ConvS2S（二）：Overview

ConvS2S（二）：Overview

2020/12/27

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https://pixabay.com/zh/photos/school-book-knowledge-study-1661731/

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◎ Abstract

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◎ Introduction

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本論文要解決（它之前研究）的（哪些）問題（弱點）？ 

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# GNMT。

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# PreConvS2S。

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◎ Method

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解決方法？ 

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# ConvS2S。

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具體細節？

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◎ Result

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本論文成果。 

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◎ Discussion

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本論文與其他論文（成果或方法）的比較。 

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成果比較。 

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方法比較。 

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◎ Conclusion 

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◎ Future Work

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後續相關領域的研究。 

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後續延伸領域的研究。

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◎ References

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# GNMT。被引用 3391 次。

Wu, Yonghui, et al. "Google's neural machine translation system: Bridging the gap between human and machine translation." arXiv preprint arXiv:1609.08144 (2016).

https://arxiv.org/pdf/1609.08144.pdf

# ConvS2S。被引用 1772 次。

Gehring, Jonas, et al. "Convolutional sequence to sequence learning." arXiv preprint arXiv:1705.03122 (2017).

https://arxiv.org/pdf/1705.03122.pdf

# ELMo。被引用 5229 次。ELMo 是 Context2vec 中，做的最好的。

Peters, Matthew E., et al. "Deep contextualized word representations." arXiv preprint arXiv:1802.05365 (2018).

https://arxiv.org/pdf/1802.05365.pdf

# Context2vec。被引用 312 次。

Melamud, Oren, Jacob Goldberger, and Ido Dagan. "context2vec: Learning generic context embedding with bidirectional lstm." Proceedings of the 20th SIGNLL conference on computational natural language learning. 2016.

https://www.aclweb.org/anthology/K16-1006.pdf

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◎ 相關論文

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PreConvS2S。被引用 273 次。

Gehring, Jonas, et al. "A convolutional encoder model for neural machine translation." arXiv preprint arXiv:1611.02344 (2016).

https://arxiv.org/pdf/1611.02344.pdf

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◎ 參考文章

The Star Also Rises: NLP（四）：ConvS2S

https://hemingwang.blogspot.com/2019/04/convs2s.html

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