memory network を使って対話文を学習させる 4日目
続き
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。