<div dir="ltr"><div style="font-size:12.8px"><div style="font-size:12.8px"><div class="gmail_default" style="font-size:12.8px"><font color="#000000" face="arial, helvetica, sans-serif">When:     Friday, February 17th at 11:00 am </font></div><div class="gmail_default" style="font-size:12.8px"><font color="#000000" face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font></div><div class="gmail_default" style="font-size:12.8px"><font color="#000000" face="arial, helvetica, sans-serif">Where:    <span class="gmail-m_261387744714052836gmail-m_-1542318334608687154gmail-m_5717104778280916634gmail-m_4845490158781220632gmail-m_5124567205141626540gmail-m_3209361100497750746gmail-m_2953668934074478317gmail-m_-3155518689668024534m_9067904842688472155gmail-m_3071693547520408192gmail-il">TTIC</span>, 6045 S Kenwood Avenue, 5th Floor, Room 526</font></div><div class="gmail_default" style="font-size:12.8px"><font color="#000000" face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font></div><div><span style="font-size:12.8px"><font color="#000000" face="arial, helvetica, sans-serif">Who:       Karl Stratos, Bloomberg</font></span></div></div><div style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px"><font color="#000000" face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font></span></div></div><div style="font-size:12.8px"><font face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font></div><div style="font-size:12.8px"><font face="arial, helvetica, sans-serif">Title:  <span style="font-size:12.8px">Spectral Learning of Lexical Representations in Natural Language Processing</span></font></div><div style="font-size:12.8px"><font face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font></div><div style="font-size:12.8px"><font face="arial, helvetica, sans-serif"><span class="gmail-m_261387744714052836gmail-m_-1542318334608687154gmail-m_-8382535616158816960gmail-il">Abstract</span>: </font></div><div style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px"><font face="arial, helvetica, sans-serif">There has recently been much success in deriving rich, distributional representations of words from large quantities of unlabeled text. They include discrete representations such as agglomerative clusters (e.g., Brown clusters) and real-valued vectors such as word embeddings (e.g., Word2Vec). These lexical representations can be deployed off-the-shelf in a wide range of language processing tasks to help the model generalize at the word level.</font></span></div><div style="font-size:12.8px"><font face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font></div><div style="font-size:12.8px"><font face="arial, helvetica, sans-serif">In this talk, I will present simple and efficient algorithms for learning such representations. The algorithms are spectral; that is, they involve the use of singular value decomposition (SVD) or similar factorization. We show that these algorithms have several merits. Theoretically, they come with a guarantee of recovering the underlying model given enough data. Empirically, they deliver competitive lexical representations while often being much more scalable (e.g., 10x faster than the Brown et al. clustering algorithm in wall-clock time). </font></div><div style="font-size:12.8px"><font face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font></div><div style="font-size:12.8px"><font face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font></div><div style="font-size:12.8px"><font face="arial, helvetica, sans-serif">Host: <a href="mailto:kgimpel@ttic.edu" target="_blank">Kevin Gimpel</a></font></div><div style="font-size:12.8px"><br></div></div><div class="gmail_extra"><br clear="all"><div><div class="gmail_signature" data-smartmail="gmail_signature"><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><font face="arial, helvetica, sans-serif">Mary C. Marre</font><div><font face="arial, helvetica, sans-serif">Administrative Assistant</font></div><div><i><font face="arial, helvetica, sans-serif" color="#3d85c6"><b>Toyota Technological Institute</b></font></i></div><div><i><font face="arial, helvetica, sans-serif" color="#3d85c6">6045 S. Kenwood Avenue</font></i></div><div><i><font face="arial, helvetica, sans-serif" color="#3d85c6">Room 504</font></i></div><div><i><font face="arial, helvetica, sans-serif" color="#3d85c6">Chicago, IL  60637</font></i></div><div><i><font face="arial, helvetica, sans-serif">p:(773) 834-1757</font></i></div><div><i><font face="arial, helvetica, sans-serif">f: (773) 357-6970</font></i></div><div><b><i><a href="mailto:mmarre@ttic.edu" target="_blank"><font face="arial, helvetica, sans-serif">mmarre@ttic.edu</font></a></i></b></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div>
<br><div class="gmail_quote">On Thu, Feb 16, 2017 at 5:45 PM, Mary Marre <span dir="ltr"><<a href="mailto:mmarre@ttic.edu" target="_blank">mmarre@ttic.edu</a>></span> wrote:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex"><div dir="ltr"><div style="font-size:12.8px"><div style="font-size:12.8px"><div class="gmail_default" style="font-size:12.8px"><font color="#000000" face="arial, helvetica, sans-serif">When:     Friday, February 17th at 11:00 am </font></div><div class="gmail_default" style="font-size:12.8px"><font color="#000000" face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font></div><div class="gmail_default" style="font-size:12.8px"><font color="#000000" face="arial, helvetica, sans-serif">Where:    <span class="m_261387744714052836gmail-m_-1542318334608687154gmail-m_5717104778280916634gmail-m_4845490158781220632gmail-m_5124567205141626540gmail-m_3209361100497750746gmail-m_2953668934074478317gmail-m_-3155518689668024534m_9067904842688472155gmail-m_3071693547520408192gmail-il">TTIC</span>, 6045 S Kenwood Avenue, 5th Floor, Room 526</font></div><div class="gmail_default" style="font-size:12.8px"><font color="#000000" face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font></div><div><span style="font-size:12.8px"><font color="#000000" face="arial, helvetica, sans-serif">Who:       Karl Stratos, Bloomberg</font></span></div></div><div style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px"><font color="#000000" face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font></span></div></div><div style="font-size:12.8px"><font face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font></div><div style="font-size:12.8px"><font face="arial, helvetica, sans-serif">Title:  <span style="font-size:12.8px">Spectral Learning of Lexical Representations in Natural Language Processing</span></font></div><div style="font-size:12.8px"><font face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font></div><div style="font-size:12.8px"><font face="arial, helvetica, sans-serif"><span class="m_261387744714052836gmail-m_-1542318334608687154gmail-m_-8382535616158816960gmail-il">Abstract</span>: </font></div><div style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px"><font face="arial, helvetica, sans-serif">There has recently been much success in deriving rich, distributional representations of words from large quantities of unlabeled text. They include discrete representations such as agglomerative clusters (e.g., Brown clusters) and real-valued vectors such as word embeddings (e.g., Word2Vec). These lexical representations can be deployed off-the-shelf in a wide range of language processing tasks to help the model generalize at the word level.</font></span></div><div style="font-size:12.8px"><font face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font></div><div style="font-size:12.8px"><font face="arial, helvetica, sans-serif">In this talk, I will present simple and efficient algorithms for learning such representations. The algorithms are spectral; that is, they involve the use of singular value decomposition (SVD) or similar factorization. We show that these algorithms have several merits. Theoretically, they come with a guarantee of recovering the underlying model given enough data. Empirically, they deliver competitive lexical representations while often being much more scalable (e.g., 10x faster than the Brown et al. clustering algorithm in wall-clock time). </font></div><div style="font-size:12.8px"><font face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font></div><div style="font-size:12.8px"><font face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font></div><div style="font-size:12.8px"><font face="arial, helvetica, sans-serif">Host: <a href="mailto:kgimpel@ttic.edu" target="_blank">Kevin Gimpel</a></font></div><div><br></div><div class="gmail_extra"><br clear="all"><div><div class="m_261387744714052836gmail_signature" data-smartmail="gmail_signature"><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><font face="arial, helvetica, sans-serif">Mary C. Marre</font><div><font face="arial, helvetica, sans-serif">Administrative Assistant</font></div><div><i><font face="arial, helvetica, sans-serif" color="#3d85c6"><b>Toyota Technological Institute</b></font></i></div><div><i><font face="arial, helvetica, sans-serif" color="#3d85c6">6045 S. Kenwood Avenue</font></i></div><div><i><font face="arial, helvetica, sans-serif" color="#3d85c6">Room 504</font></i></div><div><i><font face="arial, helvetica, sans-serif" color="#3d85c6">Chicago, IL  60637</font></i></div><div><i><font face="arial, helvetica, sans-serif">p:<a href="tel:(773)%20834-1757" value="+17738341757" target="_blank">(773) 834-1757</a></font></i></div><div><i><font face="arial, helvetica, sans-serif">f: <a href="tel:(773)%20357-6970" value="+17733576970" target="_blank">(773) 357-6970</a></font></i></div><div><b><i><a href="mailto:mmarre@ttic.edu" target="_blank"><font face="arial, helvetica, sans-serif">mmarre@ttic.edu</font></a></i></b></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div>
<br><div class="gmail_quote">On Fri, Feb 10, 2017 at 11:31 AM, Mary Marre <span dir="ltr"><<a href="mailto:mmarre@ttic.edu" target="_blank">mmarre@ttic.edu</a>></span> wrote:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex"><div dir="ltr"><div><div style="font-size:12.8px"><div style="font-size:12.8px"><font color="#000000" face="arial, helvetica, sans-serif">When:     Friday, February 17th at 11:00 am </font></div><div style="font-size:12.8px"><font color="#000000" face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font></div><div style="font-size:12.8px"><font color="#000000" face="arial, helvetica, sans-serif">Where:    <span class="m_261387744714052836m_-1542318334608687154gmail-m_5717104778280916634gmail-m_4845490158781220632gmail-m_5124567205141626540gmail-m_3209361100497750746gmail-m_2953668934074478317gmail-m_-3155518689668024534m_9067904842688472155gmail-m_3071693547520408192gmail-il">TTIC</span>, 6045 S Kenwood Avenue, 5th Floor, Room 526</font></div><div style="font-size:12.8px"><font color="#000000" face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font></div><div><span style="font-size:12.8px"><font color="#000000" face="arial, helvetica, sans-serif">Who:       Karl Stratos, Bloomberg</font></span></div></div><div style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px"><font color="#000000" face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font></span></div></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font></div><div style="font-size:12.8px"><font face="arial, helvetica, sans-serif">Title:  <span style="font-size:12.8px">Spectral Learning of Lexical Representations in Natural Language Processing</span></font></div><div style="font-size:12.8px"><font face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font></div><div style="font-size:12.8px"><font face="arial, helvetica, sans-serif"><span class="m_261387744714052836m_-1542318334608687154gmail-m_-8382535616158816960gmail-il">Abstract</span>: </font></div><div style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px"><font face="arial, helvetica, sans-serif">There has recently been much success in deriving rich, distributional representations of words from large quantities of unlabeled text. They include discrete representations such as agglomerative clusters (e.g., Brown clusters) and real-valued vectors such as word embeddings (e.g., Word2Vec). These lexical representations can be deployed off-the-shelf in a wide range of language processing tasks to help the model generalize at the word level.</font></span></div><div style="font-size:12.8px"><font face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font></div><div style="font-size:12.8px"><font face="arial, helvetica, sans-serif">In this talk, I will present simple and efficient algorithms for learning such representations. The algorithms are spectral; that is, they involve the use of singular value decomposition (SVD) or similar factorization. We show that these algorithms have several merits. Theoretically, they come with a guarantee of recovering the underlying model given enough data. Empirically, they deliver competitive lexical representations while often being much more scalable (e.g., 10x faster than the Brown et al. clustering algorithm in wall-clock time). </font></div><div style="font-size:12.8px"><font face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font></div><div style="font-size:12.8px"><font face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font></div><div style="font-size:12.8px"><font face="arial, helvetica, sans-serif">Host: <a href="mailto:kgimpel@ttic.edu" target="_blank">Kevin Gimpel</a></font></div><div style="font-size:12.8px"><font face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font></div><div style="font-size:12.8px"><br></div><div><div class="m_261387744714052836m_-1542318334608687154gmail_signature"><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><font face="arial, helvetica, sans-serif">Mary C. Marre</font><div><font face="arial, helvetica, sans-serif">Administrative Assistant</font></div><div><i><font face="arial, helvetica, sans-serif" color="#3d85c6"><b>Toyota Technological Institute</b></font></i></div><div><i><font face="arial, helvetica, sans-serif" color="#3d85c6">6045 S. Kenwood Avenue</font></i></div><div><i><font face="arial, helvetica, sans-serif" color="#3d85c6">Room 504</font></i></div><div><i><font face="arial, helvetica, sans-serif" color="#3d85c6">Chicago, IL  60637</font></i></div><div><i><font face="arial, helvetica, sans-serif">p:<a href="tel:(773)%20834-1757" value="+17738341757" target="_blank">(773) 834-1757</a></font></i></div><div><i><font face="arial, helvetica, sans-serif">f: <a href="tel:(773)%20357-6970" value="+17733576970" target="_blank">(773) 357-6970</a></font></i></div><div><b><i><a href="mailto:mmarre@ttic.edu" target="_blank"><font face="arial, helvetica, sans-serif">mmarre@ttic.edu</font></a></i></b></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div>
</div>
</blockquote></div><br></div></div>
</blockquote></div><br></div>