生物と機械の間(自然言語処理研究と徒然。DeepにLerning中)

自然言語処理研究@レベル1。「コンピュタと人間の相互理解を深める」を大きなテーマにしています。タスクは対話システム。分子生物学から興味が移動したため、生物と機械の間を探しています。生物をモデルにしたプログラムが好きです。

強く、賢く、美しく。クラシック、クール、チャーミング。 本気に必死に。

memory network を使って対話文を学習させる 4日目

続き

 

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前回から、応答を単語ではなく、文書にすべく格闘中

どうやら参考文献になっている。

Learning End-to-End Goal-Oriented Dialog with Multiple Answers

はgit hubありみたいだ。

 

しかもdaialog(対話)の小さくて短いコーパスがあることが発覚!

これから色々といじって実験して、、、って進めていく上でこれはありがたい!

小さいデータセット(ある程度精度の出る)ないと学習に時間かかってすっごく大変だから、、、泣

 

ということで早速git hubで中身を見ていこー!

と思ったけどtensorflow、、、!

 

chainerと違ってインストールから手こずるから嫌なんだよなぁ。

ということで、これを機に人さまに教えてもらったpychormを使ってみたい。

 

だけど、今日は、無線LANを使えるところでないところで作業していたので、

原論文

Learning End-to-End Goal-Oriented Dialog with Multiple Answers

を読んでまとめている。

 

おちあい先生方式で

10分間で

どんなもの?

先行研究と比べてどこがすごい?

技術や手法のキモはどこ?

どうやって有効だと証明した?

議論はある?

次に読むべき論文は?

をまとめるのをやりたかったけど、

どんなもの?

しかできてない。

お・そ・い!

 

この時間までに絶対これする!って感覚忘れないでいたい。

あと、英語力落ちてる。

文法書もできてないし。

最近研究、英語、仕事とたるんでるなぁ。

 

明日は気合入れた格好して、気合入れていきたい。

 

明日!

.Learning End-to-End Goal-Oriented Dialog with Multiple Answers

構築、memory networkをどう対話に使うのか。(seq2seqにどう組み込んでいるのか。応答の文章にどう絡めているのか)を見たい。