Week 1-2

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NLU
  • NLU:理解＝文法的に正しいですか?意味(文の意味がわかりますか?)
    • タスク実生活SOTAモデル構文(COLA)自動構文補正BILSTM,ROBERTA感性解析(SST)商品とサービスレビューデータ正逆判定BERT(ROBERTA)文類似性(STS,MRPC,QQP)類似ドキュメントクラスタBERT(MRI,RTE)推論(自動内部と会計検査T 5,BERT(ALBERT,DERTA)ターゲット推論(QWLI,QNLI,QNLI)要約パフォーマンスを向上させるために必要な「SpanBERT」、「ROBERTa」、「SQAD」検出システム「小型機T 5」、「BERT」、「XLNet」
      - 스닛펫(snippet): "특정 검색어에 대해 답이 되는 요약 정보 조각"
    -> 검색어에 가장 정확하고 정리된 정보를 가진 글을 성정하여 최상단을 띄어주는
  • 以外のタスク
  • 分類:顧客予測、商品カテゴリ分類等から離脱する
  • クラスタ化:類似製品クラスタ化、類似キーワード生成
  • GLUE、SQUADなどの公信力のあるNLU大会(韓国語版の大会もある)
    • トランペットソース
    参照先:データムデータセット
    「ベンチマークデータセットは、汎用的な基準で人工知能の精度を測定し、競争する基礎です」

    データムタイプ
    GLUE
  • 「GLUE基準自然言語理解性能を評価するデータセット」
  • ニューヨーク大学、ワシントン大学、DeepMindなどの大学と協力し、ベンチマークテスト
    • を構築
  • baseline : BiLSTM
  • dataset
  • single-sentence tasks
  • CoLA (Corpus of Linguistic Acceptability)
  • SST-2 (Stanford Sentiment Treebank)
  • similarity and paraphrase tasks
  • MRPC (Microsoft Research Paraphrase Corpus)
  • QQP (Quora Question Pairs)
  • STS-B (Semantic Textual Similarity Benchmark)
  • inference tasks
  • MNLI (Multi-Genre Natural Language Inference)
  • MNLI_m, MNLI_mm
  • QNLI (Question Natural Language Inference)
  • RTE (Recognizing Textual Entailment)
  • WNLI (Winograd Natural Language Inference)
    • SuperGLUE
  • GLUEベンチマークテスト公開後、1年後により難易度の高いSuperGLUEベンチマークテストを再取得
    配置
  • baseline : BERT
  • dataset (8)
  • BoolQ (Boolean Questions)
  • CB (CommitmentBank)
  • COPA (Choice of Plausible Alternatives)
  • MultiRC (Multi-Sentence Reading Comprehension)
  • ReCoRD (Reading Comprehension with Commonsense Reasoning Dataset)
  • RTE (Recognizing Textual Entailment)
  • WiC (Word-in-Context)
  • WSC (Winograd Schema Challenge)
    • SQuAD
  • SQuAD is "a reading comprehension dataset"
  • 質問:Wikipediaの記事からの人々
  • 答えられない質問は、オンラインの人々(非機械の真人)が直接
    • を生成する.
  • 士林が自ら手を出したが、機械は
    • を認識しにくい.
  • 回答:指紋のテキストまたはspan部分または答えを読んでいない可能性があります
    • KLUE & KorQuAD
  • 「KLUE評価韓国語言語モデルの基準」
  • 8技術
  • 「KorQuadデータセットはLG CNS上に構築され公開されたもの」
  • 韓国語言語モデル質疑応答性能基準試験
    • ソース
    ソース
    SQuADソース
    GLUEデータセットソース
    カスタムView-ボール進捗の実装(360波進捗をシミュレート)
    Android取得携帯電話の信号強度まとめ