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- A Neural Attention Model for Abstractive Sentence Summarization
- The Natural Language Decathlon:Multitask Learning as Question Answering
- Multi Task Learning Objectives for Natural Language Processing
- T5 논문 리뷰
- RuntimeError: DataLoader worker (pid(s) ) exited unexpectedly
- Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer
- 바닥부터 배우는 강화 학습
- Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer 리뷰
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- Attention Is All You Need
- BERT 사용방법
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- 길찾기
- hugging face tokenizer에서 special case 추가하기
- TOD 논문리뷰
- attention 설명
- MMTOD
- 다양한 모듈에서 log쓰기
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- 뉴텝스 400
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- ImageNet Classification with Deep ConvolutionalNeural Networks 리뷰
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목록2022/01 (4)
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[queue]프로그래머스-기능개발
프로그래머스에서 문제를 풀어보았다. queue를 이용해서 풀어보았다. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 from collections import deque def solution(progresses, speeds): jobque = deque(progresses) speedque = deque(speeds) time =0 answer = [] go = 0 while jobque: job = jobque.popleft() speed = speedque.popleft() while True: if job + speed*time >= 100: go+=1 break else: if go != 0: answer.append(go) go =0 t..
[NLP 논문 리뷰]The Natural Language Decathlon:Multitask Learning as Question Answering
제목:The Natural Language Decathlon: Multitask Learning as Question Answering 저자:Bryan McCann, Nitish Shirish Keskar, Caiming Xiong, Richard Socher 이번에 리뷰해 볼 논문은 Natural Language Decathlon, 한국말로는 자연어 10종 종합경기 라는 제목을 가지고 있는 논문입니다. 이 논문은 제가 하고 있는 연구주제(QA 를 대화시스템에 적용)와 주제가 비슷하기도 하고, 그리고 Multitask Learning의 내용을 다루고 있다는 점에서 T5 와 GPT-2,3 등의 논문에서도 인용하였던 중요한 논문이라 리뷰해 보게 되었습니다. (전체 내용을 세세하게 리뷰하기 보다는 제 연구에 ..
[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