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Asahi Hentona
Asahi Hentona (
@yaelanya_ml
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単語分割と後段モデルの損失値を用いた同時最適化
RT @7a7hi: ちなみに,論文賞を頂いた研究の続きの話が自然言語処理ジャーナルで先日公開されました.あわせてご覧ください! →単語分割と後段モデルの損失値を用いた同時最適化 https://t.co/5H2nrgHmYr
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身近になった対話システム:5.対話システムでは今何が問題になっているのか?
RT @mitsu_koh: 私も共著ですが書かせていただきました! これから対話研究を始める方〜ベテランの方皆様の参考になるよう、最新の対話研究のトピックを網羅的にまとめてあります。ぜひ見てみてください! 「身近になった対話システム:5.対話システムでは今何が問題になっている…
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私のブックマーク:対話システム
RT @mknakano: 東中さんのブックマークだ J-STAGE Articles - 私のブックマーク:対話システム https://t.co/imyqgZSF24
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FAST: スマートデバイス用の高速なアノテーションツール
RT @so1owingpixy: 社内で @shunyo_k @tuxedokatze @KoheiWakimoto と書いたアノテーションツールの論文が EMNLP Demo に採択されました!!
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タスク指向対話におけるユーザ要求の理解とその根拠の抽出
タスク指向対話におけるユーザ要求の理解とその根拠の抽出 https://t.co/2YE70fG4aC
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Universal Dependencies 日本語コーパス
たとえば「食べて走る人」という文があったとき,UDの左主辞原則に則ると連体形でない「食べ」が名詞の「人」にかかってしまって不自然な構造になるから,というのが理由らしく,なるほどとなった https://t.co/PpoPiG6DM4
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深層学習を用いた新物質探索に関するサーベイ
RT @resnant: 深層学習を用いた新物質探索に関して、情報処理学会の論文誌に日本語サーベイを書きました(阪大 奥野くん、佐々木先生との共著)。マテリアルズインフォマティクスの具体的な部分を知りたい方にはちょうどよいと思います。ぜひご高覧ください https://t.co…
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自然言語処理技術をサービスの現場へ導入する際のちょっとしたポイント
「自然言語処理で人々の役に立ちたいのならば、アカデミックなことはしばらく脇に置くのがベターだと思う」同感。あと、機械学習をされている方はこのPDFの「3つのキーワード」の話を読まれることをおすすめします。 https://t.co/IJ17yqUEZV
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