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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://anchor.fm/lnlp-ninja/support
 
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シリーズ64 第8回「out like a light」と「give someone the benefit of the doubt」知ってる単語を使ってネイティブが使う慣用句の表現を身につけましょう!ECC による
 
シリーズ63 第7回「live to do something」と「one’s own flesh and blood」知ってる単語を使ってネイティブが使う慣用句の表現を身につけましょう!ECC による
 
シリーズ63 第4回「a red flag」と「one's eyes are bigger than one's stomach」知ってる単語を使ってネイティブが使う慣用句の表現を身につけましょう!ECC による
 
シリーズ63 第1回「a run on something」と「eighty-six something or someone」知ってる単語を使ってネイティブが使う慣用句の表現を身につけましょう!ECC による
 
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
 
シリーズ62 第12回「from rags to riches」と「count one’s chickens before they hatch」知ってる単語を使ってネイティブが使う慣用句の表現を身につけましょう!ECC による
 
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
 
シリーズ62 第8回「hold someone/something up」と「learn one's lesson」知ってる単語を使ってネイティブが使う慣用句の表現を身につけましょう!ECC による
 
シリーズ62 第5回「rough around the edges」と「dig something/someone」知ってる単語を使ってネイティブが使う慣用句の表現を身につけましょう!ECC による
 
シリーズ62 第2回「hold one's cards close to one's chest」と「at stake」知ってる単語を使ってネイティブが使う慣用句の表現を身につけましょう!ECC による
 
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
 
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