論文：自然演繹に基づく論理推論の文間類似度学習・含意関係認識への応用

担当：吉澤

γ：ピアソン

ρ：スピアマン

文間の類似度は推論の特徴量に関係している

等位接続では深層学習よりも良い成果だった。逆に深層学習の方が得意だった文の特徴は？

→わからない。これを調べれば何が苦手なのかわかる。

公理とは？類似度と似てるかも？

比較対象のLSTMは？（Mueller and Thyagarajan 2016）としか書いてなかった。そのまま？

baby→meatなど（明らかにおかしい）を過剰生成してしまうのが問題。

論文：正誤情報と文法誤りパターンを考慮した単語分散表現を用いた文法誤り検出

担当：相田

NUCLE：ナックルと読む

タイプ：単語の種類

トークン：単語の出現数

例）nature passes nature.

タイプ2、トークン3