Leading NLP Ninja

34 EpisodesProduced by jojonki

Leading NLP Ninjaでは最近のNLP (Natural Language Processing)に関連する論文をjojonkiが短く紹介します.NLPの勉強・研究から日が浅いので,間違ったことを言っていたらご指摘頂けると嬉しいです.紹介する論文は,基本的に下記の論文まとめから取り上げる予定です.https://github.com/jojonki/arXivNotes/issues Support this podcast: https://anchor.fm/lnlp-ninja/support

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ep34: Do Neural Dialog Systems Use the Conversation History Effectively?

June 7th, 2019

16:30

第34回では,ACL 2019から,ニューラル対話生成モデルが,対話履歴を効果的に活用しているか調査した論文を紹介しました.

今回紹介した論文はこちらのissueで解説しています. github.com/jojonki/arXivNotes/issues/254

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ep33: Target-Guided Open-Domain Conversation

June 1st, 2019

38:41

第33回では,ACL 2019から,目的のトピックにスムーズに対話遷移できるopen-domainの対話システムに関する論文を紹介しました.

今回紹介した論文はこちらのissueで解説しています. github.com/jojonki/arXivNotes/issues/242

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ep32: We need to talk about standard splits

May 26th, 2019

22:17

github上でご指摘いただきましたが,実験2のReproductionのシステムの優劣を完全に逆にして説明していることが判明しました.issueのコメント欄を御覧ください.他にも怪しくなってきた気がするのでお気付きの方はどんどんコメント頂けると嬉しいです。


第32回では,ACL 2019から,標準的なデータセットのsplitに起因するシステム比較手法の危険性を示す論文を解説しました. …

ep31: CommonsenseQA: A Question Answering Challenge Targeting Commonsense Knowledge

May 11th, 2019

33:02

第30回では,NAACLのBest Short Paperに選ばれた,マルチモーダル機械翻訳におけるビジョンモダリティの貢献具合を調査した論文を紹介しました.

今回紹介した論文はこちらのissueで解説しています.
github.com/jojonki/arXivNotes/issues/229

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ep30: Probing the Need for Visual Context in Multimodal Machine Translation

April 30th, 2019

25:32

第30回では,NAACLのBest Short Paperに選ばれた,マルチモーダル機械翻訳におけるビジョンモダリティの貢献具合を調査した論文を紹介しました.

今回紹介した論文はこちらのissueで解説しています.
github.com/jojonki/arXivNotes/issues/228

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ep29: What's in a Name? Reducing Bias in Bios without Access to Protected Attributes

April 22nd, 2019

31:18

第29回では,NAACLのBest Thematic Paperに選ばれた,学習データに含まれるバイアスを軽減させる手法を紹介しました.名前の単語埋め込みと予測確率の相関関係にペナルティを与えるロス関数を提案しています.


今回紹介した論文はこちらのissueで解説しています.
github.com/jojonki/arXivNotes/issues/226

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ep28: Attention is not Explanation

April 13th, 2019

24:53

第28回では,NAACLより学習した重みに対する透明性・説明性について一石を投じる論文を解説しました.
今回紹介した論文はこちらのissueで解説しています.

github.com/jojonki/arXivNotes/issues/221

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ep27: 今年度の振り返りとこれからについて

March 31st, 2019

17:14

第27回では,2018年度の振り返りの特別回として,アンケート結果の共有,NLPのおすすめ勉強方法と教材,論文の読み方,期末の振り返りと今後について話しました.

  • アンケートの振り返り
  • NLPの勉強の仕方,論文の読み方
  • 今期,来期のはなし 

紹介した書籍やサイト

ep26: 大規模な自動解析データが形態素解析器をどこまで小さくできるか

March 23rd, 2019

16:19

第26回では,NLP2019のニューラルネットワークベースのシンプルな形態素解析器について解説しました.
今回紹介した論文は予稿集が公開され次第,issueを公開にします

現在視聴者の方へのアンケートを実施しているので,数分で終わりますのでぜひご協力ください.

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ep25: サブワードに基づく単語分散表現の縮約モデリング

March 17th, 2019

18:22

第25回では,NLP2019のサブワードを利用した単語分散表現のモデルについて解説しました.
今回紹介した論文は予稿集が公開され次第,issueを公開にします

現在視聴者の方へのアンケートを実施しているので,数分で終わりますのでぜひご協力ください.

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ep24: BERT for Joint Intent Classification and Slot Filling

March 2nd, 2019

21:08

第24回では,BERTを利用してインテント分類とスロット抽出をjoint learningした手法を解説しました.
今回紹介した論文はこちらのissueで解説しています.

github.com/jojonki/arXivNotes/issues/210

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ep23: End-to-End Knowledge-Routed Relational Dialogue System for Automatic Diagnosis

February 24th, 2019

29:19

第23回では,患者との対話を通して医療診断を行う対話システムKR-DSの解説をしました.
今回紹介した論文はこちらのissueで解説しています.

github.com/jojonki/arXivNotes/issues/206

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ep22: What are the biases in my data?

February 17th, 2019

13:21

第22回では,Microsoft Research Blogで解説された差別的バイアスの発見と分析に記事を解説しました.github.com/jojonki/AI-Post-Notes/issues/1


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ep21: BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding

February 3rd, 2019

32:19

第21回では,Googleによる双方向コンテキストを獲得した言語モデルBERTの解説をしました.
今回紹介した論文はこちらのissueで解説しています.

github.com/jojonki/arXivNotes/issues/199

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ep20: Comprehensive evaluation of statistical speech waveform synthesis

January 27th, 2019

19:07

第20回では,Amazonが行った音声合成の知覚評価に関する論文を解説しました.
今回紹介した論文はこちらのissueで解説しています.

github.com/jojonki/arXivNotes/issues/194

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ep19: SentencePiece: A simple and language independent subword tokenizer and detokenizer for NLP

January 20th, 2019

37:24

第19回では,Googleが開発したサブワードによるTokenizer/DetokenizerであるSentencePieceを解説しました.
今回紹介した論文はこちらのissueで解説しています.

github.com/jojonki/arXivNotes/issues/186

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ep18: PyText: A Seamless Path from NLP research to production

January 14th, 2019

28:02

ep18: PyText: A Seamless Path from NLP research to production
第18回では,FacebookによるNLPのモデル化のためのフレームワーク,PyTextを解説しました.
今回紹介した論文はこちらのissueで解説しています.

github.com/jojonki/arXivNotes/issues/179

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ep17: User Modeling for Task Oriented Dialogues

December 31st, 2018

52:40

第17回では,Googleによるタスク指向対話におけるユーザーシミュレーターの論文について解説しました.

今回紹介した論文はこちらのissueで解説しています.

github.com/jojonki/arXivNotes/issues/180


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ep16: Contextual Topic Modeling For Dialog Systems

December 9th, 2018

29:07

第16回では,Amazonによるコンテキストを利用したトピック分類のモデルについて解説しました.

今回紹介した論文はこちらのissueで解説しています.
github.com/jojonki/arXivNotes/issues/162

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ep15: Another Diversity-Promoting Objective Function for Neural Dialogue Generation

December 2nd, 2018

31:48

第15回では,AAAI 2019 Deep Dialに採択された,ニューラル対話生成モデルの論文を解説しました.あのりょぼっとさんの論文でして恐縮しながら解説しました.

今回紹介した論文はこちらのissueで解説しています.理解が及ばず説明が曖昧な個所がありましたが,りょぼっとさん本人にissueで細くコメントもらっていますので是非見てみてください.
github.com/jojonki/arXivNotes/issues/159

ep14: XNLI: Evaluating Cross-lingual Sentence Representations

November 25th, 2018

37:39

第14回では,Facebook AI Researchによる多言語におけるNLIタスクの評価データセット及び多言語NLIにおけるベースラインを解説しました.

今回紹介した論文はこちらのissueで解説しています.
github.com/jojonki/arXivNotes/issues/155

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ep13: You May Not Need Attention

November 4th, 2018

25:36

第13回では,アテンションを使わず,エンコーダー・デコーダーを統合した,機械翻訳モデルの手法を解説しました.

今回紹介した論文はこちらのissueで解説しています.
github.com/jojonki/arXivNotes/issues/148

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ep12: Word Embedding based Edit Distance

October 28th, 2018

30:10

第12回では,単語埋め込みを利用した編集距離を利用して,文の類似度を計算する手法を解説しました.

今回紹介した論文はこちらのissueで解説しています.
github.com/jojonki/arXivNotes/issues/145

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ep11: Query Tracking for E-commerce Conversational Search: A Machine Comprehension Perspective

October 21st, 2018

40:06

第11回では,CIKMでAlibabaが発表した,Eコーマスの検索を対話的に行う対話検索のモデルをを解説しました.

今回紹介した論文はこちらのissueで解説しています.
github.com/jojonki/arXivNotes/issues/139

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ep10: Automatic Evaluation of Neural Personality-based Chatbots

October 7th, 2018

36:29

第10回では,対話応答生成モデルが,個性を反映した応答を生成出来ているかを,自動評価する手法を提案したモデルを解説しました.

今回紹介した論文はこちらのissueで解説しています.
github.com/jojonki/arXivNotes/issues/138

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ep9: Learning and Evaluating Sparse Interpretable Sentence Embeddings

October 1st, 2018

46:54

第9回では,文ベクトルをスパース化することで解釈性を与えることが出来ないか,という問題に挑戦した論文を解説しました.

今回紹介した論文はこちらのissueで解説しています.
https://github.com/jojonki/arXivNotes/issues/137

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ep8: Zero-Shot Adaptive Transfer for Conversational Language Understanding

September 24th, 2018

24:28

第8回では,Microsoftのスロットタギングの論文を解説しました.
今回紹介した論文の解説はこちらにあります.https://github.com/jojonki/arXivNotes/issues/128

前々回のエピソードを予め聞いておくと,今回の内容は分かりやすいかもしれません.

ep7: Training Millions of Personalized Dialogue Agents

September 11th, 2018

27:05

第7回では,EMNLP 2018でFacebookが開発したペルソナデータセット及びそのペルソナに沿ったEnd-to-end雑談対話システムを解説しました.
今回紹介した論文の解説はこちらにあります.https://github.com/jojonki/arXivNotes/issues/130

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ep6: Bag of Experts Architectures for Model Reuse in Conversational Language Understanding

September 6th, 2018

26:06

第6回では,NAACL-HLT 2018より,Microsoftのスロットタギングの論文を紹介しました.
今回紹介した論文の解説はこちらにあります.
https://github.com/jojonki/arXivNotes/issues/129

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ep5: Analysing the potential of seq-to-seq models for incremental interpretation in task-oriented dialogue

August 30th, 2018

31:46

第5回では,EMNLP2018から対話における非流暢性がSeq2Seqに及ぼす影響を調べた論文を紹介しました.
https://github.com/jojonki/arXivNotes/issues/125

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ep4: CoQA: A Conversational Question Answering Challeng

August 28th, 2018

22:14

第4回では,スタンフォード大から公開された対話的なQAのコーパスの論文を説明しました.
https://github.com/jojonki/arXivNotes/issues/124

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ep3: Large-Scale Multi-Domain Belief Tracking with Knowledge Sharing

August 24th, 2018

22:19

第3回ではACL 2018からBelief Trackingに関する論文を説明しました.
今回紹介した論文のまとめ
github.com/jojonki/arXivNotes/issues/107

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ep2: Zero-Shot Dialog Generation with Cross-Domain Latent Actions

August 21st, 2018

35:41

第2回ではSIGDIAL 2018でベストペーパーを獲得した,対話応答生成のモデルを説明しました.タスク指向型の対話における新しい応答生成モデルの提案になっていて面白いです.
今回紹介した論文のまとめ
https://github.com/jojonki/arXivNotes/issues/123

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ep1: Joint Learning of Domain Classification and Out-of-Domain Detection with Dynamic Class Weighting for Satisficing False Acceptance Rates.

August 17th, 2018

13:32

第1回ではInterspeech 2018から対話システムにおけるドメイン選択,ドメイン外発話棄却をテーマにした論文を紹介します.
今回紹介した論文のまとめ.
https://github.com/jojonki/arXivNotes/issues/112

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