| 일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 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 |
Tags
- SUMBT:Slot-Utterance Matching for Universal and Scalable Belief Tracking
- 데이터 합성
- 정보처리기사전공자
- 백준
- Leveraging Slot Descriptions for Zero-Shot Cross-Domain Dialogue State Tracking
- 다이나믹 프로그래밍
- 정보처리기사 수제비
- How Much Knowledge Can You Pack Into the Parameters of a Language Model?
- nlp논문리뷰
- 정보처리기사 책 추천
- Python
- classification text
- 2020정보처리기사필기
- 딥러닝기초
- 파이썬을 파이썬답게
- fasttext text classification 한글
- 모두의딥러닝
- Zero-shot transfer learning with synthesized data for multi-domain dialogue state tracking
- 정보처리기사전공자합격후기
- 프로그래머스
- MySQL
- DST zeroshot learning
- DST fewshot learning
- dialogue state tracking
- 자연어처리 논문 리뷰
- From Machine Reading Comprehension to Dialogue State Tracking: Bridging the Gap
- Few Shot Dialogue State Tracking using Meta-learning
- til
- 검색엔진
- few shot dst
Archives
- Today
- Total
목록데이터 합성 (1)
🌲자라나는청년
[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 ..
논문리뷰
2021. 9. 2. 00:02