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cs.CL 方向，今日共计19篇
[cs.CL]：
【1】 Patent Claim Generation by Fine-Tuning OpenAI GPT-2
标题：通过微调OpenAI GPT-2生成专利权利要求
作者： Jieh-Sheng Lee, Jieh Hsiang
链接：https://arxiv.org/abs/1907.02052
【2】 Real-time Claim Detection from News Articles and Retrieval of Semantically-Similar Factchecks
标题：新闻文章中的实时索赔检测和语义相似事实检查的检索
作者： Ben Adler, Giacomo Bosciani-Gilroy
备注：NewsIR19 Workshop at SIGIR
链接：https://arxiv.org/abs/1907.02030
【3】 Depth Growing for Neural Machine Translation
标题：神经机器翻译的深度增长
作者： Lijun Wu, Tie-Yan Liu
备注：Accepted by ACL 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1907.01968
【4】 Multi-Task Networks With Universe, Group, and Task Feature Learning
标题：具有宇宙、组和任务特征学习的多任务网络
作者： Shiva Pentyala, Markus Dreyer
链接：https://arxiv.org/abs/1907.01791
【5】 On the Weaknesses of Reinforcement Learning for Neural Machine Translation
标题：神经机器翻译强化学习的弱点
作者： Leshem Choshen, Omri Abend
链接：https://arxiv.org/abs/1907.01752
【6】 Polyphone Disambiguation for Mandarin Chinese Using Conditional Neural Network with Multi-level Embedding Features
标题：基于多级嵌入特征的条件神经网络汉语多音位消歧
作者： Zexin Cai, Ming Li
备注：5 pages, 1 figure, 2 tables, submit to INTERSPEECH 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1907.01749
【7】 Machine Reading Comprehension: a Literature Review
标题：机器阅读理解：文献综述
作者： Xin Zhang, Yizhong Wang
链接：https://arxiv.org/abs/1907.01686
【8】 Scalable Multi Corpora Neural Language Models for ASR
标题：ASR的可扩展多语料库神经语言模型
作者： Anirudh Raju, Ariya Rastrow
备注：Interspeech 2019 (accepted: oral)
链接：https://arxiv.org/abs/1907.01677
【9】 MultiWOZ 2.1: Multi-Domain Dialogue State Corrections and State Tracking Baselines
标题：MultiWOZ 2.1：多域对话状态校正和状态跟踪基线
作者： Mihail Eric, Dilek Hakkani-Tur
链接：https://arxiv.org/abs/1907.01669
【10】 Data mining Mandarin tone contour shapes
标题：数据挖掘汉语声调轮廓形状
作者： Shuo Zhang
链接：https://arxiv.org/abs/1907.01668
【11】 CS563-QA: A Collection for Evaluating Question Answering Systems
标题：CS563-QA：评估问答系统的集合
作者： Katerina Papantoniou, Yannis Tzitzikas
链接：https://arxiv.org/abs/1907.01611
【12】 Chasing Ghosts: Instruction Following as Bayesian State Tracking
标题：追逐鬼魂：指令跟随贝叶斯状态跟踪
作者： Peter Anderson, Stefan Lee
链接：https://arxiv.org/abs/1907.02022
【13】 End-to-End Speech Recognition with High-Frame-Rate Features Extraction
标题：基于高帧率特征提取的端到端语音识别
作者： Cong-Thanh Do
链接：https://arxiv.org/abs/1907.01957
【14】 Attention model for articulatory features detection
标题：用于发音特征检测的注意模型
作者： Ievgen Karaulov, Dmytro Tkanov
备注：Interspeech 2019, 5 pages, 2 figures
链接：https://arxiv.org/abs/1907.01914
【15】 Pentagon at MEDIQA 2019: Multi-task Learning for Filtering and Re-ranking Answers using Language Inference and Question Entailment
标题：MEDIQA 2019年五角大楼：使用语言推理和问题蕴涵对答案进行过滤和重新排序的多任务学习
作者： Hemant Pugaliya, Teruko Mitamura
链接：https://arxiv.org/abs/1907.01643
【16】 Introducing MathQA -- A Math-Aware Question Answering System
标题：介绍MathQA-一个数学感知的问答系统
作者： Moritz Schubotz, Bela Gipp
备注：Proceedings of the ACM/IEEE-CS Joint Conference on Digital Libraries (JCDL), Workshop on Knowledge Discovery (2018)
链接：https://arxiv.org/abs/1907.01642
【17】 An Online Topic Modeling Framework with Topics Automatically Labeled
标题：一种自动标注主题的在线主题建模框架
作者： Fenglei Jin, Michael R. Lyu
链接：https://arxiv.org/abs/1907.01638
【18】 Analyses of Multi-collection Corpora via Compound Topic Modeling
标题：基于复合主题建模的多集合语料库分析
作者： Clint P. George, George Michailidis
链接：https://arxiv.org/abs/1907.01636
【19】 Learning to Rank Broad and Narrow Queries in E-Commerce
标题：学习在电子商务中对宽查询和窄查询进行排序
作者： Siddhartha Devapujula, Sumit Borar
链接：https://arxiv.org/abs/1907.01549
翻译：腾讯翻译君