最高の Pre Show ポッドキャスト (2024)

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ep52(ACL): A Two-Stage Masked LM Method for Term Set Expansion 31:11

4+ y ago31:11

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

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ep51 (arXiv): XTREME: A Massively Multilingual Multi-task Benchmark for Evaluating Cross-lingual Generalization 27:27

4+ y ago27:27

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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． https://www.patreon.com/jojonki --- Support this podcast: https://podcasters.spotify.com/pod/show/lnlp-ninja/support

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ep50 (ICLR): ELECTRA: Pre-training Text Encoders as Discriminators Rather Than Generators 28:01

4+ y ago28:01

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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． https://www.patreon.com/jojonki --- Support this podcast: https://podcasters.spotify.com/pod/show/lnlp-ninja/support…

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ep49 (ICASSP): Looking Enhances Listening: Recovering Missing Speech Using Images 22:10

4+ y ago22:10

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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 --- Support this podcast: https://podcasters.spotify.com/pod/show/lnlp-ninja/support

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ep48 (AAAI): Emu: Enhancing Multilingual Sentence Embeddings with Semantic Specialization 38:33

5y ago38:33

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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 サポーターも募集中です． https://www.patreon.com/jojonki --- Support this podcast: https://podcasters.spotify.com/pod/show/lnlp-ninja/support

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ep47 (ICLR): ALBERT: A Lite BERT for Self-supervised Learning of Language Representations 25:34

5y ago25:34

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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 --- Support this podcast: https://podcasters.spotify.com/pod/show/lnlp-ninja/support

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ep46: FreeLB: Enhanced Adversarial Training for Language Understanding 24:21

5y ago24:21

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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 サポーターも募集中です． https://www.patreon.com/jojonki --- Support this podcast: https://podcasters.spotify.com/pod/show/lnlp-ninja/support…

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ep45: Episodic Memory in Lifelong Language Learning 36:02

5y ago36:02

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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 --- Support this podcast: https://podcasters.spotify.com/pod/show/lnlp-ninja/support…

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ep44: 75 Languages, 1 Model: Parsing Universal Dependencies Universally 36:03

5y ago36:03

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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 --- Support this podcast: https://podcasters.spotify.com/pod/show/lnlp-ninja/support

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ep43: BPE-Dropout: Simple and Effective Subword Regularization 36:45

5y ago36:45

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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 サポーターも募集中です． https://www.patreon.com/jojonki --- Support this podcast: https://podcasters.spotify.com/pod/show/lnlp-ninja/support

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ep42: HuggingFace's Transformers: State-of-the-art Natural Language Processing 19:44

5y ago19:44

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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 --- Support this podcast: https://podcasters.spotify.com/pod/show/lnlp-ninja/support

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ep41: A Simple Theoretical Model of Importance for Summarization 45:25

5y ago45:25

45:25

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

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ep40: OpenDialKG: Explainable Conversational Reasoning with Attention-based Walks over Knowledge Graphs 34:17

5y ago34:17

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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 --- Support this podcast: https://podcasters.spotify.com/pod/show/lnlp-ninja/support

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ep39: Conversational Response Re-ranking Based on Event Causality and Role Factored Tensor Event Embedding 26:05

5y ago26:05

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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 --- Support this podcast: https://podcasters.spotify.com/pod/show/lnlp-ninja/support

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ep38: Trends in Natural Language Processing: ACL 2019 In Review 23:58

5+ y ago23:58

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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 --- Support this podcast: https://podcasters.spotify.com/pod/show/l…

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ep37: Multimodal Transformer Networks for End-to-End Video-Grounded Dialogue Systems 26:15

5+ y ago26:15

26:15

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

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ep36: A Survey of Reinforcement Learning Informed by Natural Language 26:47

5+ y ago26:47

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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 --- Support this podcast: https://podcasters.spotify.com/pod/show/lnlp-ninja/support

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ep35: Modeling Semantic Relationship in Multi-turn Conversations with Hierarchical Latent Variables 26:36

5+ y ago26:36

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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 --- Support this podcast: https://podcasters.spotify.com/pod/show/lnlp-ninja/support

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ep34: Do Neural Dialog Systems Use the Conversation History Effectively? 16:30

5+ y ago16:30

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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． --- Support this podcast: https://podcasters.spotify.com/pod/show/lnlp-ninja/support

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ep33: Target-Guided Open-Domain Conversation 38:41

5+ y ago38:41

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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． --- Support this podcast: https://podcasters.spotify.com/pod/show/lnlp-ninja/support

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ep32: We need to talk about standard splits 22:17

5+ y ago22:17

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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．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/241 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://podcasters.spotify.com/pod/s…

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ep31: CommonsenseQA: A Question Answering Challenge Targeting Commonsense Knowledge 33:02

5+ y ago33:02

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

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ep30: Probing the Need for Visual Context in Multimodal Machine Translation 25:32

5+ y ago25:32

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

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ep29: What's in a Name? Reducing Bias in Bios without Access to Protected Attributes 31:18

5+ y ago31:18

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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 --- Support this podcast: https://podcasters.spotify.com/pod/show/lnlp-ninja/support

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ep28: Attention is not Explanation 24:53

5+ y ago24:53

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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 --- Support this podcast: https://podcasters.spotify.com/pod/show/lnlp-ninja/support

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ep27: 今年度の振り返りとこれからについて 17:14

5+ y ago17:14

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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自然言語処理の基本と技術 Graham Neubig先生のNLPプログラミングチュートリアル言語処理のための機械学習入門番組への支援は，こちらからお待ちしております． --- Support this podcast: https://podcasters.spotify.com/pod/show/lnlp-ninja/support

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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 16:19

5+ y ago16:19

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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．番組への支援は，こちらからお待ちしております．www.patreon.com/jojonki --- Support this podcast: https://podcasters.spotify.com/pod/show/lnlp-ninja/support

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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 18:22

5+ y ago18:22

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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．番組への支援は，こちらからお待ちしております．www.patreon.com/jojonki --- Support this podcast: https://podcasters.spotify.com/pod/show/lnlp-ninja/support

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ep24: BERT for Joint Intent Classification and Slot Filling 21:08

5+ y ago21:08

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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 番組への支援は，こちらからお待ちしております．www.patreon.com/jojonki --- Support this podcast: https://podcasters.spotify.com/pod/show/lnlp-ninja/support

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ep23: End-to-End Knowledge-Routed Relational Dialogue System for Automatic Diagnosis 29:19

5+ y ago29:19

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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 番組への支援は，こちらからお待ちしております．www.patreon.com/jojonki --- Support this podcast: https://podcasters.spotify.com/pod/show/lnlp-ninja/support

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ep22: What are the biases in my data? 13:21

5+ y ago13:21

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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 番組への支援は，こちらからお待ちしております．www.patreon.com/jojonki --- Support this podcast: https://podcasters.spotify.com/pod/show/lnlp-ninja/support

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ep21: BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding 32:19

6y ago32:19

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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 番組への支援は，こちらからお待ちしております．www.patreon.com/jojonki --- Support this podcast: https://podcasters.spotify.com/pod/show/lnlp-ninja/support

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ep20: Comprehensive evaluation of statistical speech waveform synthesis 19:07

6y ago19:07

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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 番組への支援は，こちらからお待ちしております．www.patreon.com/jojonki --- Support this podcast: https://podcasters.spotify.com/pod/show/lnlp-ninja/support

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ep19: SentencePiece: A simple and language independent subword tokenizer and detokenizer for NLP 37:24

6y ago37:24

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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 番組への支援は，こちらからお待ちしております．www.patreon.com/jojonki --- Support this podcast: https://podcasters.spotify.com/pod/show/lnlp-ninja/support

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ep18: PyText: A Seamless Path from NLP research to production 28:02

6y ago28:02

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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 番組への支援は，こちらからお待ちしております．www.patreon.com/jojonki 今年もよろしくおねがいします！ --- Support this podcast: https://podcasters.spotify.com/pod/show/lnlp-ninja/support…

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ep17: User Modeling for Task Oriented Dialogues 52:40

6y ago52:40

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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 番組への支援は，こちらからお待ちしております．www.patreon.com/jojonki --- Support this podcast: https://podcasters.spotify.com/pod/show/lnlp-ninja/support

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ep16: Contextual Topic Modeling For Dialog Systems 29:07

6y ago29:07

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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番組への支援は，こちらからお待ちしております． www.patreon.com/jojonki--- Support this podcast: https://podcasters.spotify.com/pod/show/lnlp-ninja/support

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ep15: Another Diversity-Promoting Objective Function for Neural Dialogue Generation 31:48

6y ago31:48

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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 番組への支援は，こちらからお待ちしております． www.patreon.com/jojonki--- Support this podcast: https://podcasters.spotify.com/pod/show/lnlp-ninja/support…

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ep14: XNLI: Evaluating Cross-lingual Sentence Representations 37:39

6y ago37:39

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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 番組への支援は，こちらからお待ちしております． www.patreon.com/jojonki --- Support this podcast: https://podcasters.spotify.com/pod/show/lnlp-ninja/support

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ep13: You May Not Need Attention 25:36

6y ago25:36

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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番組への支援は，こちらからお待ちしております． www.patreon.com/jojonki--- Support this podcast: https://podcasters.spotify.com/pod/show/lnlp-ninja/support

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ep12: Word Embedding based Edit Distance 30:10

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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番組への支援は，こちらからお待ちしております． www.patreon.com/jojonki--- Support this podcast: https://podcasters.spotify.com/pod/show/lnlp-ninja/support

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ep11: Query Tracking for E-commerce Conversational Search: A Machine Comprehension Perspective 40:06

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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番組への支援は，こちらからお待ちしております． www.patreon.com/jojonki--- Support this podcast: https://podcasters.spotify.com/pod/show/lnlp-ninja/support

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ep10: Automatic Evaluation of Neural Personality-based Chatbots 36:29

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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番組への支援は，こちらからお待ちしております． www.patreon.com/jojonki--- Support this podcast: https://podcasters.spotify.com/pod/show/lnlp-ninja/support

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ep9: Learning and Evaluating Sparse Interpretable Sentence Embeddings 46:54

6y ago46:54

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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番組への支援は，こちらからお待ちしております． https://www.patreon.com/jojonki--- Support this podcast: https://podcasters.spotify.com/pod/show/lnlp-ninja/support

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ep8: Zero-Shot Adaptive Transfer for Conversational Language Understanding 24:28

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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．https://anchor.fm/lnlp-ninja/episodes/ep6-Bag-of-Experts-Architectures-for-Model-Reuse-in-Conversational-Language-Understanding-e24tuf--- Support this podcast: https://podcasters.spotify.com/pod/show/lnlp-ni…

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ep7: Training Millions of Personalized Dialogue Agents 27:05

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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--- Support this podcast: https://podcasters.spotify.com/pod/show/lnlp-ninja/support

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ep6: Bag of Experts Architectures for Model Reuse in Conversational Language Understanding 26:06

6y ago26:06

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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--- Support this podcast: https://podcasters.spotify.com/pod/show/lnlp-ninja/support

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ep5: Analysing the potential of seq-to-seq models for incremental interpretation in task-oriented dialogue 31:46

6y ago31:46

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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--- Support this podcast: https://podcasters.spotify.com/pod/show/lnlp-ninja/support

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ep4: CoQA: A Conversational Question Answering Challeng 22:14

6y ago22:14

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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--- Support this podcast: https://podcasters.spotify.com/pod/show/lnlp-ninja/support

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ep3: Large-Scale Multi-Domain Belief Tracking with Knowledge Sharing 22:19

6y ago22:19

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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--- Support this podcast: https://podcasters.spotify.com/pod/show/lnlp-ninja/support

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