Documents dont l'auteur est "Fu, Jie"
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Un nuage de mots est une représentation visuelle des mots les plus fréquemment utilisés dans un texte ou un ensemble de textes. Les mots apparaissent dans différentes tailles, la taille de chaque mot étant proportionnelle à sa fréquence d'apparition dans le texte. Plus un mot est utilisé fréquemment, plus il apparaît en grand dans le nuage de mots. Cette technique permet de visualiser rapidement les thèmes et les concepts les plus importants d'un texte.
Dans le contexte de cette page, le nuage de mots a été généré à partir des publications de l'auteur {}. Les mots présents dans ce nuage proviennent des titres, résumés et mots-clés des articles et travaux de recherche de cet auteur. En analysant ce nuage de mots, vous pouvez obtenir un aperçu des sujets et des domaines de recherche les plus récurrents et significatifs dans les travaux de cet auteur.Le nuage de mots est un outil utile pour identifier les tendances et les thèmes principaux dans un corpus de textes, facilitant ainsi la compréhension et l'analyse des contenus de manière visuelle et intuitive.
2021
Chan, A., Ong, Y.-S., Pung, B., Zhang, A., & Fu, J. (mai 2021). CoCon : A self-supervised approach for controlled text generation [Affiche]. 9th International Conference on Learning Representations (ICLR 2021), Vienna, Austria. Non disponible
2020
Yuan, X., Côté, M.-A., Fu, J., Lin, Z., Pal, C. J., Bengio, Y., & Trischler, A. (novembre 2019). Interactive language learning by question answering [Communication écrite]. Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing and 9th International Joint Conference on Natural Language Processing (EMNLP-IJCNLP 2019), Hong Kong, China. Lien externe
Yuan, X., Fu, J., Côté, M.-A., Tay, Y., Pal, C. J., & Trischler, A. (juillet 2020). Interactive Machine Comprehension with Information Seeking Agents [Communication écrite]. 58th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2020). Lien externe
Liu, D., Fu, J., Zhang, Y., Pal, C. J., & Lv, J. (février 2020). Revision in continuous space: Unsupervised text style transfer without adversarial learning [Communication écrite]. 34th AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI 2020), New York, NY, USA. Lien externe
Tay, Y., Ong, D., Fu, J., Chan, A., Chen, N. F., Tuan, L. A., & Pal, C. J. (juillet 2020). Would you rather? A new benchmark for learning machine alignment with cultural values and social preferences [Communication écrite]. 58th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2020). Lien externe
Chan, A., Tay, Y., Ong, Y.-S., & Fu, J. (avril 2020). Jacobian adversarially regularized networks for robustness [Communication écrite]. 8th International Conference on Learning Representations (ICLR 2020), Addis Ababa, Ethiopia (13 pages). Lien externe
2019
Liu, D., Fu, J., Qu, Q., & Jiancheng, L. (2019). BFGAN: Backward and Forward Generative Adversarial Networks for Lexically Constrained Sentence Generation. IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing, 27(12), 2350-2361. Lien externe
Tay, Y., Wang, S., Tuan, L. A., Fu, J., Phan, M. C., Yuan, X., Rao, J., Hui, S. C., & Zhang, A. (juillet 2019). Simple and Effective Curriculum Pointer-Generator Networks for Reading Comprehension over Long Narratives [Communication écrite]. 57th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2019), Florence, Italy. Lien externe
Tay, Y., Zhang, A., Tuan, L. A., Rao, J., Zhang, S., Wang, S., Fu, J., & Hui, S. C. (juillet 2019). Lightweight and Efficient Neural Natural Language Processing with Quaternion Networks [Communication écrite]. 57th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2019), Florence, Italy. Lien externe
Liu, D., Fu, J., Liu, P., & Lv, J. (juillet 2019). TIGS: An Inference Algorithm for Text Infilling with Gradient Search [Communication écrite]. 57th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2019), Florence, Italy. Lien externe
2017
Fu, J., Ng, R., Chen, D., Ilievski, I., Pal, C. J., & Chua, T.-S. (août 2017). Neural Optimizers with hypergradients for tuning parameter-wise learning rates [Communication écrite]. Automatic Machine Learning Workshop (ICML 2017), Sydney, Australia (8 pages). Non disponible