| 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 |
- 검색엔진
- DST zeroshot learning
- classification text
- 모두의딥러닝
- How Much Knowledge Can You Pack Into the Parameters of a Language Model?
- From Machine Reading Comprehension to Dialogue State Tracking: Bridging the Gap
- dialogue state tracking
- Leveraging Slot Descriptions for Zero-Shot Cross-Domain Dialogue State Tracking
- 정보처리기사전공자
- 정보처리기사 수제비
- til
- 딥러닝기초
- 프로그래머스
- MySQL
- 자연어처리 논문 리뷰
- DST fewshot learning
- fasttext text classification 한글
- Few Shot Dialogue State Tracking using Meta-learning
- 데이터 합성
- SUMBT:Slot-Utterance Matching for Universal and Scalable Belief Tracking
- 정보처리기사 책 추천
- Python
- 다이나믹 프로그래밍
- 2020정보처리기사필기
- few shot dst
- 파이썬을 파이썬답게
- 정보처리기사전공자합격후기
- Zero-shot transfer learning with synthesized data for multi-domain dialogue state tracking
- 백준
- nlp논문리뷰
- Today
- Total
목록nlp논문리뷰 (3)
🌲자라나는청년
[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..