論文：Predicting Annotation Difficulty to Improve Task Routing and Model Performance for Biomedical Information Extraction 担当：多田さん
- どういうアノテーションをする？：population, interventions and outcomeの3つ
- percent data dropped (p.14)？：難しい（定義したdifficultyの高いもの）を落とす
- どれくらい難しいものを落としたのか、を示すと（横軸にすると）良さそう：future work
- difficulty (p.8) クラウドワーカーと一致したら難しいの？
- 数字が高いほど難しい
- 相関が高い方が簡単になりそう。。。
- クラウドワーカーと専門家が一致したら簡単になりそう
- どちらか一方しか注釈をつけていなかったら難しい
- universal sentence encoder：先行研究。transformerを使っているらしい。いろんなタスクを解かせたもの。
論文：Addressing Troublesome Words in Neural Machine Translation 担当：丸山さん
- nmtにとって翻訳するのが難しい単語：troublesome wordを定義
- どんな単語が集まった？：わからない
- わかれば最後の処理がいらなくなる
- 人が見た時のdifficult wordではないかもしれない
- もっとたくさん作れそう
- troublesome word のなかでbleuスコアを算出
- low：低頻度
- amb：曖昧性
- others：それ以外
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