Paper 研習社本周論文推薦精選 | 第八期

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「本周論文推薦精選」是 Paper 研習社推出的全新欄目，展現社友們在研習論文的過程中，推薦自己所閱讀到的優秀論文，幫助大家一起學習、討論每個領域最新、最精彩的學術論文。

 ①

#人工智能# #人機交互#

《不要問 AI 可以做什么，而要問 AI 應該做什么：一個面向任務可委托性的框架》

推薦理由：

本文被 NeurlPS 2019 錄用，要解決的是 AI 應該做什么的問題。

為了回答該問題，這篇論文收集了 100 項任務，從動機、困難、風險和信任四個方面衡量了這些任務可以委托給 AI 的程度。通過設計調查問卷和收集回答，這篇論文發現大家還是傾向于讓 AI 參與而人類保持主導的方式，而不是完全交給 AI 來控制。在 4 個因素中，信任是與 AI 可委托性最相關的一個因素。

這篇論文是想引發人們對于 AI 應該做什么的思考，不過目前它的調查結果基于亞馬遜的眾包平臺，也限制了受訪者來自美國，可能換一個調查群體會有完全不一樣的結果，例如中國的 AI 開發者對于這 4 個因素的關注程度會完全不一樣。

論文鏈接：

https://paper.yanxishe.com/review/3757?from=leiphonecolumn

推薦人：琴??？思{（清華大學信息與通信工程專業，Paper 研習社特約作者）

②

#計算語言學#

《Dreaddit：一個用于社交媒體壓力分析的 Reddit 數據集》

推薦理由：

創新點：這篇論文為壓力識別研究提供了一個新的數據集。

作為一種場景的人類情感，壓力在網絡論壇中表現得非常明顯。適當的壓力可以成為人們的工作動力，但是過大的壓力會危害到人們的健康。之前的研究缺失壓力識別研究相關的數據集，因此這篇論文通過從 Reddit 社區上獲取的帖子，經過標注后，提出了一個用于壓力識別研究的社交媒體上下文語料集。這個數據集包含了來自五個不同的 Reddit 社區類型的 19 萬帖子，還從 3 千份帖子樣本中使用 Amazon Mechanical Turk 標注了其中的 3 萬 5 千個片段。作者們設計了有監督學習方法，包括傳統機器學習方法和神經網絡方法，來識別壓力。最后，作者們還分析了數據的復雜度和多樣性，以及每類數據的特性。

研究意義：新的數據集的提出會有助于后續的研究進一步探索壓力識別方向的方法，并且與這篇論文中的方法進行對比。

論文鏈接：

https://paper.yanxishe.com/review/3592?from=leiphonecolumn

推薦人：阿諾德?普里

③

#深度學習# #神經網絡#

《AutoGAN：生成性對抗網絡的神經結構搜索》

推薦理由：

核心問題：對抗神經網絡再自然圖像方面具有明顯的優勢，如何生成高質量的圖片成為一個很重要的問題，本論文使用自動搜索的方式搜索到一個較好的生成器結構而無需人工設計，這種結構自設計的方式成為 Auto-GAN。

創新點：作者首先定義了生成器結構變化的搜索空間，然后使用 RNN 控制器來指導搜索，并通過參數共享和動態重置來加速該過程。最后使用 Inception score 作為獎勵，引入多級搜索策略以逐步執行 NAS。

研究意義：自動結構設計一直是火熱的話題，而如何再 GAN 中做自動結構設計是一個難題，NAS 和 GAN 結合面臨的獨特挑戰。

論文鏈接：

https://paper.yanxishe.com/review/2575?from=leiphonecolumn

推薦人：莎碧娜?埃德

④

#計算機視覺#

《基于深度殘差學習的車牌拍賣價格預測》

推薦理由：

本文要解決的問題是車牌拍賣價格的預測問題。

由于迷信等因素，不同字母和數字對應的車牌號的拍賣價格很不一樣，甚至可以高達數百萬元，例如本文使用的香港車牌拍賣的歷史上就有 5 次車牌售價超過了一百萬美元。在這樣的背景下，這篇論文試圖搭建一個在線服務，用來提供以下服務：

• 價格估計：通過深度殘差學習等模型，基于語言學和計算機視覺這兩方面的特征（例如數字是否吉利、是否對稱等），來估計車牌的拍賣價格；

• 給出估計的價格的分布，特別是對于價格比較貴的車牌，能夠給用戶更準確的參考；

• 車牌搜索引擎：能夠讓用戶找到可能會感興趣的車牌號。

基于香港車牌拍賣的歷史價格數據，這篇論文發現基于卷積神經單元的模型要優于基于遞歸神經單元的模型，也優于其他機器學習模型。

與之前一篇試圖用計算機圖形學技術預測藝術品價格的論文類似，這也是一篇試圖在現實問題中應用計算機技術的論文，或許能夠啟發后續的研究在傳統的計算機任務之外，找到更多計算機視覺技術能夠應用的場景。

論文鏈接：

https://paper.yanxishe.com/review/815?from=leiphonecolumn

推薦人：溫蒂?斯普林

⑤

#圖卷積網絡# 

《使用圖卷積網絡在詞嵌入中整合句法和語義信息》

推薦理由：

詞嵌入已在多個 NLP 應用程序中廣泛采用。大多數現有的單詞嵌入方法都利用單詞的順序上下文來學習其嵌入。盡管已經嘗試了利用單詞的句法上下文，但是這種方法導致詞匯量的爆炸式增長。

創新點：在本文中，作者通過提出 SynGCN（一種基于圖卷積的靈活方法來學習單詞嵌入）克服了這一問題。SynGCN 在不增加詞匯量的情況下利用單詞的依存關系。SynGCN 學習的單詞嵌入在各種內在和外在任務上的表現均優于現有方法，與 ELMo 結合使用時具有優勢。作者還提出了 Sem-GCN 框架，這是一個可以整合各種語義知識，以進一步增強學習的單詞表示形式的有效框架。作者提供兩種模型的源代碼，以鼓勵可重復的研究。

論文鏈接：

https://paper.yanxishe.com/review/3602?from=leiphonecolumn

推薦人：Furion

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