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- vec2text with Round-Trip Translations [31.0]
本研究では,任意の自然言語テキストを生成することができるモデルについて検討する。 それらは普遍的なvec2textモデルと呼ばれます。 普遍性,多様性,流布性,意味的構造という,4つの望ましい特性を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Sep 2022 17:20:18 GMT)- 2vecの逆でベクトルからのテキスト生成。面白い研究であるし、今も今後も機械翻訳や要約などテキスト生成系の技術は近しい動きをしているのだろうが、自然言語って何なんだろうと思わなくもない。
- Lost in Translation: Reimagining the Machine Learning Life Cycle in Education [12.8]
機械学習(ML)技術は、教育においてますます普及している。 ML技術が長年の教育原則と目標をどのように支えているかを調べる必要がある。 本研究では,教育専門家へのインタビューから得られた質的な洞察をもとに,この複雑な景観を考察した。
論文 参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Sep 2022 17:14:01 GMT)- 教育へのAI適用についてインタビューを行った結果をまとめた論文。社会実装に関わる課題、教育ということもあり倫理に関連する話題も多い。
- SPACE-3: Unified Dialog Model Pre-training for Task-Oriented Dialog Understanding and Generation [123.4]
SPACE-3は、大規模対話コーパスから学習する、新しい半教師付き会話モデルである。 幅広いダウンストリームダイアログタスクを効果的に微調整できる。 その結果、SPACE-3は8つの下流ダイアログベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成することがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Sep 2022 14:17:57 GMT)