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我们的重点

我们致力于人工智能领域最具挑战性的问题之一:教机器理解自然语言。我们进行创新研究，推动我们产品的改进，并发表论文，推动最先进的技术。

我们的研究领域

2020年5月20日,

检查最新的新闻时间轴摘要

在本文中，我们使用适当的评估框架比较了不同的TLS策略，并提出了一个简单而有效的方法组合，该组合在所有测试基准上都优于最先进的技术。为了进行更可靠的评估，我们还提出了一个新的TLS数据集，该数据集比以前的数据集更大，跨度更长。

2020年5月20日,
2020年5月20日,

2020年5月20日,

来自维基百科当前事件门户的大规模多文档摘要数据集

多文档摘要(MDS)旨在将大型文档集合中的内容压缩为简短的摘要，在新闻提要的故事聚类、搜索结果显示和时间轴生成等方面有着重要的应用。

2019年2月1日(

潜在多任务架构学习

我们对合成数据和OntoNotes 5.0数据进行了实验，包括4个不同的任务和7个不同的领域。我们的扩展始终优于以前的方法来学习多任务问题的潜在架构，并比常见的MTL方法平均减少15%的错误。

2019年2月1日(

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