DeepLearning における会話モデル： Seq2Seq から VHRED まで - Qiita
こんにちは。 DeepLearning で対話ロボットを作ろうとしているインコです。 この記事は mixi Advent Calendar 2017 の 12/03 の記事です。 概要 近年対話モデルとして DeepLearning を用いた End to End のアプローチが盛んに行われています。 この記事ではこれらに用いられるモデルとして一問一答に使われる Seq2Seq から出発して、複数発話コンテキストを扱いベイズ的なアプローチを組み込んだ VHRED を理解することをゴールとします。 会話モデルのもろもろ https://arxiv.org/pdf/1506.05869.pdf DeepLearning で対話！と言ったときにまず出てくる基本的なモデルが Sequence to Sequence こと Seq2Seq です。 これは発話・応答のシーケンスのペアを学習させることで
Deep Learning for NLP Best Practices
Deep Learning for NLP Best Practices Neural networks are widely used in NLP, but many details such as task or domain-specific considerations are left to the practitioner. This post collects best practices that are relevant for most tasks in NLP. This post gives an overview of best practices relevant for most tasks in natural language processing. Update July 26, 2017: For additional context, the Ha
Taming Recurrent Neural Networks for Better Summarization | Abigail See
This blog post is about the ACL 2017 paper Get To The Point: Summarization with Pointer-Generator Networks by Abigail See, Peter J Liu, and Christopher Manning. [paper] [code] The internet age has brought unfathomably massive amounts of information to the fingertips of billions – if only we had time to read it. Though our lives have been transformed by ready access to limitless data, we also find
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