論文：Multi-Turn Response Selection for Chatbots with Deep Attention Matching Network 担当：鈴木 応答選択のタスク。 2つのAttention
選択肢の数だけrを替えて計算、マッチングスコアの一番高いものを出力。 Duban corpusは全体的にスコアが低く、難しそう
RNNだと学習コストが高いため、transformerを利用したが、学習に関する比較はない。 論文： Conditional Word Embedding and Hypothesis Testing via Bayes-by-Backprop 担当：吉澤 HotellingのT2検定 [link] を用いると、単語分散表現内の無駄な接合がなくなってすっきりする。
KL距離とコサイン類似度の比較
会議のデータを用いているが、議題にも影響しそう。 |
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