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Leading NLP Ninja

Author: jojonki

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Description

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.気になったこと・質問・間違い等,フィードバック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
52 Episodes
Reverse
Masked Language Modelingを活用して語彙拡張を行うTerm Set Expansionの手法を解説しました. 今回紹介した記事はこちらのissueで解説しています. https://github.com/jojonki/arXivNotes/issues/409 サポーターの方も募集中です. https://www.patreon.com/jojonki --- Support this podcast: https://anchor.fm/lnlp-ninja/support
CMUとGoogle Researchによる40言語9タスクによるベンチマークXTREMEを解説しました.Cross-lingualな評価にとても良さそうです. 今回紹介した記事はこちらのissueで解説しています. https://github.com/jojonki/arXivNotes/issues/400 サポーターも募集中です. https://www.patreon.com/jojonki --- Support this podcast: https://anchor.fm/lnlp-ninja/support
ICLR 2020より,Replaced Token Detectionタスクによる事前学習によってGLUEとSQuADでSOTAを獲得したStanford x Googleのモデルを解説しました. 今回紹介した記事はこちらのissueで解説しています. https://github.com/jojonki/arXivNotes/issues/391 サポーターも募集中です. https://www.patreon.com/jojonki --- Support this podcast: https://anchor.fm/lnlp-ninja/support
ICASSP 2020より,ビジュアル情報を利用し,マスクされた音声信号を復元できるマルチモーダルASRを解説しました. 今回紹介した記事はこちらのissueで解説しています. https://github.com/jojonki/arXivNotes/issues/384 サポーターも募集中です. https://www.patreon.com/jojonki --- Support this podcast: https://anchor.fm/lnlp-ninja/support
AAAI 2020より,多言語文埋め込みフレームワークEMUを解説しました. 今回紹介した記事はこちらのissueで解説しています. https://github.com/jojonki/arXivNotes/issues/371 サポーターも募集中です. https://www.patreon.com/jojonki --- Support this podcast: https://anchor.fm/lnlp-ninja/support
ICLR 2020より,factorized embeddingとパラメタ共有によるパラメタ削減及び文順序予測タスクを採用したALBERTを解説しました. 今回紹介した記事はこちらのissueで解説しています. https://github.com/jojonki/arXivNotes/issues/348 サポーターも募集中です. https://www.patreon.com/jojonki --- Support this podcast: https://anchor.fm/lnlp-ninja/support
ICLR 2020より,BERT/RoBERTaの埋め込み空間に,敵対摂動を入れるVirtual Adversarial Trainingによって,モデル性能を改善するFreeLBという手法を解説しました. 今回紹介した記事はこちらのissueで解説しています. https://github.com/jojonki/arXivNotes/issues/347 サポーターも募集中です. https://www.patreon.com/jojonki --- Support this podcast: https://anchor.fm/lnlp-ninja/support
NeurIPS 2019よりDeepMindが発表した,様々な異なるタスク(テキスト分類とQA)のデータセットをepisodic memoryを利用して1モデルで学習できる手法を解説しました. 今回紹介した記事はこちらのissueで解説しています. https://github.com/jojonki/arXivNotes/issues/326 サポーターも募集中です. https://www.patreon.com/jojonki --- Support this podcast: https://anchor.fm/lnlp-ninja/support
第44回では,多言語で事前学習されたBERTを用いて,多言語でUniversal Dependenciesのタスクを解くモデルを解説しました. 今回紹介した記事はこちらのissueで解説しています. https://github.com/jojonki/arXivNotes/issues/322 サポーターも募集中です. https://www.patreon.com/jojonki --- Support this podcast: https://anchor.fm/lnlp-ninja/support
第43回では,Byte Pair Encodingを用いたサブワード正則化手法,BPE-dropoutを解説しました. 今回紹介した記事はこちらのissueで解説しています. https://github.com/jojonki/arXivNotes/issues/302 サポーターも募集中です. https://www.patreon.com/jojonki --- Support this podcast: https://anchor.fm/lnlp-ninja/support
第42回では,HuggingFace社のBERT, GPT-2, RoBERTaなどが気軽に利用できるTransformersフレームワークを紹介しました. 今回紹介した記事はこちらのissueで解説しています. https://github.com/jojonki/arXivNotes/issues/295 サポーターも募集中です. https://www.patreon.com/jojonki --- Support this podcast: https://anchor.fm/lnlp-ninja/support
第41回では,ACL 2019より要約タスクにおける"重要性"をモデル化して,Outstanding Paperを獲得した論文を説明しました. 今回紹介した記事はこちらのissueで解説しています. https://github.com/jojonki/arXivNotes/issues/290 サポーターも募集中です. https://www.patreon.com/jojonki --- Support this podcast: https://anchor.fm/lnlp-ninja/support
第40回では,ACL 2019よりFacebookのOpenDialKGという知識グラフを探索できる対話推論モデルを解説しました 今回紹介した記事はこちらのissueで解説しています. https://github.com/jojonki/arXivNotes/issues/287 サポーターも募集中です. https://www.patreon.com/jojonki --- Support this podcast: https://anchor.fm/lnlp-ninja/support
第39回では,ACL 2019 NLP for Conversational AIのBest Paperから,対話応答生成タスクにおいて,対話履歴と応答候補の因果関係に着目したリランキング手法を提案したモデルを紹介しました. 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/283 --- Support this podcast: https://anchor.fm/lnlp-ninja/support
第38回では,Amazonの方のACL 2019の参加レポートを解説しました 今回紹介した記事はこちらのissueで解説しています. github.com/jojonki/AI-Post-Notes/issues/2 Podcastのなかで紹介したarxivのメタ情報を簡単にコピペするChrome拡張 https://chrome.google.com/webstore/detail/arxiv-clip/enkadffnndphdjnpjamejdjlcbkkbpmp サポーターも募集中です. https://www.patreon.com/jojonki --- Support this podcast: https://anchor.fm/lnlp-ninja/support
第37回では,ACL 2019から,ACL2019からDSTC7のマルチモーダル対話でSOTAを獲得したMulti-Modal Transformer Networks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/272 サポーターも募集中です. www.patreon.com/jojonki --- Support this podcast: https://anchor.fm/lnlp-ninja/support
第36回では,IJCAI 2019から,自然言語処理を用いた最近のRLに関するサーベイ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/267 --- Support this podcast: https://anchor.fm/lnlp-ninja/support
第35回では,ACL 2019から,階層的にVAEを用いてマルチターン対話における言語生成を行う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/261 --- Support this podcast: https://anchor.fm/lnlp-ninja/support
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 番組への支援は,こちらからお待ちしております. --- Support this podcast: https://anchor.fm/lnlp-ninja/support
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 番組への支援は,こちらからお待ちしております. --- Support this podcast: https://anchor.fm/lnlp-ninja/support
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