论文解读
这次分享的论文是：
http://hlt.suda.edu.cn/~zhli/papers/liying_ijcai19_dp.pdf
是由SUDA-HLT实验室LA组的博士二年级学生李英发表在2019IJCAI上的一篇文章。
根据这个题目Self-attentive Biaffine Dependency Parsing你可能会想到经典的biaffine parser（不了解的点这个链接）：
https://arxiv.org/pdf/1611.01734.pdf
和Transformer的Encoder：
https://papers.nips.cc/paper/7181-attention-is-all-you-need.pdf
对，就是这样的，可以说是强强联合，将目前的parser SOTA模型（biaffine parser based bilstm）的提取特征层（bilstm）替换成self-attention（Transformer的Encoder层）来提取特征。效果和用bilstm的效果几乎是一样的：
LAS基本一样，但是这篇文章新颖的点在哪里呢？
1.第一次将self-attention使用在parser里
2.获得了和SOTA模型几乎一样的性能
3.同样相似的效果但不同类型的encoder（bilstm和self-attention）ensemble起来效果会更好
4.验证了最新的预训练数据（ELMo和BERT）能够提高parser的性能。
5.速度上，并行的self-attention肯定比bilstm要快。
总结
做个总结吧，ijcai是一类顶会，宏观角度看这篇文章
1. 很前沿：
- 李英师姐用了目前最火的self-attention（Transformer的encoder）替换了我们一直使用的SOTA模型biaffine parser based bilstm 的 bilstm
- 使用了最新的预训练模型ELMo和BERT于自己提出的模型上，有效果。
2. 很认真（苦力）：
- 我问了师姐，模型写的很快，但是调出理想的参数大概就用了2-3个月。
发顶会应该就这两点：前沿+认真！
加油，希望我和你也能来一篇。
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