日: 2022年11月18日

The Technological Emergence of AutoML: A Survey of Performant Software and Applications in the Context of Industry

  • The Technological Emergence of AutoML: A Survey of Performant Software and Applications in the Context of Industry [72.1]
    Automated/Autonomous Machine Learning (AutoML/AutonoML)は比較的若い分野である。 このレビューは、このトピックに関する知識に2つの主要な貢献をしている。 オープンソースと商用両方の既存のAutoMLツールについて、最新かつ包括的な調査を提供する。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Tue, 8 Nov 2022 10:42:08 GMT)
  • AutoMLのサーベイ、細部まで包括的で122ページ、引用数583と大規模

DiaASQ

  • DiaASQ: A Benchmark of Conversational Aspect-based Sentiment Quadruple Analysis [84.8]
    そこで本稿では,対話におけるターゲット・アスペクト・オピニオン・センタティメントの感情四重項を検出するために,対話的側面に基づく感情四重項分析,すなわちDiaASQを導入する。 大規模で高品質な中国語データセットを手動で構築し、手動翻訳による英語版データセットも取得する。 エンドツーエンドの四重項予測を効果的に実行し、より優れた発話四重項抽出のために、リッチな対話特化特徴表現と談話特徴表現を組み込むことに成功している。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 10 Nov 2022 17:18:20 GMT)
  • 対話の「target-aspect-opinion-sentiment」を判別するためのデータセット。規模は1000対話、7452発話。中国語のデータで構築されたうえで、手動で英語に翻訳されたデータが存在するとのことで様々な問題設定で使用できそう。
  • プロジェクトサイトはhttps://github.com/unikcc/DiaASQとのことだが、現時点では404