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Deep NLP seminar 2019

개요

TEAMLAB의 Deep NLP 세미나 발표자료를 보관하기 위한 저장소 입니다. 본 세미나는 딥러닝을 활용하여 NLP의 다양한 태스크들을 해결한 문제들에 대해 발표하고 구현하는 것을 목표로 합니다.

발표 및 코드 유의사항

  • 구현에 한해서는 반드시 구현을 포함합니다.
  • 영문 대표 데이터셋과 함께 반드시 한글 데이터셋에 대한 실험을 진행한다.
  • 3개 이상의 데이터셋에 대하여, 실험을 실시하며 데이터 종류에 따른 전처리 코드를 포함한다.
  • 최종산출물 코드는 반드시 py 파일로 작성하되, 실험결과 CSV 형태로 저장하는 자동화된 코드로 생성한다.
  • 코드의 작성은 pytorch로 하되, pytorch의 예제 코드 작성방법에 준하여 코드를 작성한다.
  • 가능한한 zero-base로 작성하되, pytorch-transformer, spaCy, fast-ai 등의 외부코드를 활용할 수 있다면 추가로 작성한다.

일정 및 주제

NLP trends

http://ruder.io/state-of-transfer-learning-in-nlp/

Date Paper Presenter ppt code category
09/18 Sequence to Sequence Learning with Neural Networks Sion Jang ppt code MT
09/18 Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate Jeyoung Kim ppt MT
09/25 Attention Is All You Need Hyeonju Lee LM
09/25 Convolutional Sequence to Sequence Learning Seokkyu Choi ppt code MT
10/02 Multimodal Machine Translation with Embedding Prediction Sion Jang ppt MT
10/02 Deep contextualized word representations Jeyoung Kim LM
10/16 BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding Hyeonju Lee LM
10/16 RoBERTa: A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach Seokkyu Choi LM
10/23 OpenKE: An Open Toolkit for Knowledge Embedding Sion Jang ppt QA
10/23 Reading Wikipedia to Answer Open-Domain Questions Jeyoung Kim QA
10/30 Bidirectional Attention Flow for Machine Comprehension Hyeonju Lee QA
10/30 Bidirectional Attentive Memory Networks for Question Answering over Knowledge Bases Seokkyu Choi QA
11/06 RMDL: Random Multimodel Deep Learning for Classification Sion Jang Classification
11/06 MaskGAN: Better Text Generation via Filling in the___ Jeyoung Kim Generation
11/13 Long Text Generation via Adversarial Training with Leaked Information Hyeonju Lee Generation
11/13 Deep Graph Convolutional Encoders for Structured Data to Text Generation Seokkyu Choi Generation
11/20 GPT-2: Language Models are Unsupervised Multitask Learners Sion Jang LM + Generation
11/20 XLNet: Generalized Autoregressive Pretraining for Language Understanding Jeyoung Kim LM + Generation
11/27 Semi-Supervised Sequence Modeling with Cross-View Training Hyeonju Lee NER
11/27 SciBERT: Pretrained Contextualized Embeddings for Scientific Text Seokkyu Choi RE
12/04 BERT for Coreference Resolution: Baselines and Analysis Sion Jang CR
12/04 Sense Vocabulary Compression through the Semantic Knowledge of WordNet for Neural Word Sense Disambiguation Jeyoung Kim WSA
12/11 CRIM at SemEval-2018 Task 9: A Hybrid Approach to Hypernym Discovery Hyeonju Lee Hypernym

References