μΌ | μ | ν | μ | λͺ© | κΈ | ν |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | |||||
3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 |
10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 |
17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 |
24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 |
- Zero-shot transfer learning with synthesized data for multi-domain dialogue state tracking
- μ 보μ²λ¦¬κΈ°μ¬μ 곡μν©κ²©νκΈ°
- dialogue state tracking
- λ°±μ€
- 2020μ 보μ²λ¦¬κΈ°μ¬νκΈ°
- λ€μ΄λλ―Ή νλ‘κ·Έλλ°
- classification text
- Few Shot Dialogue State Tracking using Meta-learning
- Leveraging Slot Descriptions for Zero-Shot Cross-Domain Dialogue State Tracking
- From Machine Reading Comprehension to Dialogue State Tracking: Bridging the Gap
- Python
- fasttext text classification νκΈ
- few shot dst
- DST zeroshot learning
- κ²μμμ§
- λͺ¨λμλ₯λ¬λ
- μ 보μ²λ¦¬κΈ°μ¬μ 곡μ
- How Much Knowledge Can You Pack Into the Parameters of a Language Model?
- λ₯λ¬λκΈ°μ΄
- DST fewshot learning
- MySQL
- μμ°μ΄μ²λ¦¬ λ Όλ¬Έ 리뷰
- νμ΄μ¬μ νμ΄μ¬λ΅κ²
- til
- μ 보μ²λ¦¬κΈ°μ¬ μμ λΉ
- μ 보μ²λ¦¬κΈ°μ¬ μ± μΆμ²
- nlpλ Όλ¬Έλ¦¬λ·°
- λ°μ΄ν° ν©μ±
- νλ‘κ·Έλλ¨Έμ€
- SUMBT:Slot-Utterance Matching for Universal and Scalable Belief Tracking
- Today
- Total
π²μλΌλλμ²λ
12μμ μΈν΄μΌμ§ λ³Έλ¬Έ
μΈν΄μ΄ λλκ°λ μμ μ μΈν΄μΌμ§
μ΄λλ§ μΈν΄μ 무 μ’ λ£κ° 3μ£Ό λ¨μλ€.(λ§μΈ)
κ·Έλμ νμ¬ μνμ μ μνκ³ , μΌνλκ²μ μ μνκ³ μ¬λ¬κ°μ§ λλκ²μ΄ λ§μλ€. μ΄λ°μ νμλ μΈν΄μΌμ μ 리μ λ§μ°¬κ°μ§λ‘ , μ΄λ²μλ λλκ²μ μ λ¦¬ν΄ λ³΄κ³ μ νλ€.
1. μν΅μ΄ μ€μν΄
μΈμ κ° κ·Έλ°κΈ°μ¬λ₯Ό λ³Έ μ μ΄ μλ€. κΈ°μ μμ μνλ μΈμ¬μμ μμλ₯Ό 맀긴 κΈ°μ¬μλλ°, κ·Έμ€μ μν΅μ μνλμΈμ¬κ° 1λ±μΈκ°, 2λ±μ μμΉ ν΄ μμλ€. μ΄μ λ κ·Έ μ΄μ λ₯Ό μ κ² κ°λ€. νμ¬μ μν΅μ΄ μ λλ μ¬λμ΄ μΌλ§λ μλκ°μ λ°λΌμ, νμ¬μ λΆμκΈ°μ μ§μλ€μ λ§μ‘±λκ° ν¬κ² μ°¨μ΄κ° λλ κ² κ°λ€.
νλ€κ³ μ΄λ €μ΄ μ λ¬΄κ° μ£Όμ΄μ§λλΌλ, ν¨κ» λΆνλΆλ§μ νλ©΄μλ κ°μ΄ ν΄ λ΄κ° μ¬λμ΄ μλ€λ©΄ μ λ¬΄κ° μκ² λκ»΄μ§ μ μμ§λ§, λ³μΌ μλλλΌλ ν¨κ»νκΈ° νλ μ¬λκ³Ό ν΄μΌνλ€λ©΄, κ·Έκ²λ§νΌ μ΄λ €μ΄ μΌμ΄ μλ€.
μ§κΈ λ΄κ° μ΄λ€ μ 무λ₯Ό νκ³ μλμ§, μ§νμν©μ μ΄λ€μ§, μ 곡μ ν΄μ£Όκ³ , μλ‘μ΄ μμλ€μ λͺ¨λκ° λ³Ό μ μλκ³³μ μ μ¬λ €μ£Όλ μ¬λ, μ΄μ° λμλ μ¬λλμκ° λλ μ¬λμ΄, μ’μ μ¬λμ΄λΌλ κ²μ λκΌλ€.
2. κ°μ μΌμ΄λΌλ λ°°μμ λ€λ₯΄κ²
λ€λ₯Έ κ³³μ μ λͺ¨λ₯΄κ² μ§λ§, λ΄κ° λ€λ νμ¬λ κ·Έλ¬λ€. μΌμ λΆμ¬ν΄ μ€ λ, μμ μ νν μ§μν΄μ£Όλκ²μ΄ μλλΌ, μ΄λ¬μΌλ©΄μ’κ² λ€~ νλ μμΌλ‘ μ΄μ§ μ°½μμ±κ³Ό μμ¨μ±μ μ¬μ§λ₯Ό λ¨κ²¨λ(μλ°μ κ°λ°..?) κ·Έλ κ² μ§μλ₯Ό λ΄λ Έλ€. κ·Έλ κΈ° λλ¬Έμ λ΄κ° κ·Έμ λ§μΆ° κ°λ°νλλΌλ, λ μν μ μλ μ¬μ§κ° νμ μμλ€.
μλ₯Όλ€μ΄ λ‘κ·Έλ₯Ό μ λ¨κ²¨μ€~ λΌλ μ§μμ κ΅³μ΄ λ‘κ·Έλ₯Ό λ¨κΈ°λ κ²μ λν΄ λ‘κ·Έλ₯Ό λΆμν΄ μ£Όλ νμ΄μ§λ₯Ό λ§λ λ€κ±°λ, κ°λ°λ¬Έμλ₯Ό μ μ 리ν΄μ€~ λΌλ μ§μμ μ΄μ μ μμ μ λ§ μμΈν λ§λλ λ±μ, μ κ·Έλ μ΄λ μμλ νμ μμκ³ , μ΄λ¬ν μ μ μ±μ°λ κ²μ λ΄ κ°μΈμ μΈ μλμλ λμμ΄ λκ³ , νμ¬μλ μ’μμΌμ΄ λμλ€.
μ¬κΈ°μ νμ¬κ° μκ°ν΄ 보μμΌ ν κ²μ΄ μλ€. μ΄ μ¬μ§λ₯Ό κ΅³μ΄ μ±μ°λ μ¬μλ€μ΄ λ§μμ§κΈΈ λ°λλ€λ©΄, νμ¬λ μ΄λ»κ² ν΄μΌν κΉ? νμ€νμ§ μμ§λ§ κΈ°μ‘΄μ μμ μ νμ¬λ€μ μ΄λ₯Ό μΌνλ μκ°μ μ λμ μΈ μμ λ리λ κ²μΌλ‘, μ΄ μ¬μ§λ₯Ό κ΅³μ΄ μ±μ°λ μ¬μμ΄ λ§κΈΈ λ°λ¬λ κ² κ°λ€.
νμ§λ§ μ¬μμ μ μ₯μμ 보λ, λ¨μν μκ°μ λ리λ κ² λ§νΌ λΉν¨μ¨μ μΈκ²μ΄ μλ€. μ¬μλ€μκ² μΌνλ μκ°μ΄ λμ΄λλ€κ³ ν΄μ κ·Έκ²μ΄ λ μ’μ μμ°μ±μ μλ―Ένλ€κ±°λ, λ μ’μ μΌμ ν리ν°λ₯Ό μλ―Ένμ§ μλλ€. λ λ©μ§ ν리ν°μ μμ±λλ, νμ¬μ λν μ§μμ μ μ¬μ¬(?), νμ¬μ λν μ΄μ μμ λμ€λ κ²μ΄κ³ , νμ¬λ μ΄λ₯Ό μν΄, μ¬μλ€μκ² μ보μ΄λ € λ Έλ ₯ν΄μΌ νλ€(ν΄κ°λ₯Ό μ μ§μΌμ€λ€λκ°, νλλ±μ 볡μ§κ° ν΄λΉ ν μ μκ² λ€.)
3. νμ¬ νμ μ¬μ΄λ νλ‘μ νΈλ₯Ό ν λλ μ μ€νκ²
μ λͺμ£Όκ° νμ¬ μ 무 μ΄μΈμ λ€λ₯Έ 곡λΆλ₯Ό μ§ννλ€. νκ΅μμ μ½λ©λνκ° μ΄λ €μ, μκ³ λ¦¬μ¦ κ³΅λΆλ νκ³ κ³΅λͺ¨μ λ 2κ°λ μ μ²ν΄μ λ³΄κ³ μμ κΈ°νμλ₯Ό μΌλ€. μ무λλ.. 11μ 12μμ΄ λλ€ λ³΄λ, λͺ¨λ λνκ° νκΊΌλ²μ μ΄λ Έκ³ , μ μΆ μκΈ°λ μ΄μ λ§λ¬Όλ €μ λ°λΉ΄λ κ² κ°λ€.
νμ¬ ν΄κ·Ό νμλ λ ν΄μΌ ν κ²μ΄ μλ€κ³ μκ°νλ κ½€ μ€νΈλ μ€μλ€. ν΄κ·Όν΄μλ μ¬μ§ λͺ»νκ³ ν μΌμ μκ°ν΄μΌ νλ€λ!
κ·Έλμ κ°μΈμ ν볡μ μν΄μ, λ νμ¬μμ μ’λ λΉ λ¦ΏλΉ λ¦Ών μ μ λ ₯μΌλ‘ μΌνλ €λ©΄ ν΄κ·Ό ν μ¬μ΄λνλ‘μ νΈλ μμ μ΄ κ°λΉ ν μ μμλ§νΌμ μΌμ λ²λ¦¬λ κ²μ΄ μ’κ² λ€..
κ·Έλμ ν΄μ»€ν€λΆν° μμν΄μ μ½λ©λνκΉμ§ λ§μ κ²½νμ ν΄μ μ’μ μ λ μμλ€.!(λͺΈμ΄ λ§μ΄ νΌκ³€νμ§λ§..)
'2019λ νλ°κΈ° μΈν΄' μΉ΄ν κ³ λ¦¬μ λ€λ₯Έ κΈ
ICTνλ‘μ νΈ μΈν΄μ 1κ°μμ°¨ (0) | 2019.10.12 |
---|---|
ICT νλ‘μ νΈ μΈν΄μ ν©κ²©κΈ° (0) | 2019.10.12 |