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© jojonki
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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://podcasters.spotify.com/pod/show/lnlp-ninja/support
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://podcasters.spotify.com/pod/show/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
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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．
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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．
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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．
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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．
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