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SQL|7日 Paper丨2020神经架构搜索最新综述；sql生成模型；深度树结构；联合学习等

SQL|7日 Paper丨2020神经架构搜索最新综述；sql生成模型；深度树结构；联合学习等
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目录
一种用于sql生成模型的数据匿名化编码方法
Drain：一种基于固定深度树结构的在线日志解析方法
可变形核
从草图中深度生成人脸图像
联合学习知识图谱中可解释性的规则进行推荐
神经体系结构搜索的全面调查：挑战与解决方案
一种用于sql生成模型的数据匿名化编码方法 论文名称：Data-Anonymous Encoding for Text-to-SQL Generation
作者：Zhen Dong1 , Shizhao Sun , Hongzhi Liu , Jian-Guang Lou ,Dongmei Zhang
发表时间：2019/11/7
论文链接：https://www.aclweb.org/anthology/D19-1543.pdf
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1、为了优化从文本中生成机器语言(此处是sql语句)的效率 ， 作者提出了一种基于序列标注的两阶段模型对文本进行匿名化(anonymous encoding)的预处理 ， 减少了文本的长度 ， 并且提取了文本的词与数据表之间的语义关系.为了更高效地进行训练 ， 作者采用了数据集的一小部分进行人工标注 ， 以此训练出的模型来初始化最终的模型 ， 对于其他的数据 ， 作者仅从sql中抽取出无序的colname, cell等数据 ， 并提出了一种基于奖励机制的隐监督(implicit supervision)学习方法来进行训练 。 此外 ， 作者还提及了一种基于变分推断思路的训练方法 ， 意图将文本匿名化模型与用于生成sql的语义解析模型联合训练来提供模型的效率
2 、作者提出的匿名化方法无论从效率还是从准确度的角度 ， 相比之前的方法都得到了很大的提高
3 、序列标注 ， 尤其是与bert相结合的序列标注 ， 是一种直观且有效的训练模型 ， 需要大量标注良好的数据是其一大软肋 ， 作者提出的隐监督训练方案的思路很值得一读
Drain：一种基于固定深度树结构的在线日志解析方法 论文名称：Drain: An Online Log Parsing Approach with Fixed Depth Tree
作者：Pinjia He , Jieming Zhu , Zibin Zheng , and Michael R. Lyu
发表时间：2017/6/30
论文链接：http://www.cse.cuhk.edu.hk/lyu/_media/conference/pjhe_icws17.pdf?id=publications%3Aconference2&cache=cache
推荐原因
1、本文提出了一种高效的树结构来在线解析日志数据 ， 将日志解析工作拆解为5个步骤 ， 即根据具体的业务场景对日志进行简单的预处理、根据日志长度来搜索日志事件、根据日志第一个词来搜索日志事件、根据句子相似度来搜索日志事件 ， 匹配日志事件或者更新日志事件 ， 与大多数树结构的方法一样 ， 作者也设计了一些剪枝的方法
2、 作者提出的方法十分直观 ， 并且灵活 ， 与其说是一种日志分析算法 ， 更多的是一种基于树结构的日志分析思路 ， 一些其他基于树结构的日志处理方法亦可以很方便的整合到作者的模型中
SQL|7日 Paper丨2020神经架构搜索最新综述；sql生成模型；深度树结构；联合学习等
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可变形核 论文名称：Deformable Kernels: Adapting Effiective receptive fields for Object Deformation
作者：Hang Gao, Xizhou Zhu, Steve Lin, Jifeng Dai
发表时间：2020/2/12
论文链接：https://arxiv.org/abs/1910.02940v2
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在可变形卷积思想之后 ， 提出可变形核 ， 来适应对象形变的感受野 。 其核心为重新采样原始内核空间来回复对象的形变能力 。
从草图中深度生成人脸图像 论文名称：Deep Generation of Face Images from Sketches
作者：Chen Shu-Yu,Su Wanchao,Gao Lin,Xia Shihong,Fu Hongbo
发表时间：2020/6/1
论文链接：https://arxiv.org/abs/2006.01047v2
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