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原型驅動的文本生成使用非參數模型，該模型首先從句子庫中選擇“原型”，然后修改原型生成輸出文本。這些方法雖然有效，但測試時效率低下，因為需要對整個訓練語料庫進行存儲和索引。此外，現有的方法通常需要啟發式來確定在訓練時引用哪個原型。在本文中，我們提出了一種新的生成模型，它可以自動學習稀疏原型支持集，同時也可以獲得較強的語言建模性能。通過(1)在原型選擇分布上施加稀疏誘導先驗，(2)利用平攤變分推理學習原型檢索函數來實現。在實驗中，我們的模型優于以前的原型驅動的語言模型，同時實現了高達1000倍的內存減少，以及測試時1000倍的加速。更有趣的是，當我們改變原型選擇的稀疏性時，我們展示了學習的原型能夠在不同的粒度捕獲語義和語法，并且可以通過指定生成的原型來控制某些句子屬性。

//arxiv.org/abs/2006.16336

EMNLP（Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing）是計算語言學和自然語言處理領域的頂級國際會議，由ACL旗下SIGDAT組織，每年舉辦一次，Google Scholar計算語言學刊物指標中排名第二，是CCF-B類推薦會議。今年EMNLP 2020將于2020年11月16日至20日以在線會議的形式舉辦。本篇為大家帶來EMNLP2020在線Tutorial《Interpreting Predictions of NLP Models》教程，系統性講解了自然語言處理模型可解釋性預測，不可錯過！

雖然神經NLP模型具有高度的表示學習能力和良好性能，但它們也會以違反直覺的方式系統性失敗，并且在決策過程中不透明。本教程將提供可解釋技術的背景知識，即可解釋NLP模型預測的方法。我們將首先將具體實例的解釋置于理解模型的其他方法的上下文中(例如，探測，數據集分析)。接下來，我們將全面研究具體例子的解釋，包括顯著性映射、輸入擾動(例如LIME、輸入減少)、對抗性攻擊和影響函數。除了這些描述之外，我們還將介紹為各種NLP任務創建和可視化解釋的源代碼。最后，我們將討論該領域的開放問題，如評價、擴展和改進解釋方法。

//github.com/Eric-Wallace/interpretability-tutorial-emnlp2020/

自然語言處理中的預訓練模型

論文：【復旦大學】最新《預訓練語言模型》2020綜述論文大全，50+PTMs分類體系，25頁pdf205篇參考文獻

目前預訓練模型在自然語言處理領域取得了廣泛的成功。本報告的內容主要涵蓋以下4部分內容：1）預訓練模型的原理介紹，包括模型結構、學習準則、發展歷程等；2）預訓練模型的遷移方法：包括如何通過任務轉換、多步遷移、改進精調等方法來進一步提高預訓練模型在下游任務上的性能；3）預訓練模型的改進模型：包括知識嵌入模型、多模態模型、多語言模型、語言特定模型、領域特定模型和模型壓縮等；4）對預訓練模型及其未來發展趨勢進行展望。

視頻： //hub.baai.ac.cn/view/3868

當前自然語言處理的發展為低資源語言和領域提供了挑戰和機遇。眾所周知，深度神經網絡需要大量的訓練數據，而這些數據在資源貧乏的情況下可能無法得到。然而，也有越來越多的工作來提高低資源環境下的性能。基于對神經模型的基本改變和目前流行的預訓練和微調范式，我們概述了低資源自然語言處理的有前途的方法。在討論了低資源場景的定義和數據可用性的不同維度之后，我們接著研究了在訓練數據稀少時支持學習的方法。這包括創建附加標簽數據的機制，如數據增強和遠程監督，以及轉移學習設置，以減少對目標監督的需要。調查結束時，簡要地看了一下在非NLP機器學習社區中建議的方法，這些方法在資源少的情況下可能對NLP有益。

//arxiv.org/abs/2010.12309

哈工大訊飛聯合實驗室（HFL）資深級研究員、研究主管崔一鳴受邀在NLPCC 2020會議做題為《Revisiting Pre-trained Models for Natural Language Processing》的講習班報告（Tutorial），介紹了預訓練語言模型的發展歷程以及近期的研究熱點。本期推送文末提供了報告的下載方式。

NLPCC 2020 Tutorials:

//tcci.ccf.org.cn/conference/2020/tutorials.php

預訓練語言模型(PLM)已經成為最近自然語言處理研究的基本元素。在本教程中，我們將回顧文本表示的技術進展，即從一個熱點嵌入到最近的PLMs。我們將介紹幾種流行的PLMs(如BERT、XLNet、RoBERTa、ALBERT、ELECTRA等)及其技術細節和應用。另一方面，我們也將介紹中國plm的各種努力。在演講的最后，我們將分析目前PLMs的不足之處，并展望未來的研究方向。

自然語言處理中的預訓練模型

論文：【復旦大學】最新《預訓練語言模型》2020綜述論文大全，50+PTMs分類體系，25頁pdf205篇參考文獻

目前預訓練模型在自然語言處理領域取得了廣泛的成功。本報告的內容主要涵蓋以下4部分內容：1）預訓練模型的原理介紹，包括模型結構、學習準則、發展歷程等；2）預訓練模型的遷移方法：包括如何通過任務轉換、多步遷移、改進精調等方法來進一步提高預訓練模型在下游任務上的性能；3）預訓練模型的改進模型：包括知識嵌入模型、多模態模型、多語言模型、語言特定模型、領域特定模型和模型壓縮等；4）對預訓練模型及其未來發展趨勢進行展望。

自然語言處理(NLP)幫助智能機器更好地理解人類語言，實現基于語言的人機交流。計算能力的最新發展和大量語言數據的出現，增加了使用數據驅動方法自動進行語義分析的需求。由于深度學習方法在計算機視覺、自動語音識別，特別是NLP等領域的應用取得了顯著的進步，數據驅動策略的應用已經非常普遍。本調查對得益于深度學習的NLP的不同方面和應用進行了分類和討論。它涵蓋了核心的NLP任務和應用，并描述了深度學習方法和模型如何推進這些領域。我們進一步分析和比較不同的方法和最先進的模型。