Multi-Turn Response Selection for Chatbots with Deep Attention Matching Network
사람과 open domain topic에 대해서 자연스럽게 대화할 수 있는 챗봇에 대한 연구는 계속 진행되고 있다.
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Hierarchical Recurrent Attention Network for Response Generation
챗봇 시스템은 크게 특정한 task에만 한정된 task oriented 챗봇과 특정 task에 제한되지 않고 자연스럽고 사람처럼 대화하는 non task oriented 챗봇, 두 종류가 있다.
Deep contextualized word representations(ELMo)
Pretrained word representation 방법은 language understanding 분야에서 중요한 요소이다.
Zero-shot Learning of Classifiers from Natural Language Quantification
Siri, Alexa, Google Home 같은 사용자들과 상호작용하는 시스템들이 발전하고 있다.
Language Models are Unsupervised Multitask Learners(GPT-2)
Question answering. machine translation, reading comprehension and summarization 등의 NLP task들은 보통 해당 task에 맞는 특정 dataset에서 supervised 방식으로 학습된다.