Graham Neubig

Geciteerd door

	Alles	Sinds 2018
Citaties	26271	23955
h-index	81	76
i10-index	321	287

8000

4000

2000

6000

201220132014201520162017201820192020202120222023104 145 281 353 568 741 1271 1882 2976 4088 6074 7533

Openbare toegang

Alles bekijken

48 artikelen

0 artikelen

beschikbaar

niet beschikbaar

Op basis van financieringsmachtigingen

Medeauteurs

Satoshi NakamuraNara Institute of Science and TechnologyGeverifieerd e-mailadres voor is.naist.jp
Sakriani SaktiAssoc. Prof. of JAIST; Adjunct Assoc. Prof. of NAISTGeverifieerd e-mailadres voor is.naist.jp
Tomoki TodaNagoya UniversityGeverifieerd e-mailadres voor icts.nagoya-u.ac.jp
Antonis AnastasopoulosAssistant Professor, George Mason UniversityGeverifieerd e-mailadres voor gmu.edu
Pengcheng YinGoogle DeepmindGeverifieerd e-mailadres voor google.com
Pengfei LiuAssociate professor at Shanghai Jiaotong UniversityGeverifieerd e-mailadres voor andrew.cmu.edu
Zhengbao JiangCarnegie Mellon UniversityGeverifieerd e-mailadres voor cs.cmu.edu
Paul MichelResearch Scientist, DeepMindGeverifieerd e-mailadres voor deepmind.com
Junjie HuAssistant Professor, University of Wisconsin-MadisonGeverifieerd e-mailadres voor wisc.edu
Junxian HeHong Kong University of Science and TechnologyGeverifieerd e-mailadres voor cse.ust.hk
Hiroaki HayashiSalesforce ResearchGeverifieerd e-mailadres voor salesforce.com
Chunting ZhouFacebook AI ResearchGeverifieerd e-mailadres voor meta.com
Taylor Berg-KirkpatrickUniversity of California San DiegoGeverifieerd e-mailadres voor ucsd.edu
Yusuke ODACTO, Inspired CognitionGeverifieerd e-mailadres voor legalforce.co.jp
Fangzheng (Frank) XuCarnegie Mellon UniversityGeverifieerd e-mailadres voor cs.cmu.edu
Xinyi WangResearch Scientist, Google DeepMindGeverifieerd e-mailadres voor google.com
Weizhe YuanNew York UniversityGeverifieerd e-mailadres voor nyu.edu
Shinnosuke TakamichiUniversity of TokyoGeverifieerd e-mailadres voor ipc.i.u-tokyo.ac.jp
Kevin DuhJohns Hopkins UniversityGeverifieerd e-mailadres voor cs.jhu.edu
Xuezhe MaInformation Sciences Institute, University of Southern CaliforniaGeverifieerd e-mailadres voor usc.edu

Volgen

Graham Neubig

Carnegie Mellon University

Geverifieerd e-mailadres voor cs.cmu.edu - Homepage

Natural Language Processing Machine Learning


Titel Sorteren op citaties Sorteren op jaar Sorteren op titel	Geciteerd door Geciteerd door	Jaar
Pre-train, prompt, and predict: A systematic survey of prompting methods in natural language processing P Liu, W Yuan, J Fu, Z Jiang, H Hayashi, G Neubig ACM Computing Surveys, 2021	2145	2021
How can we know what language models know? Z Jiang, FF Xu, J Araki, G Neubig TACL 8, 423-438, 2020	855	2020
Are Sixteen Heads Really Better than One? P Michel, O Levy, G Neubig NeurIPS 2019, 2019	799	2019
XTREME: A massively multilingual multi-task benchmark for evaluating cross-lingual generalization J Hu, S Ruder, A Siddhant, G Neubig, O Firat, M Johnson ICML 2020, 2020	730	2020
A Syntactic Neural Model for General-Purpose Code Generation P Yin, G Neubig ACL 2017, 2017	691	2017
Dynet: The dynamic neural network toolkit G Neubig, C Dyer, Y Goldberg, A Matthews, W Ammar, A Anastasopoulos, ... arXiv preprint arXiv:1701.03980, 2017	436*	2017
TaBERT: Pretraining for Joint Understanding of Textual and Tabular Data P Yin, G Neubig, W Yih, S Riedel ACL 2020, 2020	385	2020
Towards a unified view of parameter-efficient transfer learning J He, C Zhou, X Ma, T Berg-Kirkpatrick, G Neubig ICLR 2022, 2022	376	2022
BARTScore: Evaluating Generated Text as Text Generation W Yuan, G Neubig, P Liu NeurIPS 2021, 2021	365	2021
When and Why are Pre-trained Word Embeddings Useful for Neural Machine Translation? Y Qi, DS Sachan, M Felix, SJ Padmanabhan, G Neubig NAACL 2018, 2018	359	2018
Pointwise prediction for robust, adaptable Japanese morphological analysis G Neubig, Y Nakata, S Mori ACL 2011, 529-533, 2011	344	2011
Learning to generate pseudo-code from source code using statistical machine translation (t) Y Oda, H Fudaba, G Neubig, H Hata, S Sakti, T Toda, S Nakamura ASE 2015, 574-584, 2015	325	2015
Stress Test Evaluation for Natural Language Inference A Naik, A Ravichander, N Sadeh, C Rose, G Neubig COLING 2018, 2018	319	2018
Lagging Inference Networks and Posterior Collapse in Variational Autoencoders J He, D Spokoyny, G Neubig, T Berg-Kirkpatrick ICLR 2019, 2019	301	2019
Controllable Invariance through Adversarial Feature Learning Q Xie, Z Dai, Y Du, E Hovy, G Neubig NIPS 2017, 2017	283	2017
Competence-based Curriculum Learning for Neural Machine Translation EA Platanios, O Stretcu, G Neubig, B Poczos, TM Mitchell NAACL 2019, 2019	281	2019
Weight Poisoning Attacks on Pre-trained Models K Kurita, P Michel, G Neubig ACL 2020, 2020	265	2020
Controlling output length in neural encoder-decoders Y Kikuchi, G Neubig, R Sasano, H Takamura, M Okumura EMNLP 2016, 2016	247	2016
Neural machine translation and sequence-to-sequence models: A tutorial G Neubig arXiv preprint arXiv:1703.01619, 2017	236	2017
A Systematic Evaluation of Large Language Models of Code FF Xu, U Alon, G Neubig, VJ Hellendoorn ICLR DL4C Workshop, 2022	223	2022

Het systeem kan de bewerking nu niet uitvoeren. Probeer het later opnieuw.

Artikelen 1–20

Citaties per jaar

Dubbele citaties

Samengevoegde citaties

Medeauteurs toevoegenMedeauteurs

Volgen

Geciteerd door

Medeauteurs