ブログではないですスマートフォン用の表示で見るブログではないですブログでなくはないですこの広告は、90日以上更新していないブログに表示しています。forumのチャットルームの会話を使ってデータセットを作った&それを用いて応答選択タスクをやってみたという論文。データセットは長めのターン数(平均7.7ターン)のデータセットであんまり無いタイプ。あるがこっちは多人数間の会話そのままのコーパス、こっちは1対1の会話になっている部分を抜き出している。(ある会話の始まりとなる発話)とmessage(それへの返信)を特定してそれが1対1になっている部分を切り出す必要がある。手順としてはチャットルームの発言の後ろからmessageを探し,そこからそのmessageの3分以内の発話についてbackwardに辿っていく形を取るが,その際元々のデータは誰に向けて話しているのかが明示されていない事が問題になる。あった場合にユーザ名と判断している。RAID”のように後で発話を付け加える場合など,message形式になっていないものにも文脈を保つ上で重要なものが存在している一方、複数人で会話している場合は並行して違うユーザに向けた発話がmessage形式を取らずに行われる場合があるため取扱いが難しい。そのためあるユーザが複数人に対してmessageを送っているかをチェックして、送っていない場合は途中の発話も繋げ,そうでない場合は弾いている。区切りトークンで繋げたもの。して応答の適切さを推定。Coling'16]のように発話1つをエンコードするネットワークとその系列をエンコードするネットワークのように分けることはしていない。まあLSTMが一番良い。Bahdanauの新作。ACL'17採録予定の論文。鶴岡研の橋本さんの論文。ICLR'18]月別アーカイブはてなブログをはじめよう!jack_and_rozzさんは、はてなブログを使っています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。