Ep13: You May Not Need Attention

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.

Ep12: Word Embedding based Edit Distance

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.

Ep11: Query Tracking for E-commerce Conversational Search: A Machine Comprehension Perspective

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.

Ep10: Automatic Evaluation of Neural Personality-based Chatbots

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.

Ep9: Learning and Evaluating Sparse Interpretable Sentence Embeddings

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.

Ep8: Zero-Shot Adaptive Transfer for Conversational Language Understanding

第8回では,Microsoftのスロットタギングの論文を紹介しました.

ep7: Training Millions of Personalized Dialogue Agents

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.

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

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.

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

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

ep4: CoQA: A Conversational Question Answering Challeng

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.