Miguel Ballesteros

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Chris DyerDeepMind, Carnegie MellonDirección de correo verificada de google.com
Sandeep SubramanianNVIDIADirección de correo verificada de umontreal.ca
Guillaume LampleResearch Scientist, Facebook AI ResearchDirección de correo verificada de fb.com
Noah A. SmithUniversity of Washington; Allen Institute for Artificial IntelligenceDirección de correo verificada de cs.washington.edu
Adhiguna KuncoroOxford University and Google DeepMindDirección de correo verificada de google.com
Joakim NivreSenior Researcher, RISE; Professor of Computational Linguistics, Uppsala UniversityDirección de correo verificada de ri.se
Graham NeubigAssociate Professor of Computer Science, Carnegie Mellon UniversityDirección de correo verificada de cs.cmu.edu
Kawakami KazuyaUniversity of Oxford, Department of Computer ScienceDirección de correo verificada de cs.ox.ac.uk
Austin MatthewsCarnegie Mellon UniversityDirección de correo verificada de cmu.edu
Yoav GoldbergProfessor, Bar Ilan UniversityDirección de correo verificada de cs.biu.ac.il
Pablo GervásCatedrático de UniversidadDirección de correo verificada de ucm.es
Leo WannerICREA Research Professor, Pompeu Fabra UniversityDirección de correo verificada de upf.edu
Waleed AmmarGoogleDirección de correo verificada de google.com
Virginia FranciscoAssistant Professor of Computer Science, University Complutense of MadridDirección de correo verificada de fdi.ucm.es
Lingpeng KongGoogle DeepMind, The University of Hong KongDirección de correo verificada de cs.hku.hk
Francesco BarbieriSnap Inc.Dirección de correo verificada de snap.com
Bernd BohnetResearch Scientist, GoogleDirección de correo verificada de google.com
Simon MilleUniversitat Pompeu FabraDirección de correo verificada de upf.edu
Horacio SaggionChair in Computer Science & Artificial Intelligence, Department of Information & CommunicationDirección de correo verificada de upf.edu
Alberto DíazProfesor Titular de UniversidadDirección de correo verificada de fdi.ucm.es

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Título Ordenar por citas Ordenar por año Ordenar por título	Citado por Citado por	Año
Neural Architectures for Named Entity Recognition G Lample, M Ballesteros, S Subramanian, K Kawakami, C Dyer Proceedings of NAACL 2016, 2016	3869	2016
Transition-Based Dependency Parsing with Stack Long Short-Term Memory C Dyer, M Ballesteros, W Ling, A Matthews, NA Smith Proceedings of ACL 2015, 2015	930	2015
Recurrent Neural Network Grammars C Dyer, A Kuncoro, M Ballesteros, N Smith Proceedings of NAACL 2016, 2016	560*	2016
Dynet: The dynamic neural network toolkit G Neubig, C Dyer, Y Goldberg, A Matthews, W Ammar, A Anastasopoulos, ... arXiv preprint arXiv:1701.03980, 2017	412*	2017
Improved Transition-Based Parsing by Modeling Characters instead of Words with LSTMs M Ballesteros, C Dyer, NA Smith Proceedings of EMNLP 2015, 2015	319	2015
Many languages, one parser W Ammar, G Mulcaire, M Ballesteros, C Dyer, NA Smith Transactions of the Association for Computational Linguistics (TACL), 2016	235	2016
Universal Dependencies 1.2 J Nivre, Ž Agić, MJ Aranzabe, M Asahara, A Atutxa, M Ballesteros, J Bauer, ... Universal Dependencies Consortium, 2015	171	2015
What Do Recurrent Neural Network Grammars Learn About Syntax? A Kuncoro, M Ballesteros, L Kong, C Dyer, G Neubig, NA Smith Proceedings EACL 2017, 2017	137	2017
Are Emojis Predictable? F Barbieri, M Ballesteros, H Saggion Proceedings of Short Papers EACL 2017, 2017	127	2017
Universal dependencies 2.0 J Nivre, Ž Agić, L Ahrenberg, MJ Aranzabe, M Asahara, A Atutxa, ... Universal Dependencies Consortium, 2017	115*	2017
Detecting readers with dyslexia using machine learning with eye tracking measures L Rello, M Ballesteros Proceedings of the 12th International Web for All Conference, 1-8, 2015	113	2015
Neural Language Models as Psycholinguistic Subjects: Representations of Syntactic State R Futrell, E Wilcox, T Morita, P Qian, M Ballesteros, R Levy Proceedings of NAACL 2019, 2019	108	2019
Semeval 2018 task 2: Multilingual emoji prediction F Barbieri, J Camacho-Collados, F Ronzano, LE Anke, M Ballesteros, ... Proceedings of the 12th international workshop on semantic evaluation, 24-33, 2018	95	2018
Universal Dependencies 2.6 D Zeman, J Nivre, M Abrams, E Ackermann, N Aepli, Ž Agic, L Ahrenberg, ... Universal Dependencies Consortium, 2020	88	2020
MaltOptimizer: an optimization tool for MaltParser M Ballesteros, J Nivre Proceedings of the Demonstrations at EACL 2012, 2012	85	2012
Distilling an Ensemble of Greedy Dependency Parsers into One MST Parser A Kuncoro, M Ballesteros, L Kong, C Dyer, NA Smith Proceedings of EMNLP 2016, 2016	81	2016
Scheduled Multi-Task Learning: From Syntax to Translation E Kiperwasser, M Ballesteros Transactions of the Association for Computational Linguistics, 2018 …, 2018	78	2018
Training with Exploration Improves a Greedy Stack-LSTM Parser M Ballesteros, Y Goldberg, C Dyer, NA Smith Proceedings of Short Papers EMNLP 2016, 2016	78	2016
Universal Dependencies 2.1 J Nivre, Ž Agić, L Ahrenberg, L Antonsen, MJ Aranzabe, M Asahara, ... Universal Dependencies Consortium, 2017	76*	2017
MaltOptimizer: A System for MaltParser Optimization. M Ballesteros, J Nivre Proceedings of LREC 2012, 2012	69	2012

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