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Pointer Generator Get To The Point: Summarization with Pointer-Generator Networks(2017, ACL, Google) Seq2seq RNN 기반 모델의 발전된 형태 Hybrid pointer-generator network: Pointing 메커니즘을 통해 새로운 단어를 생성 Coverage : 요약문을 생성하는 시점을 기준으로 포함된 정보에 대해서는 그 다음 단계에서 token의 생성 확률을 낮춤에 따라 새로운 token을 포함하게 함 Seq2seq RNN Encoder, Decoder, attention distribution와 context vector, vocabulary distrubution으로 구성 RNN Encoder : sou..

COSMIC: COmmon Sense knowledge for eMotion Identification in Conversations (Findings of EMNLP 2020) [논문링크] -> https://aclanthology.org/2020.findings-emnlp.224.pdf Findings는 메인 컨퍼런스는 아니지만, 아쉽게 떨어진 좋은 논문들을 의미한다고 보면 됨 이 논문은 DialougeRNN이라는 다른 연구와 비슷한 방식으로 진행이 됨. 핵심은 speaker tracking, listener tracking, context tracking 세 가지 요소가 있음 Speaker은 화자의 감정 상태가 업데이트 되는 state Listener은 다른 사람의 감정 상태가 업데이트 되는 sta..

MELD : A Multimodal Multi-Party Dataset for Emotion Recognition in Conversations, ACL 2019 Multimodal : text, audio 기반의 데이터셋, 얼굴 사진은 align은 안되어있음 (scene만 제공) Multi-Party : 다화자간의 대화 (2명 이상) 대화 속 감정인식에서 상당히 많이 쓰이는 데이터세트이며, 우리가 실습할 데이터이기도 하다. 기존에 EmotionLines라는 ERC 데이터세트가 있는데, 이를 잘못된 부분을 필터링하고 멀티모달로 확장 Friends 티비 프로그램에서 수집한 데이터세트 다화자간 데이터이지만, 필터링을 통해 두 명의 대화로 만든 버전도 존재 A | B | A | C | B ⇒ A | B | A..

2022년 5월 30일에 시작된 K-Digital Training AI 데이터 사이언티스트 양성 과정 3기 교육이 총 24주간(약 5개월)에 걸쳐서 2022년 11월 11일에 드디어 끝이 났습니다!! 제가 이 교육과정을 시작하기 전, 패캠 후기를 찾아봤을 때 많은 분들의 후기를 보고 이 과정에 용기있게 참여할 수 있었습니다. 그래서 저도 패스트캠퍼스 KDT에 관심있는 분들께 도움이 되고자 짧게나마 지난 5개월의 과정을 정리해보도록 하겠습니다. 교육 후기 목차 1) 참여하게 된 계기 2) 프로젝트 진행 과정 3) 5개월과정 회고 4) 마무리(추?비추?) 1) 참여하게 된 계기 저는 세계사와 철학을 사랑하는 문과생이며 교육전공을 졸업하였습니다. 학교를 졸업한 뒤 교육대학원을 진학하려고 했으나 약간의 휴식을 ..