【本周论文分享预告】

作者：杨夕

项目地址：https://github.com/km1994/nlp_paper_study

面筋：https://github.com/km1994/NLP-Interview-Notes

个人介绍：大佬们好，我叫杨夕，该项目主要是本人在研读顶会论文和复现经典论文过程中，所见、所思、所想、所闻，可能存在一些理解错误，希望大佬们多多指正。

【本周论文分享预告】

【NLP】

论文1题目：The Graph-based Mutual Attentive Network for Automatic Diagnosis
分享人：王翔
时间：本周六 21:30
分享工具：飞书
摘要：疾病自动诊断领域一直存在缺乏高质量的语料训练预测模型的问题。此外，先前基于深度学习的诊断模型大多采用CNN或RNN对文本信息进行直接建模，导致关键医疗实体之间的复杂结构信息未被有效利用。在本文中，我们基于来自实际医院的高质量电子病历文档构建诊断模型，以提高所得模型的准确性和可信度。同时，我们将图卷积网络引入到模型中，以减轻稀疏特征问题，并促进模型融入图结构信息。此外，我们引入文本与图结构的相互注意力机制增强输入的表示，从而获得更好的模型性能。本文最后在真实EMR上对模型进行评估，结果表明与先前仅使用序列学习的诊断模型相比，本文所提出的模型更准确。该模型已被纳入部分中国的初级卫生保健机构的信息系统，以协助医生进行诊断过程。

【推荐系统】

论文1题目：SDM: Sequential Deep Matching Model for Online Large-scale Recommender System
分享人：胡作梁
时间：本周日 20:30
分享工具：飞书
摘要：在推荐系统召回阶段，我们需要从海量的items当中选择出用户感兴趣的候选items， 然后放入到精排里面进行排序。因此，如何有效快速地选择出用户感兴趣的候选集非常重要。而在这篇paper当中，阿里将用户短期的行为序列和用户长期的行为序列融合起来，通过捕获用户变化的发展的和多样的兴趣喜好来候选出用户感兴趣的候选items。

【参与学习方式】

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附录

论文：https://shimo.im/sheets/9kkh9WWqJjh8jDqJ/tFV38