# NLG

10개의 포스트
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[Paper review] BART

Intro MLM Models 기존 BERT를 비롯한 다양한 MLM(Masked Language Model) 방법론들이 좋은 성과를 내고 있으나 이들은 주로 특정 end tasks에(prediction, generation, etc.) 치중되어 있다는 한계가 있습니다

2022년 11월 1일
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[논문 리뷰] Towards an open-domain chatbot for language practice

안녕하세요, 오늘 포스트에서는 올해 BEA에서 채택된 언어 교육에 사용하기 위해 학습자의 수준에 알맞게 응답의 난이도를 조정할 수 있는 챗봇을 제안한 연구를 소개해드리려고 합니다.

2022년 8월 19일
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[논문 리뷰] Automatic True/False Question Generation for Educational Purpose

Posted by Jungyoon Choi, Research Engineer, Mediazen AI Edtech team 안녕하세요, 오늘 포스트에서는 교육 목적의 자연어 처리 연구를 위한 ACL 워크샵, BEA에서 올해 2022년도에 채택된 논문 한 편을 소개해드리려

2022년 7월 29일
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[논문 리뷰] Generating Self-Contained and Summary-Centric Question Answer Pairs via Differentiable Reward Imitation Learning

안녕하세요, 본 포스팅에서는 Amazon Alexa의 논문 "Generating Self-Contained and Summary-Centric Question Answer Pairs via Differentiable Reward Imitation Learning"을 리

2022년 7월 11일
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자연어 생성 (NLG)에서 자주 사용되는 디코딩 알고리즘 들

tl;drGreedy: Select the best probable token at a timeBeam Search: Select the best probable responseRandom Sampling: Random based on probabilityTempera

2022년 6월 6일
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OPT 오픈소스 공개

OPT 개요 OPT(Open Pre-trained Transformers) OPT 논문 링크 논문 바로가기 OPT Git-hub 링크 깃허브 바로가기

2022년 5월 19일
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[NLP] Natural Language Generation

문제 정의 \- task가 해결하고자 하는 문제가 무엇인가? text 내에서 핵심 문장 추출데이터셋 소개(대표적인 데이터셋 1개) \- task를 해결하기 위해 사용할 수 있는데 데이터셋이 무엇인가? SubSumE데이터 구조는 어떻게 생겼는가?intent : 요

2022년 2월 23일
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[CS224n] Lecture 15: Natural Language Generation

작성자: 성균관대학교 사회학과 박지은시작하기 전에 자연어 생성이 무엇인지부터 살펴보겠습니다. 자연어 생성은 이름 그대로 주어진 input X가 주어졌을 때, 이를 토대로 새로운 텍스트를 생성하는 작업을 말합니다. 기계 번역, 요약, 대화, 이미지 캡셔닝 등을 예로 들

2021년 12월 30일
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[논문 리뷰] PLOTMACHINES: Outline-Conditioned Generation with Dynamic Plot State Tracking

논문 링크: https://arxiv.org/pdf/2004.14967.pdf ※ 팀 프로젝트에서 논문 리뷰 세미나를 목적으로 작성한 글입니다. narrative, plot 생성 관련 논문을 리뷰해보고자 한다. (QA나 챗봇보다 어려운 듯..)생각보다 잘 맞는

2021년 8월 18일
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Lecture 15 - Natural Language Generation

작성자 : 건국대학교 응용통계학과 정재윤

2021년 6월 2일
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