Artwork

Контент предоставлен Katherine A. Keith, Naitian Zhou, & Lucy Li, Katherine A. Keith, Naitian Zhou, and Amp; Lucy Li. Весь контент подкастов, включая эпизоды, графику и описания подкастов, загружается и предоставляется непосредственно компанией Katherine A. Keith, Naitian Zhou, & Lucy Li, Katherine A. Keith, Naitian Zhou, and Amp; Lucy Li или ее партнером по платформе подкастов. Если вы считаете, что кто-то использует вашу работу, защищенную авторским правом, без вашего разрешения, вы можете выполнить процедуру, описанную здесь https://ru.player.fm/legal.
Player FM - приложение для подкастов
Работайте офлайн с приложением Player FM !

6. Extracting Events from Text and Grad School Memories with Brendan O'Connor and Brandon Stewart

1:10:34
 
Поделиться
 

Manage episode 313667712 series 3280396
Контент предоставлен Katherine A. Keith, Naitian Zhou, & Lucy Li, Katherine A. Keith, Naitian Zhou, and Amp; Lucy Li. Весь контент подкастов, включая эпизоды, графику и описания подкастов, загружается и предоставляется непосредственно компанией Katherine A. Keith, Naitian Zhou, & Lucy Li, Katherine A. Keith, Naitian Zhou, and Amp; Lucy Li или ее партнером по платформе подкастов. Если вы считаете, что кто-то использует вашу работу, защищенную авторским правом, без вашего разрешения, вы можете выполнить процедуру, описанную здесь https://ru.player.fm/legal.

Our guests in this episode are Brendan O'Connor, Associate Professor of Computer Science at UMass Amherst, and Brandon Stewart, Assistant Professor of Sociology at Princeton University. We talk with them about their 2013 ACL paper (with co-author Noah Smith) “Learning to Extract International Relations from Political Context” which presents a probabilistic model for extracting events between countries and international organizations from news articles.

Brendan and Brandon also discuss how their collaboration grew from "saying nice things" about each other's work to 30-page written research memos sent back and forth. We also discuss the "ballooning and focusing" scope of research, clunky computer labs in the early 2000s, challenges in incentive structures for interdisciplinary collaborations, and data replicability standards.

  continue reading

20 эпизодов

Artwork
iconПоделиться
 
Manage episode 313667712 series 3280396
Контент предоставлен Katherine A. Keith, Naitian Zhou, & Lucy Li, Katherine A. Keith, Naitian Zhou, and Amp; Lucy Li. Весь контент подкастов, включая эпизоды, графику и описания подкастов, загружается и предоставляется непосредственно компанией Katherine A. Keith, Naitian Zhou, & Lucy Li, Katherine A. Keith, Naitian Zhou, and Amp; Lucy Li или ее партнером по платформе подкастов. Если вы считаете, что кто-то использует вашу работу, защищенную авторским правом, без вашего разрешения, вы можете выполнить процедуру, описанную здесь https://ru.player.fm/legal.

Our guests in this episode are Brendan O'Connor, Associate Professor of Computer Science at UMass Amherst, and Brandon Stewart, Assistant Professor of Sociology at Princeton University. We talk with them about their 2013 ACL paper (with co-author Noah Smith) “Learning to Extract International Relations from Political Context” which presents a probabilistic model for extracting events between countries and international organizations from news articles.

Brendan and Brandon also discuss how their collaboration grew from "saying nice things" about each other's work to 30-page written research memos sent back and forth. We also discuss the "ballooning and focusing" scope of research, clunky computer labs in the early 2000s, challenges in incentive structures for interdisciplinary collaborations, and data replicability standards.

  continue reading

20 эпизодов

所有剧集

×
 
Loading …

Добро пожаловать в Player FM!

Player FM сканирует Интернет в поисках высококачественных подкастов, чтобы вы могли наслаждаться ими прямо сейчас. Это лучшее приложение для подкастов, которое работает на Android, iPhone и веб-странице. Зарегистрируйтесь, чтобы синхронизировать подписки на разных устройствах.

 

Краткое руководство