Transformerの成長は止まらない！Transformerの改善に関する研究のまとめ Part3
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自然言語処理
Transformerの成長は止まらない！ Transformerの改善に関する研究のまとめ Part2
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Transformerの成長は止まらない！Transformerの改善に関する研究のまとめ Part1
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音楽やソースコードを学習しただけでも、自然言語を理解する事に繋がる！？
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機械と人間を区別できるか？テキスト生成モデルと自動生成テキスト検出技術の現状について徹底解説！
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説明可能性とはなにか？NLPにおける説明可能AIの現状を徹底解説！
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Mischief : Transformerモデルを単純な "いたずら" 攻撃によって騙す
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捨ててしまうのはもったいない！BERTの出力を組み合わせて文ベクトルを作るSBERT-WK
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機械翻訳のアイデアをプログラミング言語に導入！教師無しでコードの移植が可能に
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深層学習
アノテートされたデータがないドメインで固有表現認識！？
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出版社・ニュース記事・ユーザの 3 つの関係をモデリングすることでフェイクニュース検出の精度が向上！！Fakenews検出の新提案
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Attentionの定説が覆る!? SYNTHESIZERが教えてくれるAttentionの可能性と未来
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「気まぐれな単語分割(サブワード正則化)」で低頻度語に頑健な機械翻訳を目指すBPE-Dropoutとは
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その知識は本当に有用？知識を用いた対話生成の教師なし手法"Decoupling"を提案
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教師データを使わないAIの予測精度監視！データセットシフトとドメインシフトを完全に理解しろ！
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Domain Shift
Googleが開発した自然言語処理の看板技術BERTの研究はどこまで進んでいる? BERTologyの最前線
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「貧者のためのBERT」：複雑なモデルを単純な手法で軽量化し、限られたリソースで最大限のパフォーマンスを発揮する技術！
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Pruning
WT5?! Text-to-TextモデルでNLPタスクの予測理由を説明する手法！
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