Player FM - Internet Radio Done Right
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コンテンツは jojonki によって提供されます。エピソード、グラフィック、ポッドキャストの説明を含むすべてのポッドキャスト コンテンツは、jojonki またはそのポッドキャスト プラットフォーム パートナーによって直接アップロードされ、提供されます。誰かがあなたの著作物をあなたの許可なく使用していると思われる場合は、ここで概説されているプロセスに従うことができますhttps://ja.player.fm/legal。
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ep42: HuggingFace's Transformers: State-of-the-art Natural Language Processing
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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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1 ep52(ACL): A Two-Stage Masked LM Method for Term Set Expansion 31:11
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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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1 ep51 (arXiv): XTREME: A Massively Multilingual Multi-task Benchmark for Evaluating Cross-lingual Generalization 27:27
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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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1 ep50 (ICLR): ELECTRA: Pre-training Text Encoders as Discriminators Rather Than Generators 28:01
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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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1 ep49 (ICASSP): Looking Enhances Listening: Recovering Missing Speech Using Images 22:10
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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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1 ep48 (AAAI): Emu: Enhancing Multilingual Sentence Embeddings with Semantic Specialization 38:33
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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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1 ep47 (ICLR): ALBERT: A Lite BERT for Self-supervised Learning of Language Representations 25:34
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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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1 ep46: FreeLB: Enhanced Adversarial Training for Language Understanding 24:21
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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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1 ep45: Episodic Memory in Lifelong Language Learning 36:02
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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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1 ep44: 75 Languages, 1 Model: Parsing Universal Dependencies Universally 36:03
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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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1 ep43: BPE-Dropout: Simple and Effective Subword Regularization 36:45
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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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1 ep42: HuggingFace's Transformers: State-of-the-art Natural Language Processing 19:44
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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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1 ep41: A Simple Theoretical Model of Importance for Summarization 45:25
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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 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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1 ep40: OpenDialKG: Explainable Conversational Reasoning with Attention-based Walks over Knowledge Graphs 34:17
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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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1 ep39: Conversational Response Re-ranking Based on Event Causality and Role Factored Tensor Event Embedding 26:05
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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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1 ep38: Trends in Natural Language Processing: ACL 2019 In Review 23:58
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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/lnlp-ninja/support…
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