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在碎片化閱讀充斥眼球的時代，越來越少的人會去關註每篇論文背後的探索和思考。
在這個欄目裡，你會快速 get 每篇精選論文的亮點和痛點，時刻緊跟 AI 前沿成果。
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@RefluxNing 推薦
#Machine Reading Comprehension
本文是 CMU 和 Google Brain 發表於 ICLR 2018 的文章，論文改變了以往機器閱讀理解均使用 RNN 進行建模的習慣，使用摺積神經網路結合自註意力機制，完成機器閱讀理解任務。
其中作者假設，摺積神經網路可建模區域性結構資訊，而自註意力機制可建模全文互動（Interaction）關係，這兩點就足以完成機器閱讀理解任務。
@xcwill 推薦
#Dialog Systems
本文來自劍橋大學和 PolyAI，論文提出了一種新的強化學習方法來解決對話策略的最佳化問題。
Independently Recurrent Neural Network (IndRNN): Building A Longer and Deeper RNN
@Zsank 推薦
#Recurrent Neural Networks
本文使用 ReLU 等非飽和啟用函式使網路變得更具有魯棒性，可以處理很長的序列（超過 5000 個時間步），可以構建很深的網路（實驗中用了 21 層）。在各種任務中取得了比 LSTM 更好的效果。
@paperweekly 推薦
#Neural Machine Translation
本文提出的方法可以認為是從源語言到標的語言翻譯的學習與從標的語言到源語言翻譯的學習的結合。中英翻譯和英中翻譯都使用初始並行資料來訓練，在每次訓練的迭代過程中，中英翻譯系統將中文句子翻譯成英文句子，從而獲得新的句對，而該句對又可以反過來補充到英中翻譯系統的資料集中。
同理，這個過程也可以反向進行。這樣雙向融合不僅使得兩個系統的訓練資料集大大增加，而且準確率也大幅提高。
@Zsank 推薦
#Question Answering
社群問答有一個很主要的挑戰就是句子間詞彙與語意的鴻溝。本文使用了 phrase-level 和 token-level 兩個層次的 attention 來對句子中的詞賦予不同的權重，並參照 CNTN 模型用神經張量網路計算句子相似度的基礎上，引入額外特徵形成 3-way 互動張量相似度計算。
圍繞答案選擇、最佳答案選擇、答案觸發三個任務，論文提出的模型 RTM 取得了多個 state-of-art 效果。
@chlr1995 推薦
#Importance Sampling
Importance Sampling 在凸問題的隨機最佳化上已經得到了成功的應用。但是在 DNN 上的最佳化方面結合 Importance Sampling 存在困難，主要是缺乏有效的度量importance 的指標。
本文提出了一個基於 loss 的 importance 度量指標，並且提出了一種利用小型模型的 loss 近似方法，避免了深度模型的大規模計算。經實驗表明，結合了 Importance Sampling 的訓練在速度上有很大的提高。
@guotong1988 推薦
#Knowledge Base
傳統 QA 問題的解決方法是從知識庫或者生文字中推測答案，本文將通用樣式擴充套件到自然語言 QA 的應用當中，採用記憶網路來關註文字和 KB 相結合的大量事實。
@paperweekly 推薦
#Sequence Labeling
編碼器 – 解碼器框架在許多工中取得了可喜的進展，包括機器翻譯、文字摘要、QA、對話系統、影象標記等，但它還沒有涉及審議。
審議是人們日常生活中的一種常見行為，如閱讀新聞、撰寫論文/文章/書籍，在本文中，團隊將審議過程引入到編碼器 – 解碼器框架中，並提出用審議網路進行序列生成。
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