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[NLP논문리뷰]Zero-shot Generalization in Dialog State Tracking through GenerativeQuestion Answering
논문 제목 : Zero-shot Generalization in Dialog State Tracking through Generative Question Answering 저자 : Shuyang Li,, Jin Cao, Mukund Sridhar, Henghui Zhu, Shang-Wen Li, Wael Hamza, Julian McAuley 제가 연구하고 있는 분야인 TOD(Task Oriented Dialogue), 그 중에서도 DST(Dialogue State Tracking)에 관련된 논문입니다. DST는 대화안에 있는 중요한 내용을 찾아서 기록하는 모델을 말하는데, 이 논문은 Question Answering을 통해서 Zero-shot DST를 구현하였습니다. 그럼 리뷰 시작하도록 하겠습니다. ..
아래 코드대로 하면 tokenize 해도 [C1] 은 tokenize되지 않고 유지된다. special_tokens_dict = {'additional_special_tokens': ['[C1]','[C2]','[C3]','[C4]']} num_added_toks = tokenizer.add_special_tokens(special_tokens_dict) model.resize_token_embeddings(len(tokenizer)) 출처 : https://github.com/huggingface/tokenizers/issues/247
[NLP 논문리뷰] BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers forLanguage Understanding
제목 : BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding 저자 : Jacob Devlin Ming-Wei Chang Kenton Lee Kristina Toutanova 링크 : https://arxiv.org/pdf/1810.04805.pdf 아직 뚝딱석사 1학기긴 하지만(이제 곧 2학기).. 그래도 제가 생각하기에 NLP가 최근 사람들에게 핫 해지고, 한단계 성장을 이루게 된 것은 BERT의 영향이 크다고 생각합니다. 한국에서도 BERT와 관련된 좋은 책들이 많이 나오고 있구요! 그래서 이번에는 제가 이해한 BERT논문을 정리하고, 요약해 보았습니다. 논문을 읽어보니, 유튜브에서 설명 들었던것, 각종 블로..