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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... more
FAQs about Leading NLP Ninja:How many episodes does Leading NLP Ninja have?The podcast currently has 52 episodes available.
May 16, 2020ep52(ACL): A Two-Stage Masked LM Method for Term Set ExpansionMasked 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...more32minPlay
April 18, 2020ep51 (arXiv): XTREME: A Massively Multilingual Multi-task Benchmark for Evaluating Cross-lingual GeneralizationCMU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...more28minPlay
March 14, 2020ep50 (ICLR): ELECTRA: Pre-training Text Encoders as Discriminators Rather Than GeneratorsICLR 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...more29minPlay
February 21, 2020ep49 (ICASSP): Looking Enhances Listening: Recovering Missing Speech Using ImagesICASSP 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...more23minPlay
February 09, 2020ep48 (AAAI): Emu: Enhancing Multilingual Sentence Embeddings with Semantic SpecializationAAAI 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...more39minPlay
January 12, 2020ep47 (ICLR): ALBERT: A Lite BERT for Self-supervised Learning of Language RepresentationsICLR 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...more26minPlay
January 01, 2020ep46: FreeLB: Enhanced Adversarial Training for Language UnderstandingICLR 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...more25minPlay
December 01, 2019ep45: Episodic Memory in Lifelong Language LearningNeurIPS 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...more37minPlay
November 24, 2019ep44: 75 Languages, 1 Model: Parsing Universal Dependencies Universally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...more37minPlay
November 04, 2019ep43: BPE-Dropout: Simple and Effective Subword Regularization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...more37minPlay
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