[논문리뷰] Towards Emotional Support Dialog Systems (ACL 2021)
요약: 이 논문에서는 정서적 지지 대화(ESC) 작업을 정의하고, 정서적 지원 대화 데이터셋(ESConv)을 구성하여 효과적인 정서적 지지를 제공하기 위한 대화 시스템 연구에 기여하고자 한다. 연구 결과, 지원 전략의 중요성을 강조하고 ESConv의 유용성을 보여준다.
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[논문리뷰] A Model-agnostic Data Manipulation Method for Persona-based Dialogue Generation (ACL 2022)
요약: 이 논문은 대화 생성 모델에 개인화를 도입하기 위한 데이터 문제를 해결하기 위해, 효율적인 데이터 조작 방법을 제안하고, 이를 통해 생성 모델의 성능을 향상시키는 방법을 탐구한다.
[논문리뷰] FASTopic- Pretrained Transformer is a Fast, Adaptive, Stable, and Transferable Topic Model (NeurIPS 2024)
요약: 이 논문에서는 기존의 효율성, 안정성 및 효과성 문제를 해결하기 위해 빠르고 적응 가능하며 안정적이고 이전 가능성 높은 주제 모델인 FASTopic을 제안합니다. FASTopic은 데이터셋 내에서 문서 임베딩과 주제 및 단어 임베딩 간의 의미적 관계를 직접 모델링하여 잠재적...
[논문리뷰] TopicGPT- A Prompt-based Topic Modeling Framework (NAACL 2024)
요약: TopicGPT는 대형 언어 모델을 활용하여 텍스트에서 잠재적 주제를 발견하고, 인간의 분류와 더 잘 일치하며 해석 가능성을 높인 주제 모델링 프레임워크이다. 이 모델은 사용자가 주제를 보다 쉽게 지정하고 수정할 수 있도록 하여, 고품질의 해석 가능한 주제를 제공한다.
[논문리뷰] Towards Revealing the Mystery behind Chain of Thought- A Theoretical Perspective (NeurIPS 2023)
요약: 생각의 체인(Chain-of-Thought, CoT) 프롬프트가 대규모 언어 모델(LLM)의 수학 및 추론 과제 성능을 크게 향상시키는 방법과 이론적 기초를 탐구한 연구로, CoT를 사용하여 결정 문제와 기초 수학 문제 해결 능력을 분석하였다.