'📚 논문' 카테고리의 글 목록 (2 Page)

📚 논문

Discovering New Intents with Deep Aligned Clustering

2023.08.16

지난번 A Probabilistic Framework for Discovering New Intents 논문을 읽고, 논문을 더 잘 이해하고자 해당 논문의 베이스가 되는 DeepAligned 논문을 읽게 되었다. Introduction우선 이 논문의 목적은 known intent로 labeled 된 data를 가지고 새로운 intent를 발견하는 것이다.이 작업을 수행하기 위해 기존에는 다음 두 가지 어려움이 있었다:1. 제한된 양의 known intents의 사전지식을 new intent에게 전달하기 어렵다.2. unlabeled known과 new intent를 둘다 clustering 하기 위해 친근한 표현을 학습하기 위한 높은 퀄리티의 supervised signal을 만들기 어렵다. 이에 대한 ..

📚 논문

A Probabilistic Framework for Discovering New Intents

2023.07.27

chatGPT 때문인지, 요즘 대화형 시스템에 관심이 정말 많다.그중, task-oriented dialogue system에 대해 연구를 하게 되었다.Task-oriented dialogue system를 주제로 리서치를 해보니, intent detection (의도 감지)가 해당 주제에서 중요한 task라는 것을 알았다. 그럴 만도 한 것이, task-oriented 챗봇은 특정 작업을 수행하기 위해 설계된 시스템인데, 작업을 수행하기 위해서는 그 작업이 무엇에 관한 것인지 등 의도를 먼저 아는 것이 중요하기 때문이다.그리하여 나는 정말 최근에 ACL에 수록된 A Probabilistic Framework for Discovering New Intents 라는 논문으로 연구를 시작하게 되었다. 이렇..

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USTORY: Unsupervised Story Discovery from Continuous News Streams via Scalable Thematic Embedding

2023.07.11

얼마 전, 텍스트마이닝 공부를 하면서 네이버 기사들을 크롤링하여 군집화하는 작업을 진행해보았다.해당 작업에서는 코사인 유사도를 구해서 특정 threshold (ex. 0.5)를 기준으로, 해당 threshold를 넘으면 같은 기사로 분류하고,아니면 다른 기사로 분류하는 작업을 진행했었다. (https://yjoonjang.tistory.com/7)이런 실습은 정말 재미있었음과 동시에, '실제로도 이렇게 간단하게 cosine similarity만을 고려해서 군집화 할까?' 라는 의문을 제기했다 .이에 리서치 해보던 중 이 논문을 읽게 되었는데, 내용이 상당히 흥미로웠다.이번에도 자세히 읽었으니, 읽은 흔적을 첨부해본다.Abstract뉴스 기사에 있어서, 기사의 모든 정보를 무분별하게 인코딩하는 단순 모델..

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CLICK: Constrastive Learning for Injecting Contextual Knowledge to Conversational Recommender System

2023.06.26

요즘 대화형 챗봇에 관심이 많다.그런데 chatGPT와 대화를 해 보았을 때, 내가 좋아하는 것이 뭔지 딱 알려주지 않으면 제대로 파악 못하는 경우가 엄청 많다.이에 대화만으로 나의 선호도를 파악하는 챗봇은 없을까? 관련해서 신박한 알고리즘은 없을까? 에 대해 생각해 보았고, 위 논문을 접하게 됐다. 자세히, 열심히 읽었으니, 읽은 흔적을 첨부해야겠다. (필기 많음 주의)Abstract현존하는 대화형 추천 시스템 (Conversational Recommender Systems. 줄여서 CRS라고 부르더라.)은 대화만으로 전체적인 유저 선호도를 알지 못한다. 선호하는 item이 대화에서 나오지 않는다면, 유저 선호도를 분석하는 것에 있어서 어려움이 있는 것이다.이에 해당 논문은 CLICK을 제안한다. CL..

Discovering New Intents with Deep Aligned Clustering

A Probabilistic Framework for Discovering New Intents

USTORY: Unsupervised Story Discovery from Continuous News Streams via Scalable Thematic Embedding

CLICK: Constrastive Learning for Injecting Contextual Knowledge to Conversational Recommender System

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