在那个时候还是很独到的，其核心思想是将query和doc映射到到共同维度的语义空间中，通过最大化query和doc语义向量之间的余弦相似度，从而训练得到隐含语义模型，达到检索的目的。负采样1:4 | Po-Sen Huang et al,2013

+ [机器学习] | [Parameter Server for Distributed Machine Learning](http://www.cs.cmu.edu/~feixia/files/ps.pdf) | [阅读笔记](https://www.zybuluo.com/Dounm/note/517675) | 论文里说本篇所介绍的Parameter Server属于第三代PS，提供了更加通用的设计，架构上包括一个Server Group和若干个Worker Group，提供了如下几个特点：Efficient Communication、Elastic Scalability、Fault Tolerance and Durability、Ease of Use | Mu Li et al,2013

+ [向量召回] | [Optimized Product Quantization](https://www.microsoft.com/en-us/research/wp-content/uploads/2013/11/pami13opq.pdf) | [阅读笔记](https://zhuanlan.zhihu.com/p/213395313) | PQ的做法是直接简单粗暴的分割原始特征向量，并没有去除相关性，而如果去除相关性之后再进行PQ可以使得检索效果更好，OPQ就提供了是的每个子空间信息均衡的方法，即使用一个正交矩阵来对聚类中心进行旋转，并提供了Non-Parametric和Parametric的两种算法思路 | Tiezheng Ge et al,2013
  
+ [语言模型] | [Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space](https://arxiv.org/pdf/1301.3781.pdf) | [阅读笔记](https://zhuanlan.zhihu.com/p/26306795) | Word2vec开山之作之一，专门讲训练中的两个trick：hierarchical softmax 和 negative sampling | Tomas Mikolov et al,2013

+ [语言模型] | [Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality](https://arxiv.org/pdf/1310.4546.pdf) | [阅读笔记](https://zhuanlan.zhihu.com/p/26306795) | Word2vec开山之作之一，在前人基础上提出更精简的语言模型框架并用于生成词向量，这个框架就是 Word2vec | Tomas Mikolov et al,2013

+ [向量召回] | [Speeding Up the Xbox Recommender System Using a Euclidean Transformation for Inner-Product Spaces](https://www.microsoft.com/en-us/research/wp-content/uploads/2016/02/XboxInnerProduct.pdf) | 微软的Inner Product快速计算的方法，主要解决的是Inner Product Top-K Search的问题。通过各种公式证明，将问题简化到一个欧氏距离搜索问题后，使用一个PCA-Tree来求解 | Yoram Bachrach et al,2014

+ [机器学习] | [Scaling Distributed Machine Learning with the Parameter Server](https://www.cs.cmu.edu/~muli/file/parameter_server_osdi14.pdf) | [阅读笔记](https://zhuanlan.zhihu.com/p/21569493) | 在PS中，每个 server 实际上都只负责分到的部分参数（servers共同维持一个全局的共享参数），而每个 work 也只分到部分数据和处理任务。较它之前一篇PS进行了更加细节的描述，并对一些细节进行了扩展，两篇结合起来看受益颇多 | Mu Li et al,2014

+ [向量召回] | [Approximate nearest neighbor algorithm based on navigable small world graphs](sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0306437913001300) | [阅读笔记](https://blog.csdn.net/u011233351/article/details/85116719) | 经典的NSW算法，在构建近似DG图的基础上，加入Expressway mechanism。构建时，在朴素插入选近邻连接的思路上，使用废弃列表和动态列表提速 Yury Malkov et al,2014

+ [数据集] | [The Second Dialog State Tracking Challenge](https://www.aclweb.org/anthology/W14-4337.pdf) | DSTC系列语料是专门用于对话状态跟踪的，非常经典，不过它的官网貌似无用了 |  Henderson et al,2014

+ [向量召回] | [Locally Optimized Product Quantization for Approximate Nearest Neighbor Search](https://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2014/papers/Kalantidis_Locally_Optimized_Product_2014_CVPR_paper.pdf) | LOPQ实在OPQ的基础上进一步优化，OPQ仅考虑了CodeBook的旋转问题，LOPQ考虑的是每个子空间进行不同的旋转 | Yannis Kalantidis et al,2014

+ [向量召回] | [Asymmetric LSH (ALSH) for Sublinear Time Maximum Inner Product Search (MIPS)](https://arxiv.org/pdf/1405.5869.pdf) | [阅读笔记](https://zhuanlan.zhihu.com/p/111502331) | 传统的MIPS问题找不到LSH函数，为此论文提出了一种“非对称LSH”的算法，其核心技巧就是通过“非对称变换”构造向量从而消除待查集合X的向量模长对MIPS结果的影响。巧妙的将问题转换为欧氏距离下，通过LSH函数求出NN的近似解的问题 | Anshumali Shrivastava et al,2014

+ [语言模型-文本相似度/匹配/分类] | [Convolutional Neural Networks for Sentence Classification](https://arxiv.org/pdf/1408.5882.pdf) | 经典的TextCNN，static/non-static几种特征向量学习方式 | Yoon Kim et al,2014

+ [深度学习] | [Neural Machine Translation Bu Jointly Learning To Align And Translate](https://arxiv.org/pdf/1409.0473.pdf) | Bahdanau Attention的原文 | Bahdanau et al,2014

+ [深度学习] | [Convolutional Neural Networks at Constrained Time Cost](https://arxiv.org/pdf/1412.1710.pdf) | 针对卷积网络很好地概述了计算成本以及深度，过滤器尺寸之间的权衡 | Kaiming He et al,2014

+ [语音系统-语音识别-模型] | [Attention-Based Models for Speech Recognition](https://proceedings.neurips.cc/paper/2015/file/1068c6e4c8051cfd4e9ea8072e3189e2-Paper.pdf) | Tacotron2使用的Location Sensitive Attention  |  Chorowski et al,2015
  
+ [对话系统] | [Context Sensitive Spoken Language Understanding Using Role Dependent LSTM Layers](https://www.merl.com/publications/docs/TR2015-134.pdf) | 使用LSTM在SLU方面做的工作，通过agent和client角色划分，能够解决多轮对话中的歧义问题 | Hori et al,2015
  
+ [深度学习] | [Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift](https://arxiv.org/pdf/1502.03167.pdf) | [阅读笔记](https://zhuanlan.zhihu.com/p/340219662) | 经典的Batch Normalization原论文 | Sergey et al,2015
  
+ [模型] | [Highway Networks](https://arxiv.org/pdf/1505.00387.pdf) | [阅读笔记](https://www.zhihu.com/question/279426970/answer/614880515) | Highway Networks名字取得很有意思，整个网络结构思想也是符合取名的。简单来说就是通过设置一个函数T来限制网络的输出（借鉴LSTM中gate思想），其中T取0时，输出y=x，这个时候梯度直接传到下一层，也就是说，可以通过T来控制梯度传递，从而一定程度上解决梯度消失的问题。Highway的参数较少，适合single nonlinear layer的transform | Rupesh Kumar Srivastava et al,2015

+ [深度学习] | [Learning both Weights and Connections for Efficient Neural Networks](https://arxiv.org/pdf/1506.02626.pdf) | 有一张表格，其中列出了计算与内存访问的相对成本，除此之外还讨论了怎么精简神经网络 | Song Han et al,2015

+ [模型] | [Pointer Networks](https://arxiv.org/pdf/1506.03134.pdf) | [阅读笔记](https://zhuanlan.zhihu.com/p/48959800) | 原文是围绕解决凸包而设计的的网络结构，直接使用Attention的权重用于预测，能够适应输入的规模，后面许多网络结构应用发展成了Copying Mechanism来解决OOV问题 | Oriol Vinyals et al,2015

+ [对话系统-模型] | [A Neural Conversational Model](https://arxiv.org/pdf/1506.05869.pdf) | Seq2Seq结构的对话模型 | Oriol et al,2015
  
+ [数据集] | [The Ubuntu Dialogue Corpus: A Large Dataset for Research in Unstructured Multi-Turn Dialogue Systems](https://arxiv.org/pdf/1506.08909.pdf) | Ubuntu 非结构化多轮对话数据集 |  Ryan Lowe et al,2015
  
+ [向量召回] | [Clustering is Efficient for Approximate Maximum Inner Product Search](https://arxiv.org/pdf/1507.05910.pdf) | K-Means Tree，使用K-Means进行建树 | Alex Auvolat et al,2015
  
+ [模型] | [Training Very Deep Networks](https://arxiv.org/pdf/1507.06228.pdf) | [阅读笔记](https://cloud.tencent.com/developer/article/1148375) | 经典的Highway networks，基于深层的CNN堆叠网络，使用transform gate和carry gate（其实后来被统一称为Shortcut），将浅层特征信息带到深层中，以此来解决深度网络中梯度发散，难以训练的问题 | Rupesh Kumar Srivastava et al,2015

+ [深度学习] | [Effective Approaches to Attention-based Neural Machine Translation](https://arxiv.org/pdf/1508.04025.pdf) | Luong Attention的原文 | Luong et al,2015

+ [预训练-语言模型] | [Character-Aware Neural Language Models](https://arxiv.org/pdf/1508.06615.pdf) | 提供一种功能强大，功能强大的语言模型，其可编码子词相关性，同时解决先前模型的罕见字问题，使用更少的参数获得可比较的表现力 | Yoon et al,2015

+ [模型-Subword] | [Neural Machine Translation of Rare Words with Subword Units](https://arxiv.org/pdf/1508.07909.pdf) | 就是我们所熟知的Byte Pair Encoding，是一种使用一些出现频率高的byte pair来组成新的byte的方法 | Sennrich et al,2015

+ [向量召回] | [Deep Compression: Ccompressing Deep Neural Networks With Pruning, Trained Quantization And Huffman Coding](https://arxiv.org/pdf/1510.00149.pdf) | [阅读笔记](https://zhuanlan.zhihu.com/p/21574328) | ICLR的best paper，主要内容是关于深度学习网络参数的压缩。分为三步，Network pruning，即先训练一个网络，然后把一些权重很小的连接进行剪枝（通过阈值来决定），然后retrain网络。第二步，量化权重；第三步则是使用Huffman coding进行无损编码 | Song Han et al,2015

+ [机器学习] | [Optimal Whitening and Decorrelation](https://arxiv.org/pdf/1512.00809.pdf) | 提供五种白化方法的数学证明 | Agnan Kessy et al,2015

+ [深度学习] | [Strategies for Training Large Vocabulary Neural Language Models](https://arxiv.org/pdf/1512.04906.pdf) | [阅读笔记](https://zhuanlan.zhihu.com/p/397084135) | 主要是对当时的一些Softmax和Sampling进行总结，顺便提出了Differentiated Softmax方法 | Wenlin Chen et al,2015

+ [聚类] | [Approximate K-Means++ in Sublinear Time](https://www.aaai.org/ocs/index.php/AAAI/AAAI16/paper/viewFile/12147/11759) | [阅读笔记](https://www.zhihu.com/question/494753171/answer/2204649294) | K-MC2区别于k-means II的采样方法，使用MCMC采样，其主要思想是将K-Means++中的采样方法替换为基于MCMC（马尔科夫链蒙特卡洛）采样方法（MCMC的介绍可以参考：[MCMC随机采样](https://zhuanlan.zhihu.com/p/30003899)）。用MCMC的方法采样出长为M的数列，取最后（K-1）个数作为中心点初始化，target distribution是距离的函数，满足距离越远，概率越大(表达的含义同k-means++)，proposal distribution是一个常函数，1/样本数。 | Olivier Bachem et al,2016

+ [聚类] | [Fast and Provably Good Seedings for k-Means](https://proceedings.neurips.cc/paper/2016/file/d67d8ab4f4c10bf22aa353e27879133c-Paper.pdf) | [阅读笔记](https://www.zhihu.com/question/494753171/answer/2204649294) | AFK-MC2基于K-MC2改进，由于K-MC2的proposal distribution是常函数，不够鲁棒，因此AFK-MC2将与距离有关的分布作为一个term加入原始的分布中，优化proposal distribution | Olivier Bachem et al,2016

+ [模型] | [Deep Residual Learning for Image Recognition](https://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2016/papers/He_Deep_Residual_Learning_CVPR_2016_paper.pdf) [阅读笔记](https://cloud.tencent.com/developer/article/1148375) | 经典的ResNet，基于深层的CNN堆叠网络，利用了残差连接（ResNet中是跨越了2层或3层），解决深度模型中的退化问题，最优的残差结构是把BN和ReLU都提前，成为pre-activation | Kaiming He et al,2016

+ [模型-文本相似度/匹配/分类] | [Siamese Recurrent Architectures for Learning Sentence Similarity](https://scholar.google.com/scholar_url?url=https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/view/10350/10209&hl=zh-CN&sa=T&oi=gsb-gga&ct=res&cd=0&d=7393466935379636447&ei=KQWzYNL5OYz4yATXqJ6YCg&scisig=AAGBfm0zNEZZez8zh5ZB_iG7UTrwXmhJWg) | Siamese LSTM，一个用来计算句对相似度的模型 | Jonas Mueller et al,2016

+ [模型-文本相似度/匹配/分类] | [Learning Text Similarity with Siamese Recurrent Networks](https://aclanthology.org/W16-1617.pdf) | 网络包含4层BiLSTM（64-d hidden），最后一层的BiLSTM的hidden state和cell state进行concat，然后在timestep维度进行average处理，并接一个Dense层（激活函数为tanh），得到的两个Embedding Space进行Cosine sim计算，得到的相似度分数E用于损失函数计算，损失函数使用对比损失函数，计算方法为，损失函数正例：1/4(1-E)^2，负例：E^2(如果E<m)，否则0 | Paul Neculoiu et al,2016

+ [深度学习] | [Exploring the Limits of Language Modeling](https://arxiv.org/pdf/1602.02410.pdf) | CNN Softmax方法，虽然还是离不开原始的Softmax，但是换了一个视角效果很好 | Rafal Jozefowicz et al,2016

+ [深度学习] | [Weight Normalization: A Simple Reparameterization to Accelerate Training of Deep Neural Networks](https://arxiv.org/pdf/1602.07868.pdf) | Weight Normalization是一种在权值维度上进行归一化的方法 | Tim Salimans et al,2016

+ [模型] | [Incorporating Copying Mechanism in Sequence-to-Sequence Learning](https://arxiv.org/pdf/1603.06393.pdf) | [阅读笔记](https://zhuanlan.zhihu.com/p/415502906) | CopyNet模型，使用Copying Mechanism来缓解未登录词问题的模型，在文本摘要等生成词多含输入词的任务中，效果不错 | Jiatao Gu et al,2016
  
+ [向量召回] | [Efficient and robust approximate nearest neighbor search using Hierarchical Navigable Small World graphs](https://arxiv.org/pdf/1603.09320.pdf) | [阅读笔记](https://blog.csdn.net/u011233351/article/details/85116719) | HNSW算法，在NSW的基础上，引入层次结构实现Expressway mechanism，达到顶层粗查，底层细查的思路 | Yu. A. Malkov et al,2016
  
+ [模型-Subword] | [Achieving Open Vocabulary Neural Machine Translation with Hybrid Word-Character Models](https://arxiv.org/pdf/1604.00788.pdf) | 一个非常出色的框架，主要是在word-level进行翻译，但是在有需要的时候可以很方便的使用Character-level的输入 | Luong et al,2016

+ [对话系统-任务型对话] | [A Network-based End-to-End Trainable Task-oriented Dialogue System](https://arxiv.org/pdf/1604.04562.pdf) | [阅读笔记](https://zhuanlan.zhihu.com/p/261701071) | 非常值得一读的任务型对话模型架构 | Wen et al,2016
  
+ [深度学习] | [Training Deep Nets with Sublinear Memory Cost](https://arxiv.org/pdf/1604.06174.pdf) | [keras_recompute](https://github.com/bojone/keras_recompute) | 这篇论文整体上讲了一个以时间换空间的省显存的trick，即gradient checkpointing，通过丢弃低运算成本操作的结果，也就是把中间结果feature map 一个都不保留，全部干掉，反向传播时重新计算出来（当然，论文折中是每隔 sqrt(n)保留一个feature map）。能够把内存降低 sqrt(n) 分之一，超越大多数节省内存的奇淫巧技，具体实现可参考tf.recompute_grad，或者的一个开源实现 | Tianqi Chen et al,2016
  
+ [模型-Subword] | [Learning Character-level Representations for Part-of-Speech Tagging](http://proceedings.mlr.press/v32/santos14.pdf) | Character-level去构建word-level，该网络结构主要是对字符进行卷积以生成单词嵌入，同时使用固定窗口对PoS标记的字嵌入进行操作 | Jason et al,2016

+ [语言模型-文本相似度/匹配/分类] | [Very Deep Convolutional Networks for Text Classification](https://arxiv.org/pdf/1606.01781.pdf) | VDCNN，character level，只利用小尺度的卷积核池化操作，包含了29个卷积层。效果提升并不是很明显吧，不过亮点在于CNN层数比较深，从某种程度上证明了类似ResNet那样的Shortcut connections可以降低梯度消失带来的影响，从而提升效果 | Alexis Conneau et al, 2016
  
+ [模型-语言模型] | [A Joint Model for Word Embedding and Word Morphology](https://arxiv.org/pdf/1606.02601.pdf) | 该模型的目标与word2vec相同，但是使用的是Character-level的输入，它使用了双向的LSTM结构尝试捕获形态并且能够推断出词根 | Kris et al,2016

+ [对话系统-对话状态跟踪] | [Neural Belief Tracker: Data-Driven Dialogue State Tracking](https://arxiv.org/pdf/1606.03777.pdf) | [阅读笔记](https://zhuanlan.zhihu.com/p/262289823) | NBT框架，理解Belief state和tracking的好文 | Young et al,2016
  
+ [机器学习] | [Gaussian Error Linear Units (GELUS)](https://arxiv.org/pdf/1606.08415.pdf) | [阅读笔记](https://zhuanlan.zhihu.com/p/349492378) | GELU的目标就是希望在激活（拥有非线性拟合的能力）中加入正则化的思想。ReLU会确定性的将输入乘上一个0或者1，Dropout则是随机乘上0。而GELU也是通过将输入乘上0或1来实现这个功能，但是输入是乘以0还是1，是在同时取决于输入自身分布的情况下随机选择的。换句话说，是0还是1取决于当前的输入有多大的概率大于其余的输入。而由于神经元的输入x往往遵循正态分布（尤其是深度网络中普遍存在Normalization），所以GELU就可以被定义为“标准正态分布的累积分布函数”，利用erf就可以得到公式：x/2*(1+erf(x/sqrt(2))) | Dan Hendrycks et al,2016
  
+ [模型-文本相似度/匹配/分类] | [Bag of Tricks for Efficient Text Classification](https://arxiv.org/pdf/1607.01759.pdf) | [阅读笔记](https://zhuanlan.zhihu.com/p/31118235) | 比较经典的FastText，比较依赖Word Embedding的质量（槽点本身难点就在于embedding，结果文章不谈这个），整个网络结构使用N-gram，对得到的Embedding求和，并过两个Dense然后输出，本身网络结构就那没啥，当然fast啦，外加论文具体加了hashing trick，hierarchical softmax等进行加速、内存优化 | Armand Joulin et al,2016
  
+ [模型-语言模型] | [Enriching Word Vectors with Subword Information](https://arxiv.org/pdf/1607.04606.pdf) | word2vec的升级版，对于具有大量形态学的稀有词和语言有更好的表征，它也可以说是带有字符n-gram的w2v skip-gram模型的扩展 | Piotr et al,2016

+ [深度学习] | [Layer Normalization](https://arxiv.org/pdf/1607.06450.pdf) | [阅读笔记](https://zhuanlan.zhihu.com/p/258977332) | 层归一化方法，针对Batch Normalization的改进 | Jimmy et al,2016

+ [深度学习] | [Instance Normalization:The Missing Ingredient for Fast Stylization](https://arxiv.org/pdf/1607.08022.pdf) | Instance Normalization是一种不受限于批量大小的算法专门用于Texture Network中的生成器网络 | Dmitry Ulyanov et al,2016

+ [对话系统-对话意图识别-对话槽位填充] | [Attention-Based Recurrent Neural Network Models for Joint Intent Detection and Slot Filling](https://arxiv.org/pdf/1609.01454.pdf) | 使用Attention-Based的RNN模型进行联合意图识别和槽位填充，达到不错的效果 | Bing Liu et al,2016
  
+ [GNN-文本相似度/匹配/分类] | [Semi-supervised classification with graph convolutional networks](https://arxiv.org/pdf/1609.02907.pdf) | [阅读笔记1](https://zhuanlan.zhihu.com/p/78466344) / [阅读笔记2](https://www.zhihu.com/question/54504471/answer/332657604) | 这就是非常经典的GCN啦，GCN对非结构化数据构造特征节点，进而构造graph，通过使用邻接矩阵、度矩阵等图结构对输入的节点embedding进行优化学习（本质上是一种局部加权求和的方式，类似Attention的思想，不过有很多trick在里面，比如对称归一化等），能够通过相邻节点传递特征信息。GCN能够有效地提取空间特征来进行机器学习，虽然目前在NLP任务中的表现不算特别突出，但是它的功劳在于提供一种处理、研究的模型，扩广了解决方案的思路 | Thomas N. Kipf et al,2016
  
+ [深度学习] | [Efficient softmax approximation for GPUs](https://arxiv.org/pdf/1609.04309.pdf) | [阅读笔记](https://zhuanlan.zhihu.com/p/397084135) | Adaptive Softmax，针对GPU的矩阵计算，实现了多倍与普通Softmax计算效率的提升，值得一看 | Edouard Grave et al,2016
  
+ [机器学习] | [An overview of gradient descent optimization algorithms](https://arxiv.org/pdf/1609.04747.pdf) | [阅读笔记](https://zhuanlan.zhihu.com/p/343564175) | 对当前主流的梯度下降算法进行概述 | Sebastian Ruder et al,2016
  
+ [模型-Subword] | [Google’s Neural Machine Translation System: Bridging the Gap between Human and Machine Translation](https://arxiv.org/pdf/1609.08144.pdf) | wordpiece作为BERT使用的分词方式，其生成词表的方式和BPE非常相近，区别在于BPE选择频率最高的相邻字符对进行合并，而wordpiece是基于概率生成的 | Yonghui et al,2016

+ [模型-Subword] | [Fully Character-Level Neural Machine Translation without Explicit Segmentation](https://arxiv.org/pdf/1610.03017.pdf) | 比较经典的Character-Level的Subword算法模型 | Jason et al,2016

+ [深度学习] | [Categorical Reparameterization With Gumbel-Softmax](https://arxiv.org/pdf/1611.01144.pdf) | [阅读笔记](https://www.zhihu.com/question/422373907/answer/2260975090) | Gumbel Max由来已久，而这篇文章就是基于Gumbel Max，首次提出并应用Gumbel Softmax的。目标就是使用梯度估计的方法，来解决Categorical Distribution中，使用类似argmax操作导致网络不可微的问题。文章主要探讨了部分隐变量是离散型变量的变分推断问题，比如基于VAE的半监督学习 | Eric Jang et al,2016

+ [对话系统-检索式对话系统] | [Sequential Matching Network: A New Architecture for Multi-turn Response Selection in Retrieval-Based Chatbots](https://arxiv.org/pdf/1612.01627v2.pdf) | [阅读笔记](https://zhuanlan.zhihu.com/p/270554147) | SMN检索式对话模型，多层多粒度提取信息 | Devlin et al,2016
  
+ [深度学习] | [Large-Margin Softmax Loss for Convolutional Neural Networks](https://arxiv.org/pdf/1612.02295.pdf) | [阅读笔记](https://zhuanlan.zhihu.com/p/397084135) | L-Softmax在原Softmax的基础上增加了控制系数m，使得类内距离尽可能小，类间距离尽可能大 | Weiyang Liu et al,2016
  
+ [深度学习] | [An empirical analysis of the optimization of deep network loss surfaces](https://arxiv.org/pdf/1612.04010.pdf) | 论文中得出一个结论，即Batch Normalization更有利于梯度下降 | Shibani et al,2016
  
+ [模型-语言模型] | [Language Modeling with Gated Convolutional Networks](https://arxiv.org/pdf/1612.08083.pdf) | [阅读笔记](https://zhuanlan.zhihu.com/p/395977833) | 受LSTM门控机制的启发，将线性门控机制应用于卷积结构，文中对比GLU、GTU等结构性能 | Yann N. Dauphin et al,2016
  
+ [语音系统-语音合成] | [Tacotron: A Fully End-To-End Text-To-Speech Synthesis Model](http://bengio.abracadoudou.com/cv/publications/pdf/wang_2017_arxiv.pdf) | [阅读笔记](https://zhuanlan.zhihu.com/p/337042442) | Tacotron，端到端的语音合成系统 | Yuxuan et al,2017
  
+ [模型] | [Densely Connected Convolutional Networks](https://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2017/papers/Huang_Densely_Connected_Convolutional_CVPR_2017_paper.pdf) | [阅读笔记](https://cloud.tencent.com/developer/article/1148375) | CVPR 2017的Best Paper，提出了DenseNet，借鉴highway networks和ResNet的思路，DenseNet将shortcut用到了“极致”——每两层之间都添加shortcut，当然具体实现中使用了一些tricks防止模型过大的问题 | Gao Huang et al,2017
  
+ [模型-语言模型] | [A Simple But Tough-To-Beat Baseline For Sentence Embeddings](https://openreview.net/pdf?id=SyK00v5xx) | Smooth Inverse Frequency，一种简单但是效果好的Sentence Embedding方法 | Sanjeev Arora et al,2017

+ [深度学习] | [Sigmoid-Weighted Linear Units for Neural Network Function Approximation in Reinforcement Learning](https://arxiv.org/pdf/1702.03118.pdf) | 提出SILU激活函数，其实从某种角度讲就是GELU激活的一种近似，x*sigmoid(x) | Stefan Elfwing et al,2017

+ [深度学习] | [Cosine Normalization: Using Cosine Similarity Instead of Dot Product in Neural Networks](https://arxiv.org/pdf/1702.05870v5.pdf) | Cosine Normalization是一种将unbounded的向量点积换成夹角余弦操作，从而进行归一化的方法 | Luo Chunjie et al, 2017

+ [深度学习] | [Massive Exploration of Neural Machine Translation Architectures](https://arxiv.org/pdf/1703.03906.pdf) | [阅读笔记](https://zhuanlan.zhihu.com/p/328801239) | 展示了以NMT架构超参数为例的首次大规模分析，实验为构建和扩展NMT体系结构带来了新颖的见解和实用建议。 | Denny et al,2017

+ [模型] | [Get To The Point: Summarization with Pointer-Generator Networks](https://arxiv.org/pdf/1704.04368.pdf) | [阅读笔记](https://zhuanlan.zhihu.com/p/419659043) | 结合Copying Mechanism和Coverage mechanism两种技巧的LSTM-Base模型，一定程度上解决OOV和重复词问题，经典值得一读 | Abigail See et al,2017

+ [深度学习] | [SphereFace: Deep Hypersphere Embedding for Face Recognition](https://arxiv.org/pdf/1704.08063.pdf) | [阅读笔记](https://zhuanlan.zhihu.com/p/397084135) | A-Softmax，思路和L-Softmax差不多，区别是对权重进行了归一化 | Weiyang Liu et al,2017

+ [模型-语言模型] | [Supervised Learning of Universal Sentence Representations from Natural Language Inference Data](https://arxiv.org/pdf/1705.02364.pdf) | InferSent，通过不同的encoder得到Sentence Embedding，并计算两者差值、点乘得到交互向量，从而得到相似度 | Alexis Conneau et al,2017

+ [对话系统-对话意图识别] | [Latent Intention Dialogue Models](https://arxiv.org/pdf/1705.10229.pdf) | [阅读笔记](https://zhuanlan.zhihu.com/p/263034049) | 离散潜在变量模型学习对话意图的框架 | Wen et al,2017
  
+ [模型-预训练-语言模型] | [Attention Is All You Need](https://arxiv.org/pdf/1706.03762.pdf) | [阅读笔记](https://zhuanlan.zhihu.com/p/250946855) | Transformer的开山之作，值得精读 | Ashish et al,2017
  
+ [深度学习] | [ProjectionNet: Learning Efficient On-Device Deep Networks Using Neural Projections](https://arxiv.org/pdf/1708.00630.pdf) | [阅读笔记](https://zhuanlan.zhihu.com/p/295636122) | 一种叫ProjectionNet的联合框架，可以为不同机器学习模型架构训练轻量的设备端模型。 | Google et al,2017
  
+ [对话系统-任务型对话-对话状态跟踪] | [An End-to-End Trainable Neural Network Model with Belief Tracking for Task-Oriented Dialog](https://arxiv.org/pdf/1708.05956.pdf) | [阅读笔记](https://zhuanlan.zhihu.com/p/260345363) | 面向任务的对话系统的新型端到端可训练神经网络模型 | Liu et al,2017
  
+ [数据集] | [DailyDialog: A Manually Labelled Multi-turn Dialogue Dataset](https://arxiv.org/pdf/1710.03957.pdf) | [数据集地址](https://drive.google.com/file/d/1sj3Z_GZfYzrhmleWazA-QawhUEhlNmJd/view?usp=sharing) | 包含对话意图和情感信息的多轮对话数据集 | Yanran Li et al, 2017
  
+ [机器学习] | [Swish: A Self-Gated Activation Function](https://arxiv.org/pdf/1710.05941v1.pdf) | 提出的Swish激活函数，通SILU激活函数一样，没啥差别，x*sigmoid(x) | Prajit Ramachandran et al,2017
  
+ [综述-对话系统] | [A Survey on Dialogue Systems:Recent Advances and New Frontiers](https://arxiv.org/pdf/1711.01731.pdf) | 对话系统的最新研究和方向 | Chen et al,2017

+ [语音系统-语音合成] | [Natural TTS Synthesis By Conditioning Wavenet On Mel Spectrogram Predictions](https://arxiv.org/pdf/1712.05884.pdf) | [阅读笔记](https://zhuanlan.zhihu.com/p/337042442) | Tacotron2，相较于Tacotron有着更好的性能，使用WaveNet作为Vocoder | Jonathan et al,2017

+ [数据集] | [LCQMC: A Large-scale Chinese Question Matching Corpus](https://aclanthology.org/C18-1166.pdf) | LCQMC，开放域的中文语义相似度语料，更加侧重于intent相似，总共26万的文本对 | Xin Liu et al,2018

+ [数据集] | [The BQ Corpus: A Large-scale Domain-specific Chinese Corpus For Sentence Semantic Equivalence Identification](https://aclanthology.org/D18-1536.pdf) | 关于Bank Question的中文语义相似度语料，总共12万的文本对 | Jing Chen et al,2018

+ [聚类] | [Robust and Rapid Clustering of KPIs for Large-Scale Anomaly Detection](https://netman.aiops.org/~peidan/ANM2018/8.DependencyDiscovery/LectureCoverage/2018IWQOS_ROCKA.pdf) | [阅读笔记](https://zhuanlan.zhihu.com/p/50698719) | 关于快速时序聚类的文章，提出ROCKA系统架构，包括了数据预处理、基线提取、相似性度量、基于密度的聚类算法。ROCKA算法仅仅是使用了派发策略，单是并未在有效的利用过程中的计算结果，导致在派发过程中复杂度较高 | Zhihan Li et al,2018

+ [对话系统-检索式对话系统] | [Multi-Turn Response Selection for Chatbots with Deep Attention Matching Network](https://www.aclweb.org/anthology/P18-1103.pdf) | [阅读笔记](https://zhuanlan.zhihu.com/p/306846122) | DAM检索式对话模型，完全基于注意力机制的多层多粒度提取信息 | Xiangyang et al,2018
  
+ [对话系统-对话意图识别-对话槽位填充] | [Slot-Gated Modeling for Joint Slot Filling and Intent Prediction](https://aclanthology.org/N18-2118.pdf) | [阅读笔记](https://zhuanlan.zhihu.com/p/413261222) | 提出了Slot-Gated机制，联合意图识别和槽位填充效果提升 | Chih-Wen Goo et al,2018
  
+ [模型-语言模型-无监督] | [Unsupervised Random Walk Sentence Embeddings: A Strong but Simple Baseline](https://www.aclweb.org/anthology/W18-3012.pdf) | Unsupervised Smooth Inverse Frequency，USIF改进SIF对句向量长度敏感，在相似度任务上提升很大 | Kawin Ethayarajh Arora et al,2018
  
+ [深度学习] | [Fixing Weight Decay Regularization in Adam](https://openreview.net/pdf?id=rk6qdGgCZ) | [原英文版阅读笔记](https://www.fast.ai/2018/07/02/adam-weight-decay/) | [阅读笔记](https://zhuanlan.zhihu.com/p/39543160) | 论文提出Adam在算法实现上的改进方法--AdamW（注意是算法实现）。Adam相较于传统的GD算法来说，增加了一阶动量（各时刻方向的指数移动平均值）和二阶动量（历史梯度平方和），在算法库的具体实现中，一般是通过在计算梯度之初就加上了正则项，这就导致这个正则项随着梯度一同计算，而AdamW的做法则是在梯度计算完之后，在加上这个正则项（称为weight decay）。论文中比较了SGD和SGDW、Adam和AdamW，通过实验证明了weight decay相较于一般实现的l2正则效果更好 | Anonymous authors et al, 2018
  
+ [深度学习] | [Additive Margin Softmax for Face Verification](https://arxiv.org/pdf/1801.05599.pdf) | [阅读笔记](https://zhuanlan.zhihu.com/p/397084135) | AM-Softmax在A-Softmax的最大区别是AM是角度距离，A是余弦距离

+ [预训练-语言模型] | [Deep contextualized word representations](https://arxiv.org/pdf/1802.05365.pdf) | [阅读笔记](https://zhuanlan.zhihu.com/p/51679783) | ELMo模型原paper，想了想还是放在预训练里吧。ELMo模型很经典了，在Transformer这个大杀器提出后，依旧以LSTM为核心结构提出新的SOTA语义编码结构，还是尤其独到之处（ps：同年BERT也被提出了）。ELMo的结构可以分为两侧各一个多层LSTM，左侧的多层LSTM负责编码文本的正向语义，右侧的负责编码反向语义，然后对左右两边每一层的输出进行concat并乘上一个权重，最后的ELMo向量就是每一层输出的和。ELMo最大的亮点就是编码了文本的双向语义，因此相对于一些单向、静态编码器来讲，效果更好，但是问题也在这，这种将正反向的语义分开编码方式，就比不上BERT这种融合式的双向编码了，事实上也证明了这一点 | Matthew E. Peters et al,2018

+ [深度学习] | [Self-Attention with Relative Position Representations](https://arxiv.org/pdf/1803.02155.pdf) | [阅读笔记](https://zhuanlan.zhihu.com/p/268649069) | 对Transformer里面用到的位置编码进行讨论，对自注意力进行改造，从而使用相对位置编码代替硬位置编码 | Mihaylova et al,2018

+ [深度学习] | [Group Normalization](https://arxiv.org/pdf/1803.08494.pdf) | Group Normalization是将输入的通道分成较小的子组，并根据其均值和方差归一化这些值 | Yuxin Wu et al,2018

+ [语音系统-语音识别-预训练] | [Syllable-Based Sequence-to-Sequence Speech Recognition with the Transformer in Mandarin Chinese](https://arxiv.org/pdf/1804.10752.pdf) | 使用Transformer应用在普通话语音识别，数据集是HKUST datasets  |  Shiyu et al,2018
  
+ [模型-Subword] | [Subword Regularization: Improving Neural Network Translation Models with Multiple Subword Candidates](https://arxiv.org/pdf/1804.10959.pdf) | unigram在给定词表及对应概率值下，直接以最大化句子的likelihood为目标来直接构建整个词表 | Kudo et al,2018

+ [对话系统-对话状态跟踪] | [Global-Locally Self-Attentive Dialogue State Tracker](https://arxiv.org/pdf/1805.09655.pdf) | [阅读笔记](https://zhuanlan.zhihu.com/p/266982344) | 全局-局部自注意力状态跟踪 | Zhong et al,2018
  
+ [深度学习] | [How Does Batch Normalization Help Optimization?](https://arxiv.org/pdf/1805.11604.pdf) | 讨论Batch Normalization是如何帮助优化器工作的，主要结论是BN层能够让损失函数更加平滑 | Shibani et al,2018
  
+ [模型-对话系统] | [Multi-Cast Attention Networks for Retrieval-based Question Answering and Response Prediction](https://arxiv.org/pdf/1806.00778.pdf) | [阅读笔记](https://zhuanlan.zhihu.com/p/349369847) | 一种用于通用序列对建模的整体架构，结合多种注意力机制进行特征增强 | Yi Tay et al,2018

+ [对话系统-数据增强] | [Sequence-to-Sequence Data Augmentation for Dialogue Language Understanding](https://arxiv.org/pdf/1807.01554.pdf) | 使用seq2seq生成模型对语义文本进行数据增强，核心步骤为Delexicalisation->Diversity rank->generation->surface realisation | Yutai Hou et al,2018
  
+ [模型] | [Sliced Recurrent Neural Networks](https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1807/1807.02291.pdf) | 切片RNN网络，尝试突破RNN时序限制的模型 | Zeping Yu et al,2018
  
+ [模型-文本相似度/匹配/分类-GNN] | [Graph Convolutional Networks for Text Classification](https://arxiv.org/pdf/1809.05679.pdf) | 将GCN应用于文本分类中，在不引入预训练模型的情况下，该方法的表现已经很优异了。该方法将每个独立的单词以及文档作为节点，即graph中包含单词级别和文档级别两类节点。初始化单词one-hot（不使用训练向量）。对于边，则包含（文档-单词）、（单词-单词）两类边，其中（文档-单词）使用tf-idf进行度量，（单词-单词）使用PMI指数。本文的模型结构的缺点在于，只考虑到共现度方面的信息，因此语义方面很低（作者原意就是不使用预训练embedding），而且可能会受到长尾问题的影响，因此可以使用注意力来辅助提升 | Liang Yao et al, 2018
  
+ [语音系统-语音合成] | [Neural Speech Synthesis with Transformer Network](https://arxiv.org/pdf/1809.08895.pdf) | [阅读笔记](https://zhuanlan.zhihu.com/p/332316226) | 本文受Transformer启发，使用多头自注意力机制取代Tacotron2中的RNN结构和原始注意力机制。 | Naihan et al,2018

+ [预训练-语言模型] | [BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding](https://arxiv.org/pdf/1810.04805.pdf) | [阅读笔记](https://zhuanlan.zhihu.com/p/269997771) | 顶顶大名的BERT，单独抽离Transformer的Encoder架构，并提出NSP、MLM预训练方式，也是基于此，是的BERT拥有强大的表征能力，并用于下游相关任务 | Devlin et al,2018

+ [深度学习] | [RelGAN: Relational Generative Adversarial Networks For Text Generation](https://openreview.net/pdf?id=rJedV3R5tm) | [阅读笔记](https://zhuanlan.zhihu.com/p/87605995) | 提出了新型的生成器和判别器结构，使得直接用Gumbel Softmax训练出的文本GAN大幅度超过了以往的各种文本GAN模型。主要由三个模块组成，分别是：在生成器上，利用relational memory，使得具有更强表达能力和在长文本上更好的模型能力；在离散数据上，训练GAN利用Gumbel-Softmax Relaxation模型，使得模型简化，替代强化学习启发式算法；在判别器上利用多层词向量表示，使得生成器往更具多样性方面更新 Weili Nie et al,2019

+ [机器学习] | [Covariate Shift: A Review and Analysis on Classifiers](https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8978471) | [阅读笔记](https://zhuanlan.zhihu.com/p/339719861) | 通过几种分类算法，在四种不同的数据集下验证几种方法处理Covariate Shift问题后的性能分析 | Geeta et al,2019

+ [深度学习] | [Language Models as Knowledge Bases?](https://aclanthology.org/D19-1250.pdf) | [阅读笔记](https://zhuanlan.zhihu.com/p/94470840) | 一篇讨论性的文章，主要提出的观点是认为像BERT等类似的预训练语言模型是另一种形式的knowledge database，能够保存大量的知识信息。作者通过效仿MLM的方式，将已有的NLP数据集进行整合，并挖空成完形填空的提问形式（以推理实体关系），文中实验了两种单向语言模型和两种双向语言模型，结果显示预训练模型的确包含了知识库中的信息。ps：这种观点也不一定对的，也有文章反对说BERT等模型只是由于对实体名称（表面形式）进行推理，如果过滤掉一些容易猜测的事实，那么模型精度将会急剧下降 | Fabio Petroni et al, 2019

+ [模型] | [Pay Less Attention With Lightweight And Dynamic Convolutions](https://arxiv.org/pdf/1901.10430.pdf) | [阅读笔记](https://zhuanlan.zhihu.com/p/396143249) | 论文研究Lightweight、Dynamic Convolutions，卷积结构同样能够达到和Self-Attention媲美的效果 | Felix Wu et al,2019
  
+ [深度学习] | [On the Convergence of Adam and Beyond](https://arxiv.org/pdf/1904.09237.pdf) | [原英文版阅读笔记](https://www.fast.ai/2018/07/02/adam-weight-decay/) | [阅读笔记](https://zhuanlan.zhihu.com/p/39543160) | Amsgrad，ICLR2018的最佳论文，主要是算法证明Adam在收敛性上存在的缺陷，并设计了理论实验，证明了这一点，同时提出了很简单的优化方法（实际的算法实现中，这个优化方法在相当多的实验中效果并不好）。Adam的收敛性缺陷在于，学习率通常是恒定的或降低的，所以随着训练过程的进行，二阶动量会随之减少，所以具体做法是增加一个变量来记录最大值，使用这个二阶动量的最大值替换原来的二阶动量进行计算，即v = max(avg_squared, max_squared) | Sashank J. Reddi et al, 2019
  
+ [预训练-语言模型-文本相似度/匹配/分类] | [Poly-encoders: Transformer Architectures and Pre-training Strategies for Fast and Accurate Multi-sentence Scoring](https://arxiv.org/pdf/1905.01969v2.pdf) | [阅读笔记](https://zhuanlan.zhihu.com/p/119444637) | Poly-encoder主要的出发点就是想要保持Bi-encoder的推理速度的同时，兼顾Cross-encoder精准匹配的潜力。思想上比较好理解，Bi-encoder的主要问题在于它要求encoder将query的所有信息都塞进一个固定的比较general的向量中，而Cross-encoder为了得到更加均衡的语义表示，需要将句子对关联起来进行推理计算，导致在检索时速度极慢。因此Poly-encoder的方案就是每个query产生m个不同的vec，利用这m个vec动态的和candidate vec计算，得到最终的final_vec（作为query的最终表示），用final_vec和candidate vec进行计算得到分数 | Samuel Humeau et al,2019
  
+ [预训练-语言模型-文本相似度/匹配/分类] | [How to Fine-Tune BERT for Text Classification?](https://arxiv.org/pdf/1905.05583.pdf) | [阅读笔记](https://zhuanlan.zhihu.com/p/358516009) | BERT在Text Classification上的一些微调实验 | Xipeng Qiu et al,2019

+ [预训练-对话系统] | [Pretraining Methods for Dialog Context Representation Learning](https://arxiv.org/pdf/1906.00414.pdf) | [阅读笔记](https://zhuanlan.zhihu.com/p/240742891) | 作者列举了四种针对对话上下文表示的预训练方法，其中两种是作者新提出的 | Shikib et al,2019

+ [深度学习] | [Scheduled Sampling for Transformers](https://arxiv.org/pdf/1906.07651.pdf) | [阅读笔记](https://zhuanlan.zhihu.com/p/267146739) | 在Transformer应用Scheduled Sampling | Mihaylova et al,2019

+ [预训练-语言模型] | [XLNet: Generalized Autoregressive Pretraining for Language Understanding](https://arxiv.org/pdf/1906.08237.pdf) | [阅读笔记](https://zhuanlan.zhihu.com/p/361737484) | XLNet--自回归语言模型的复兴，30多项任务超越BERT | Zhilin Yang et al,2019

+ [机器学习] | [Monte Carlo Gradient Estimation in Machine Learning](https://arxiv.org/pdf/1906.10652.pdf) | [阅读笔记](https://zhuanlan.zhihu.com/p/110588068) | 本文是一篇关于Monte Carlo gradient estimation的survey，本文主要总结的内容是：随机梯度估计方法的相关背景知识，包括蒙特卡洛采样和随机优化；几种经典应用，包括变分推断、强化学习中的Policy gradient、敏感性分析、实验设计；两类经典的梯度估计算法 | Shakir Mohamed et al,2019

+ [预训练-语言模型] | [RoBERTa: A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach](https://arxiv.org/pdf/1907.11692.pdf) | 论文发现原BERT的预训练并不充分，因此作者提出了四点Bert的改进：1）：使用更大的batch在更大的数据集上对Bert进行深度训练；2）：不在使用NSP(Next Sentence Prediction)任务；3）：使用更长的序列进行训练；4）：动态改变训练数据的MASK模式；其中动态MASK就是在每次数据输入的时候进行MASK，而不是在数据预处理的时候就预先MASK好，这种方式相当于不重复看数据，使模型学习到更多的pattern | Yinhan Liu et al,2019

+ [模型-文本相似度/匹配/分类] | [Simple and Effective Text Matching with Richer Alignment Features](https://arxiv.org/pdf/1908.00300.pdf) | [阅读笔记](https://zhuanlan.zhihu.com/p/84703949) | 本文模型主打的是参数少，推理速度快（实际复现也确实很快，效果也不错）。模型的结果不复杂，采用对称结构，使用Encoder、Alignment、Fusion三个模块组成的block（模型是多block结构）进行Representation，其核心应该是对于网络中三个向量的使用，residual vectors, embedding vectors 和 encoded vectors。全文的模型结构不复杂，效果不错，值得一试的模型 | Runqi Yang et al,2019

+ [预训练-语言模型-文本相似度/匹配/分类] | [Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks](https://arxiv.org/pdf/1908.10084.pdf) | [阅读笔记](https://zhuanlan.zhihu.com/p/113133510) | 和之前提出的InferSent结构如出一辙，妥妥的双塔结构，只是换成了Bert来进行特征表示。模型结构没有什么创新点，但是这个结构用起来效果挺好，速度也快，很适合工业界使用。论文中在针对句向量表示计算策略分别使用了CLS向量策略、平均池化策略、最大值池化策略三个策略进行实验，实验结果中平均池化策略最优 | Nils Reimers et al,2019

+ [对话系统-数据增强] | [Data Augmentation with Atomic Templates for Spoken Language Understanding](https://arxiv.org/pdf/1908.10770.pdf) | 使用Atomic Templates（act-slot-value）进行对话数据增强，使用seq2seq生成模型进行语句生成 | Zijian Zhao et al,2019
  
+ [预训练-语言模型] | [NEZHA: Neural Contextualized Representation For Chinese Language Understanding](https://arxiv.org/pdf/1909.00204.pdf) | [阅读笔记](https://zhuanlan.zhihu.com/p/100044919) | 具体来说没有啥特别的创新点吧，在位置编码部分改成了相对位置编码。其他的比如WWM、混合精度训练、优化器自适应学习率，都是屡见不鲜的东西，整体效果而言也没有令人惊艳 | Junqiu Wei et al,2019

+ [预训练-语言模型] | [CTRL: A Conditional Transformer Language Model For Controllable Generation](https://arxiv.org/pdf/1909.05858.pdf) | [阅读笔记](https://zhuanlan.zhihu.com/p/405493225) | CTRL语言模型，提供Control Code进行定向文本生成，相较于GPT可对文本风格进行控制 | Keskar et al,2019

+ [语音系统] | [A Comparative Study on Transformer vs RNN in Speech Applications](https://arxiv.org/pdf/1909.06317.pdf) | [阅读笔记](https://zhuanlan.zhihu.com/p/309390439) | Transformer应用在语音领域上与RNN对比的论文，并在ESPnet上面开源了模型代码 | Nanxin et al,2019

+ [预训练-语言模型] | [ALBERT: A Lite BERT For Self-superpised Learning Of Language Representations](https://arxiv.org/pdf/1909.11942.pdf) | [阅读笔记](https://zhuanlan.zhihu.com/p/84273154) | Albert大大缩小了模型参数量，并且加快了训练速度，增加了模型效果。其主要对BERT做了3点改进，第一：把embedding size(E)和hidden size(H)分开可以更高效地利用参数，因为理论上存储了context信息的H要远大于E。第二：跨层参数共享，就是不管12层还是24层都只用一个transformer。第三：使用Inter-sentence coherence loss，即SOP(sentence order prediction) | Zhenzhong Lan et al,2019

+ [对话系统-对话意图识别-数据增强] | [A Closer Look At Feature Space Data Augmentation For Few-Shot Intent Classification](https://arxiv.org/pdf/1910.04176.pdf) | 针对SLU的Intent分类任务，对其文本数据进行数据增强并比较效果，其中Linear+Transfer learning效果最佳 | Varun Kumar et al,2019
  
+ [数据集] | [Improving Dialog Evaluation with a Multi-reference Adversarial Dataset and Large Scale Pretraining](https://scholar.google.com/scholar_url?url=https://direct.mit.edu/tacl/article-pdf/doi/10.1162/tacl_a_00347/1923874/tacl_a_00347.pdf&hl=zh-CN&sa=T&oi=gsb-gga&ct=res&cd=0&d=13355199831609160829&ei=hXzkYNupCsyO6rQPkrG1wAo&scisig=AAGBfm39FeIrjR-BGf074wiUqDueImjYeA) | [数据集地址](https://github.com/iitmnlp/Dialogue-Evaluation-with-BERT) | DailyDialog数据集的升级版，11K的多轮对话上下文，每个上下文包括五个标准的参考回复、五个不相关的回复、五个随机挑选的回复 | Ananya B. Sai et al, 2020
  
+ [模型-预训练] | [Reformer: The Efficient Transformer](https://arxiv.org/pdf/2001.04451.pdf) | [阅读笔记](https://zhuanlan.zhihu.com/p/411882151) | 使用LSH Attention、Reversible layers、Chunking FFN layers，降低Transformer计算复杂度和内存空间消耗 | Nikita Kitaev et al,2020

+ [深度学习] | [Consistency of a Recurrent Language Model With Respect to Incomplete Decoding](https://arxiv.org/pdf/2002.02492.pdf) | [阅读笔记](https://zhuanlan.zhihu.com/p/349675973) | 讨论Seq2Seq模型解码停不下来的原因 | Sean Welleck et al,2020

+ [深度学习] | [GLU Variants Improve Transformer](https://arxiv.org/pdf/2002.05202.pdf) | 本文借助门控线性单元(Gated Linear Unit,GLU)对模型的FeedForward层进行了修改，同时在训练的时候去掉了Dropout，并增加了解码器输出端的Embedding（这些改动增加了模型参数，但效果更佳）。文中主要对比了Bilinear、relu、gelu、swish激活函数下，使用GLU的效果，其中gelu和swish表现最佳。总得来说，实验证明了GLU的有效性，可以应用在模型里试试 | Noam Shazeer et al,2020

+ [数据集] | [CrossWOZ: A Large-Scale Chinese Cross-Domain Task-Oriented Dialogue Dataset](https://arxiv.org/pdf/2002.11893.pdf) | [阅读笔记](https://zhuanlan.zhihu.com/p/259861746) | 第一个大规模的中文跨域任务导向对话数据集 | Qi Zhu et al,2020

+ [综述-对话系统-任务型对话] | [Recent Advances and Challenges in Task-oriented Dialog Systems](https://arxiv.org/pdf/2003.07490.pdf) | [阅读笔记](https://zhuanlan.zhihu.com/p/260194067) | 面向任务型对话系统的最新研究和方向 | Zhang et al,2020

+ [深度学习] | [PowerNorm: Rethinking Batch Normalization in Transformers](https://arxiv.org/pdf/2003.07845.pdf) | 对于Transformer中BN表现不好的原因做了一定的empirical和theoretical的分析 | Sheng Shen et al,2020

+ [综述-预训练] | [Pre-trained Models for Natural Language Processing: A Survey](https://arxiv.org/pdf/2003.08271.pdf) | [阅读笔记](https://zhuanlan.zhihu.com/p/352152573) | 超详细的NLP预训练语言模型总结清单 | Xipeng Qiu et al,2020

+ [预训练-语言模型] | [ELECTRA: Pre-training Text Encoders as Discriminators Rather Than Generators](https://arxiv.org/pdf/2003.10555.pdf) | [阅读笔记](https://kexue.fm/archives/7846#how_to_cite) | BERT使用MLM进行训练，而ELECTRA考虑到BERT的MLM模型随机选择一部分Token进行Mask的这个操作过于简单了，想要增加一下它的难度。所以它借鉴了GAN的思想，用普通的方式训练一个MLM模型（生成器），然后根据MLM模型对输入句子进行采样替换，将处理后的句子输入到另外一个模型（判别器）中，判断句子哪些部分是被替换过的，哪些部分是被没被替换的。生成器和判别器是同步训练的，因此随着生成器的训练，判断难度会慢慢增加，直观想象有利于模型学到更有价值的内容。最后只保留判别器的Encoder来用，生成器一般就不要了。由于这种渐进式的模式使得训练过程会更有针对性，所以ELECTRA的主要亮点是训练效率更高了 | Kevin Clark et al,2020

+ [数据集] | [MuTual: A Dataset for Multi-Turn Dialogue Reasoning](https://arxiv.org/pdf/2004.04494.pdf) | [阅读笔记](https://zhuanlan.zhihu.com/p/282843192) | MuTual 数据集，用于针对性地评测模型在多轮对话中的推理能力 |  L Cui et al,2020

+ [对话系统-检索式对话系统] | [Dense Passage Retrieval for Open-Domain Question Answering](https://arxiv.org/pdf/2004.04906.pdf) | [阅读笔记](https://zhuanlan.zhihu.com/p/403589222) | DPR一种高效的开放域问答检索技术，应用了BERT进行编码 | Karpukhin et al,2020
  
+ [预训练-语言模型-对话系统-任务型对话] | [TOD-BERT: Pre-trained Natural Language Understanding for Task-Oriented Dialogue](https://arxiv.org/pdf/2004.06871.pdf) | [阅读笔记](https://zhuanlan.zhihu.com/p/377845426) | 任务导向型对话的预训练自然语言理解模型 | Chien-Sheng Wu et al,2020

+ [深度学习] | [Shortcut Learning in Deep Neural Networks](https://arxiv.org/pdf/2004.07780.pdf) | [阅读笔记](https://zhuanlan.zhihu.com/p/421175552) | 对Shortcut Learning问题进行比较详细的解释和剖析，虽然最后没有给出实际的解决方案（Shortcut Learning问题本身就没有一个体系化的策略，需要根据实际任务而定），不过提供了几种解决的视角 | Robert Geirhos et al,2020

+ [预训练-语言模型-文本相似度/匹配/分类] | [ColBERT: Efficient and Effective Passage Search via Contextualized Late Interaction over BERT](https://arxiv.org/pdf/2004.12832.pdf) | [阅读笔记](https://zhuanlan.zhihu.com/p/376475610) | 和前面的Poly-encoder出发点都是一样的，为了就是在获得BERT representation能力的同时，提高文本计算的效率。按照本文的说法，就是尽可能离线计算好Embedding，在通过Late Interaction的方式，弥补因为query和doc分离计算导致的效果损失。本文具体的模型结构是使用原生的BERT，对query和doc进行Embedding，不同之处是为了区分query和doc，分别在输入的seq的起始位置加上[Q]和[D]。Bert是编码器，CNN做维度变换，用来对BERT的隐层输出进行降维处理，Normalize是为后面计算余弦相似度做l2正则化处理，对于doc加个标点符号的mask | Omar Khattab et al,2020

+ [综述-文本相似度/匹配/分类] | [Evolution of Semantic Similarity - A Survey](https://arxiv.org/pdf/2004.13820.pdf) | [阅读笔记](https://zhuanlan.zhihu.com/p/138636605) | 一篇语义相似度的综述，整体文章从数据集开始，将技术体系分为：基于知识的语义相似性方法、基于语料的语义相似性方法、基于深度神经网络的方法、基于混合模型方法四类进行分析 | Dhivya Chandrasekaran et al,2020

+ [模型-预训练-语言模型] | [Synthesizer: Rethinking Self-Attention for Transformer Models](https://arxiv.org/pdf/2005.00743.pdf) | [阅读笔记](https://zhuanlan.zhihu.com/p/380602965) | 在Transformer架构下，对Self-Attention计算的探索研究，看完会对Self-Attention有个新认识 | Yi Tay et al,2020
  
+ [综述-文本相似度/匹配/分类] | [Measurement of Text Similarity: A Survey](https://scholar.google.com/scholar_url?url=https://www.mdpi.com/2078-2489/11/9/421/pdf&hl=zh-CN&sa=T&oi=gsb-gga&ct=res&cd=0&d=6927655514883966546&ei=Ftg9Yqm4D4TQmAGcuKOgCw&scisig=AAGBfm0m8ZuluCOz6UpEoMRcxqYN9oQl8A) | 语义相似度的综述，大体上从独立度量到模型计算的模型概述的比较广，但不是很全，不过从了解相似度计算来讲，还是值得一看的 | Jiapeng Wang et al,2020

+ [深度学习] | [Beyond Accuracy: Behavioral Testing of NLP Models with CheckList](https://arxiv.org/pdf/2005.04118.pdf) | [阅读笔记](https://zhuanlan.zhihu.com/p/421175552) | ACL2020的Best Paper，基于NLP领域提出了测试体系来指导我们了解 NLP 模型的能力，也能够指导我们去理解问题、解决问题。不同于现代 NLP 模型常常仅关注特定的任务，CheckList 希望去评估一个模型的多方面能力，这些能力有的是模型通用的，有的则是面向特定的任务或领域 | Marco Tulio Ribeiro et al,2020

+ [预训练-语言模型] | [DeBERTa: Decoding-Enhanced Bert With Disentangled Attention](https://arxiv.org/pdf/2006.03654.pdf) | [阅读笔记](https://zhuanlan.zhihu.com/p/348522530) | DeBERTa的一大亮点在于改动位置编码的介入时机，在论文中叫作Disentangled Attention。具体做法是将原本和输入embedding混合相加的pos embedding（relative）单独拎出来，然后再用位置编码和content 编码计算attention，进而增加了“位置-内容” 和 “内容-位置” 注意力的分散Disentangled Attention。然后一些其他的改动比如：1) | 因为我们在精调时一般会在 BERT 的输出后接一个特定任务的 Decoder，但是在预训练时却并没有这个 Decoder，所以本文在预训练时用一个两层的 Transformer decoder 和一个 SoftMax 作为 Decoder；2) | 为了弥补一下只有相对位置的损失，因此在decoder前加入一层绝对位置embedding；3) | bert的训练策略中，mask有10%的情况是不做任何替换，而DeBeta将不做替换改成了换位该位置词绝对位置的pos embeding | Pengcheng He et al,2020

+ [对话系统-阅读理解模型-检索式对话系统] | [Leveraging Passage Retrieval with Generative Models for Open Domain Question Answering](https://arxiv.org/pdf/2007.01282.pdf) | Fusion-in-Decoder生成式阅读理解模型 | Izacard et al,2020

+ [数据集] | [MultiWOZ 2.2: A Dialogue Dataset with Additional Annotation Corrections and State Tracking Baselines](https://arxiv.org/pdf/2007.12720.pdf) | [阅读笔记](https://zhuanlan.zhihu.com/p/260097352) | MultiWOZ是一个著名的面向任务的对话数据集，被广泛用作对话状态跟踪的基准，MultiWOZ 2.2是目前最新版本 | Zang et al,2020

+ [预训练-语言模型] | [Glancing Transformer for Non-Autoregressive Neural Machine Translation](https://arxiv.org/pdf/2008.07905.pdf) | [阅读笔记](https://www.linkresearcher.com/theses/5970ead3-229c-4193-9f67-f39dc16219f5) | 本文提出的GLAT是一种Non-Autoregressive翻译模型（摆脱BeamSearch），主要着重于并行化Decoder以及提高翻译质量，实际的效果速度快且在一些翻译方向上（英德）达到了SOTA。模型的核心结构沿用Transformer结构，参考预训练语言模型的MLM的做法，提出一种叫作GLM（Glancing LM）的方案，即使用两遍Decoder（同一个Decoder），第一遍的Decoder中，不加任何干预的获得模型的自然输出，这个时候将输出与Gold output进行对比，然后随机采样（也可以尝试其他的）目标词的词嵌入替换模型输出对应的hidden，然后再次喂入Decoder得到最终输出（注意，这里采样的词数量是根据训练情况好坏反比的，模型输出效果越好，采样的目标词越少，最终模型收敛到一次并行推理）。原理就是在第一次并行推理比较难学习到词与词之间的依赖关系，因此在第二次并行推理时，适当的引入目标词进行修正，进行增强训练 | Lihua Qian et al, 2020

+ [预训练-语言模型] | [Informer: Beyond Efficient Transformer for Long Sequence Time-Series Forecasting](https://arxiv.org/pdf/2012.07436.pdf) | [阅读笔记](https://zhuanlan.zhihu.com/p/351321328) | 一种效果远超Transformer的长序列预测模型，针对LSTF问题上的研究改进 | Haoyi Zhou et al,2020
  
+ [综述-可解释性] | [A Survey on Neural Network Interpretability](https://arxiv.org/pdf/2012.14261.pdf) | [阅读笔记](https://zhuanlan.zhihu.com/p/341153242) | 关于神经网络可解释性的一篇综述，整理的挺不错的，不过就是相关领域前沿探索不足 | Yu Zhang et al,2020

+ [深度学习] | [A Theoretical Analysis of the Repetition Problem in Text Generation](https://arxiv.org/pdf/2012.14660.pdf) | [阅读笔记](https://zhuanlan.zhihu.com/p/349675973) | 讨论Seq2Seq模型解码重复生成的原因 | Zihao Fu et al,2020

+ [预训练-语言模型-Prompt] | [Making Pre-trained Language Models Better Few-shot Learners](https://arxiv.org/pdf/2012.15723.pdf) | [阅读笔记](https://zhuanlan.zhihu.com/p/386470305) | 文中提出的LM-BFF是一套简单的技术组合，用于仅在少量训练样本上对预训练的LM进行微调，其中包括：（1）基于Prompt的微调以及自动生成prompt的新方法；（2）一种动态的、有选择的在上下文中引入demonstration的方法。这里稍微介绍一下背景概念，Prompt方法主要分两种不同的研究方向：（1）基于prompt的fine-tuning（被认为是更适合小LM的few-shot learner）；（2）而对于大模型，fine-tuning比较困难，因此是希望固定他们的参数，通过不同的prompt将它们应用在不同的任务上。对于第二个研究方向，prompt分为Discrete Prompts和Soft Prompts，可以简单的认为discrete是选随机token，而soft则是直接用随机向量替换Embedding。然后还有除了Prompt之外，还有demonstration（in-context learning， 一种新的meta-learning方式），prompt和demonstration都是GPT-3很成功的设计，demonstration是多sample+input text作为模型输入，其中也有很多优化的方法 | Tianyu Gao et al,2020

+ [综述-向量召回] | [A Comprehensive Survey and Experimental Comparison of Graph-Based Approximate Nearest Neighbor Search](https://arxiv.org/pdf/2101.12631.pdf) | [阅读笔记](https://zhuanlan.zhihu.com/p/415320221) | 论文是一篇关于graph-base的向量召回综述，聚焦实现了效率和精度最优权衡的近邻图索引，综述了 13 种具有代表性相关算法，包括NSW、HNSW等在内的优秀算法，并提出一个统一评估的pipeline | Mengzhao Wang et al,2021

+ [对话系统-预训练-检索式对话系统] | [Distilling Knowledge From Reader To Retriever For Question Answering](https://openreview.net/pdf?id=NTEz-6wysdb) | [阅读笔记](https://zhuanlan.zhihu.com/p/372694270) | 一种模型训练模型的开放域问答方法 | Izacard et al,2021
  
+ [预训练-评估] | [LogME: Practical Assessment of Pre-trained Models for Transfer Learning](https://arxiv.org/pdf/2102.11005.pdf) | [阅读笔记](https://zhuanlan.zhihu.com/p/358844524) | 一种通用且快速的评估选择适合下游任务的预训练模型的打分方法，logME | Kaichao You et al,2021

+ [预训练-语言模型-文本相似度/匹配/分类] | [SimCSE: Simple Contrastive Learning of Sentence Embeddings](https://arxiv.org/pdf/2104.08821.pdf) | [阅读笔记](https://zhuanlan.zhihu.com/p/368353121) | 基于Sentence-Bert，引入对比学习的思想，在无监督与有监督语义相似度计算任务达到SOTA。主要围绕对比学习质量指标Alignment和Uniformity来进行优化，对于Unsupervised，核心是使用dropout mask生成正样本，负样本是in-batch negatives。而Supervised则是NLI中entailment关系样例对。负例：a) in-batch negatives b)NLI中关系为contradiction的样例对 | Tianyu Gao et al,2021

+ [预训练-语言模型] | [Are Pre-trained Convolutions Better than Pre-trained Transformers?](https://arxiv.org/pdf/2105.03322.pdf) | [阅读笔记](https://zhuanlan.zhihu.com/p/380195756) | 将Transformer的Attention换成了卷积，尝试预训练模型新方式 | Yi Tay et al,2021

+ [综述-对话系统] | [Recent Advances in Deep Learning Based Dialogue Systems: A Systematic Survey](https://arxiv.org/pdf/2105.04387.pdf) | 对话系统综述：新进展新前沿 | JinJie Ni et al,2021

+ [对话系统-评估] | [Towards Quantifiable Dialogue Coherence Evaluation](https://arxiv.org/pdf/2106.00507.pdf) | QuantiDCE，一种实现可量化的对话连贯性评估指标模型 | Zheng Ye et al,2021

+ [对话系统-对话策略学习] | [Retrieve & Memorize: Dialog Policy Learning with Multi-Action Memory](https://arxiv.org/pdf/2106.02317.pdf) | [阅读笔记](https://zhuanlan.zhihu.com/p/415170940) | 联合检索和记忆块的多action的Dialog Policy Learning模型，在action生成和response生成上效果SOTA | Yunhao Li et al,2021
  
+ [对话系统] | [Increasing Faithfulness in Knowledge-Grounded Dialogue with Controllable Features](https://arxiv.org/pdf/2107.06963.pdf) | 通过可控特征来增加知识对话系统的学习 | Rashkin et al,2021
  
+ [综述-Prompt-预训练] | [Pre-train, prompt, and predict: A systematic survey of prompting methods in natural language processing](https://arxiv.org/pdf/2107.13586.pdf) | [阅读笔记](https://zhuanlan.zhihu.com/p/409541189) | 关于Prompt-based learning的一篇综述，Prompt（提示/题词）和之前的MLM有些相似，通过定义template的方式，基于语言模型的特性直接估计出文本的概率，从而生成答案。相较于传统的语言模型依赖于针对特定下游任务的fine-tune，Prompt更加关注模型的迁移能力（它的目标就是希望对不同下游任务建立一个统一的范例），除了便捷和泛化能力之外，这样做的一个明显优势就是不同任务之间的数据可以共享，减少标注数据，随着数据累积，新的任务可以达到zero-shot learning的目的 | Pengfei Liu et al,2021

+ [文本相似度/匹配/分类-Prompt-预训练-语言模型] | [Noisy Channel Language Model Prompting for Few-Shot Text Classification](https://arxiv.org/pdf/2108.04106.pdf) | 本篇论文以实验探索为主，含有大量的实验对比，主要出发点就是在few-shot问题中，探讨控制训练参数对于direct model和channel model效果的影响，最终的论文的结论是Noisy Channel model明显优于direct model。论文中的direct model主要是指一般的P(c|x)，其中x是输入，c是label，而direct++ model则是基于direct，强化文本间的差异，引入空文本，即P(c|x)/P(c|null)，而channel model则是指使用贝叶斯公式重新参数化direct，P(c|x)=P(x|c)P(c)/P(x)，其中P(c)就是label数分之一，即P(1/C)，而P(x)独立于c，所以最终只需要计算P(x|c)。那么最后用形象一点的例子来解释direct和channel的差异就是，direct=x->c，channel=c->x。论文中对参数的控制采用了all finetuning、head tuning、transformation tuning和Prompt tuning（这里可以认为是soft prompt，即只需在输入序列中放入一些随机向量，与词汇表中的特定word embedding无关，并进行调整，同时固定预训练模型的其他部分）。在direct和channel的方法间，channel明显优于direct。在direct model的参数控制实验中，head tuning是最优的，但是当channel model配合soft prompt时，效果是最好的 | Sewon Min et al,2021

+ [对话系统-预训练] | [General-Purpose Question-Answering with MACAW](https://arxiv.org/pdf/2109.02593.pdf) | [阅读笔记](https://zhuanlan.zhihu.com/p/425427299) | 生成式多角度问答模型，参数量只有GPT-3的十六分之一，作者主打的亮点是通过整合7种不同的任务范式（问题生成、答案生成...），使得模型能够通过不同角度学习到QA相关的内容，目的就是得到一个强大的QA版本预训练模型。输入的话就是通过"$s1$;$s2$.."的slot方式进行文本拼接，得到的解码输出也是如此输出的，模型内核还是基于transformer的改造 | Oyvind Tafjord et al,2021

+ [对话系统-任务型对话-预训练] | [Constraint based Knowledge Base Distillation in End-to-End Task Oriented Dialogs](https://arxiv.org/pdf/2109.07396.pdf) | 基于KB的End2End的Task-Oriented的对话系统，使用pairwise相似度过滤相关信息来获得KB中的n元结构，就这一点上倒没有什么新奇，只不过相对于之前的方式修改的entity格式。不过在避免检索到部分entity相似但并不是目标的record的情况，作者加入了辅助的损失函数用于embedding constraint，这种做法确实减少了相同entity之间的相似性，从而提高record的可靠性，值得借鉴。基于现有的F1指标的缺点，提出multiset entity F1 | Dinesh Raghu et al,2021
  
+ [综述] | [Paradigm Shift in Natural Language Processing](https://arxiv.org/pdf/2109.12575.pdf) | [阅读笔记](https://zhuanlan.zhihu.com/p/415867930) | 总结归纳NLP中任务范式并分析的综述，论文给出了七种范式的定义，针对此分析一些具体任务（范式迁移）的例子，并指出四种可能大一统的NLP任务范式：LM，matching，MRC，Seq2Seq（LM减少工程量，MRC具有更高的可解释性，seq2seq在处理复杂任务时具有更高的灵活性），但是没有把Prompt纳进去（狗头） | Tianxiang Sun et al,2021

+ [综述-数据增强] | [Data Augmentation Approaches in Natural Language Processing: A Survey](https://arxiv.org/pdf/2110.01852.pdf) | [阅读笔记](https://zhuanlan.zhihu.com/p/420295576) | 哈工大的工作，对15中NLP数据增强方法进行了总结和对比，有详细的优缺点说明，还有一些使用技巧，实用性非常强，需要的时候可以详细的参考原文以及相关的文献的应用细节。几个开源工具：Easy DA、UNsupervised DA、nlpaug、eda_nlp_for_Chinese | Bohan Li et al,2021

+ [预训练-语言模型-Prompt] | [Rethinking the Role of Demonstrations: What Makes In-Context Learning Work?](https://arxiv.org/pdf/2202.12837.pdf) | [阅读笔记](https://mp.weixin.qq.com/s/qdCuPWsNg_lOxUkap1dQ9Q) | 本文主要探讨分析Prompt范式下，预训练语言模型是如何学习并work的。主要的结论是在in-context learning 学习中，学习并不是输入与标注之间的关联，而是通过展示数据形式，来激活与训练模型的能力。此外附带两个结论：在meta learning环境下，in-context leanring的这个特点更为明显；因为标签不重要，所以可以用无标注领域内数据做in-context zero shot learning | Sewon Min et al,2022