Leading NLP Ninja

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

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

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

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

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！

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 

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

第２回ではSIGDIAL 2018でベストペーパーを獲得した，対話応答生成のモデルを説明しました．タスク指向型の対話における新しい応答生成モデルの提案になっていて面白いです． 今回紹介した論文のまとめ https://github.com/jojonki/arXivNotes/issues/123

第１回ではInterspeech 2018から対話システムにおけるドメイン選択，ドメイン外発話棄却をテーマにした論文を紹介します． 今回紹介した論文のまとめ． https://github.com/jojonki/arXivNotes/issues/112