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목록논문리뷰 (6)
🌲자라나는청년
[NLP논문리뷰]How Much Knowledge Can You Pack Into the Parameters of a Language Model?
제목 : HowMuchKnowledge Can You Pack Into the Parameters of a Language Model? 저자 : Adam Roberts, Colin Raffel, Noam Shazeer 발행년도 : 2020 paper : https://arxiv.org/abs/2002.08910 code : https://github.com/google-research/google-research/tree/master/t5_closed_book_qa Review QA모델에 대한 논문 중 google에서 출간한 논문. 기존의 QA task는 passage를 보여주고 이에 대한 답을 찾아가는 방식이었다. 그러나 이 논문은 passage를 보여주지 않고 질문 부터 한다. 즉 다양한 task에 ..
[NLP논문 리뷰] Zero-shot transfer learning with synthesized data for multi-domain dialogue state tracking(2020)
제목 : Zero-shot transfer learning with synthesized data for multi-domain dialogue state tracking 저자 : Giovanni Campagna Agata Foryciarz Mehrad Moradshahi Monica S. Lam 발행년도 : 2020 paper : https://arxiv.org/pdf/2005.00891.pdf code : https://github.com/stanford-oval/genie-toolkit Review 이번 논문은 Domain State Tracking(DST) 에서의 Zero/Few shot learning과 관련한 논문이다. 이 논문은 새로운 모델 구조를 만든것이 아니라, ontology를 이용해 ..
[NLP논문리뷰] Leveraging Slot Descriptions for Zero-Shot Cross-Domain Dialogue State Tracking
제목 : Leveraging Slot Descriptions for Zero-Shot Cross-Domain Dialogue State Tracking 저자 : Zhaojiang Lin , Bing Liu, Seungwhan Moon, Paul Crook, Zhenpeng Zhou, Zhiguang Wang, Zhou Yu, Andrea Madotto, Eunjoon Cho, Rajen Subba 발행년도 : 2021 paper : https://arxiv.org/abs/2105.04222 code : https://github.com/facebookresearch/Zero-Shot-DST 연구실에서 Domain State Tracking에 대한 연구를 계속 하면서, 여기저기서 제공되는 새로운 데이터에 ..
[NLP논문리뷰]From Machine Reading Comprehension to Dialogue State Tracking: Bridging the Gap
제목 : From Machine Reading Comprehension to Dialogue State Tracking: Bridging the Gap 저자 : Shuyang Gao, Sanchit Agarwal, Tagyoung Chung, Di Jin, Dilek Hakkani-Tur 발행년도 : 2020 paper : https://arxiv.org/abs/2004.05827 code : x Review Dialogue state tracking(DST)는 task oriented dialogue system의 중요한 부분이지만, 데이터가 부족한것은 accurate하고 robust한 시스템을 만드는데 큰 장애물로 작용한다. 이 논문은 데이터 부족의 문제를 RC(Reading Comprehesion)..
[NLP논문리뷰]SUMBT:Slot-Utterance Matching for Universal and Scalable Belief Tracking(2019)
제목 : SUMBT:Slot-Utterance Matching for Universal and Scalable Belief Tracking 저자 : Hwaran Lee* Jinsik Lee* Tae-Yoon Kim 발행년도 : 2019 paper : https://arxiv.org/abs/1907.07421 code : https://github.com/SKTBrain/SUMBT Review 전에 리뷰한것과 마찬가지로 DST(domain state tracking)시스템은 새로운 도메인이나 slot을 추가해야 할 때, 어려움이 있다는 문제점이 있다. annotation이 매우 비싼 data이기 때문!(인력이 많이 들어간다). 그래서 나온 방법으로 slot-utterance matching belief t..
[논문리뷰]Few Shot Dialogue State Tracking using Meta-learning(2021)
제목 : Few Shot Dialogue State Tracking using Meta-learning 저자 : Saket Dingliwal, Shuyang Gao, Sanchit Agarwal, Chien-Wei Lin, Tagyoung Chung, Dilek Hakkani-T¨ur 발행년도 : 2021 paper : https://arxiv.org/abs/2101.06779 code : https://github.com/saketdingliwal/Few-Shot-DST Review dialogue state tracking(DST)가 특정 목적을 가진 chatbot을 만들기 위해 많이 사용되는 방법이지만, dst를 만들기 위해서는 잘 annotation 된 데이터가 필요하다. 그러나 annotatio..