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Sih对ACL2020中NLU研究方向的总结,关于NLU中的研究点,欢迎小伙伴一起讨论idea~ 1. 方向总结1) 优化NLU的结构化表示 Recursive Template-based Frame Generation for Task Oriented Dialog Coach: A Coa
ACL2020 概览目前放出的几篇文章——sih出品,转载请注明出处。 (也放在了知乎一份,滴~传送门在这里,欢迎关注我的知乎呀~) https://zhuanlan.zhihu.com/p/127062292 Generating Hierarchical Explanations on Text
目前对Curriculum Learning的研究进展 会议:ACL 2019 Sentence Level Curriculum Learning for Improved Neural Conversational Models Simple and Effective Curriculum P
Abstract在现实世界中自监督预测的好奇心驱动的探索,能够提供给agent的奖励非常少,或者根本不存在。在这种情况下,好奇心可以作为一种内在的奖励信号,使agent能够探索环境并学习可能在以后的生活中有用的技能。本文把好奇心表述为一个agent在视觉特征空间预测自身行为结果的能力时的误差,并把这
创新点: Adversial learning + Orthogonality Constraints Abstract 背景: 神经网络模型已经表明了它们在Multi-task Learning中的广阔前景,其重点是学习共享层以提取公共的和随不同任务不变的特征。 存在的问题: 但在大多数现有方法中