1. Overview of QA system QA(Question Answering) system: 자연어로 된 질문에 정확한 답을 하는 것을 목표로 함. 다양한 기준으로 QA system을 분류할 수 있음. IR_based_QuestionX의 경우, open domain 주제의 factoid/list questions에 대해 structured data인 knowledge base를 활용하여 answer를 도출. 1.1 Domain 1.1.1. Open Domain 특정 도메인에 국한되지 않고, 다양한 주제에 대해 질문/답변하는 시스템. 1.1.2. Closed Domain 특정 주제(예: 의료, 법률 등)에 대해 답변하는 질문/답변하는 시스템. 주로 전문적인 주제를 다루며, 제한된 정보를 취급하므로 ..

‘FantasyCoref’ 페이퍼에서 Revealing the Myth of Higher-Order Inference in Coreference Resolution 에 제시된 모델을 사용하여 파인튜닝 실험을 진행하였다. Abstract This paper analyzes the impact of higher-order inference (HOI) on the task of coreference resolution. HOI has been adapted by almost all recent coreference resolution models without taking much investigation on its true effectiveness over representation learning. To..

이머징 이슈를 측정하는 방식으로 ‘term burstiness’를 공부해보기로 했다. term burstiness를 다룬 논문은 여럿 있는데, 그 중에서도 이 연구가 향후 bursty해질 term을 ‘예측’한다는 관점에서 설명이 가장 잘 되어있는 것 같다. 이머징 이슈에서는 어떤 주제가 bursty해질 것인가에 대한 ‘예측’이 핵심이라고 생각한다. Abstract Research topics rise and fall in popularity over time, some more swiftly than others. The fastest rising topics are typically called bursts; for example “deep learning”, “internet of things” an..

‘Pop Your Filter Bubble’ 프로젝트를 진행하면서 DKN: Deep Knowledge-Aware Network for News Recommendation 논문을 리뷰하게 되었다. 뉴스의 내용을 반영한 추천을 위해 네트워크 분석이 유용할 것이라고 생각했다. 논조는 결국 단어의 관계에 의해 형성되기 때문이다. Abstract Online news recommender system aim to address the information explosion of news and make personalized recommendation for users. In general, news language is highly condensed, full of knowledge entities and co..

‘Pop Your Filter Bubble’ 프로젝트를 진행하면서 Political Ideology Detection Using Recursive Neural Networks 논문을 리뷰하게 되었다. Abstract An individual’s words often reveal their political ideology. Existing automated techniques to identify ideology from text focus on bags of words or wordlists, ignoring syntax. Taking inspiration from recent work in sentiment analysis that successfully models the compositional ..

‘Pop Your Filter Bubble’ 프로젝트를 진행하면서 MIND: A Large-scale Dataset for News Recommendation 논문을 리뷰하게 되었다. MIND 데이터셋을 가지고 뉴스 기사 추천 시스템에 적용 가능한 다양한 알고리즘과, text-representation 방식, user 임베딩 방식을 실험하였다. Abstract News recommendation is an important technique for personalized news service. Compared with product and movie recommendations which have been comprehensively studied, the research on news recommen..