টুইট
- টুইট, বর্তমান পৃষ্ঠা।
- টুইট এবং উত্তর
- মিডিয়া
আপনি @stanfordnlp-কে ব্লক করেছেন
আপনি কি এই টুইটগুলি দেখতে চাওয়ার বিষয়ে নিশ্চিত? টুইটগুলি দেখা হলে @stanfordnlp অবরোধ মুক্ত হবে না।
-
Stanford NLP Group পুনঃ টুইট করেছেন
Algorithms like LSTM and RNN may work in practice. But do they work in theory?, asks M. Steedman
#ACL2018pic.twitter.com/Ua8pKFDQwS
ধন্যবাদ। আপনার সময়রেখাকে আরো ভালো করে তুলতে টুইটার এটিকে ব্যবহার করবে। পূর্বাবস্থায়পূর্বাবস্থায় -
Riedel: For QAngaroo multi-hop QA dataset, you cannot just do context matching; we spent a lot of effort removing biases; we had extra info at annotation time that we didn’t release. Bad: Still multiple choice, test set still comes from the same process as training (kind of).
এই থ্রেডটি দেখানধন্যবাদ। আপনার সময়রেখাকে আরো ভালো করে তুলতে টুইটার এটিকে ব্যবহার করবে। পূর্বাবস্থায়পূর্বাবস্থায় -
.
@riedelcastro: SQuAD-pretrained models have actually been really useful for building applications like for questions over compliance documents at@BloomsburyAI.এই থ্রেডটি দেখানধন্যবাদ। আপনার সময়রেখাকে আরো ভালো করে তুলতে টুইটার এটিকে ব্যবহার করবে। পূর্বাবস্থায়পূর্বাবস্থায় -
Uh-oh, looks like we might need to keep an eye out for Russian agents at
@Stanford on the tail of@McFaul….
https://www.bloomberg.com/politics/articles/2018-07-18/putin-asked-trump-to-question-obama-s-ambassador-sanders-says …ধন্যবাদ। আপনার সময়রেখাকে আরো ভালো করে তুলতে টুইটার এটিকে ব্যবহার করবে। পূর্বাবস্থায়পূর্বাবস্থায় -
Blunsom: The right way to pursue and evaluate NLU/QA is success in transfer learning. Transfer learning, not multi-task learning which isn’t a true test of this.
এই থ্রেডটি দেখানধন্যবাদ। আপনার সময়রেখাকে আরো ভালো করে তুলতে টুইটার এটিকে ব্যবহার করবে। পূর্বাবস্থায়পূর্বাবস্থায় -
Blunsom: NarrativeQA is interesting and challenging! Current systems cannot do well at answering questions from the ful narratives. But that’s also the bad part: Too difficult.
এই থ্রেডটি দেখানধন্যবাদ। আপনার সময়রেখাকে আরো ভালো করে তুলতে টুইটার এটিকে ব্যবহার করবে। পূর্বাবস্থায়পূর্বাবস্থায় -
Blunsom: MS MARCO is first good QA dataset. Real queries. Answer need not be a subspan (i.e., not still multiple choice). Bad: People rarely ask interesting questions; use of IR limit usefulness in exploring deeper language understanding; good evaluation is an unsolved problem.
এই থ্রেডটি দেখানধন্যবাদ। আপনার সময়রেখাকে আরো ভালো করে তুলতে টুইটার এটিকে ব্যবহার করবে। পূর্বাবস্থায়পূর্বাবস্থায় -
Blunsom: If we want to progress in language understanding, you cannot use the ML-friendly technique of collecting a big dataset and building a conditional model. You model too many artifacts that aren’t true language understanding.
এই থ্রেডটি দেখানধন্যবাদ। আপনার সময়রেখাকে আরো ভালো করে তুলতে টুইটার এটিকে ব্যবহার করবে। পূর্বাবস্থায়পূর্বাবস্থায় -
Blunsom: “You can’t get a good dataset by having annotators generating questions looking at the text. You’ll get very shallow questions.”
We agree.এই থ্রেডটি দেখানধন্যবাদ। আপনার সময়রেখাকে আরো ভালো করে তুলতে টুইটার এটিকে ব্যবহার করবে। পূর্বাবস্থায়পূর্বাবস্থায় -
ধন্যবাদ। আপনার সময়রেখাকে আরো ভালো করে তুলতে টুইটার এটিকে ব্যবহার করবে। পূর্বাবস্থায়পূর্বাবস্থায়
-
Phil Blunsom: If you want to study language understanding, the task can’t be multiple choice. The task then always just becomes building a classifier.
এই থ্রেডটি দেখানধন্যবাদ। আপনার সময়রেখাকে আরো ভালো করে তুলতে টুইটার এটিকে ব্যবহার করবে। পূর্বাবস্থায়পূর্বাবস্থায় -
ধন্যবাদ। আপনার সময়রেখাকে আরো ভালো করে তুলতে টুইটার এটিকে ব্যবহার করবে। পূর্বাবস্থায়পূর্বাবস্থায়
-
Eunsoo Choi kicks of the Machine Reading for Question Answering workshop at
#acl2018#NLProcpic.twitter.com/8tFxE2m8jm
এই থ্রেডটি দেখানধন্যবাদ। আপনার সময়রেখাকে আরো ভালো করে তুলতে টুইটার এটিকে ব্যবহার করবে। পূর্বাবস্থায়পূর্বাবস্থায় -
Automatic evaluation measures seem like a great idea for
#NLProc but are they?@arunchaganty shows how automatic measures are biased and debiasing them is barely cheaper than doing a full human evaluation#acl2018 http://arun.chagantys.org//technical/2018/07/10/on-human-evaluation.html …ধন্যবাদ। আপনার সময়রেখাকে আরো ভালো করে তুলতে টুইটার এটিকে ব্যবহার করবে। পূর্বাবস্থায়পূর্বাবস্থায় -
Stanford NLP Group পুনঃ টুইট করেছেন
Questions for our esteemed panel members Sebastian Riedel
@riedelcastro, Richard Socher@RichardSocher, Anette Frank, Chris Manning@chrmanning, Jianfeng Gao and Sameer Singh@sameer_ in the Machine Reading for QA workshop? reply here! http://mrqa2018.github.io/ tmrw 4pmধন্যবাদ। আপনার সময়রেখাকে আরো ভালো করে তুলতে টুইটার এটিকে ব্যবহার করবে। পূর্বাবস্থায়পূর্বাবস্থায় -
Stanford NLP Group পুনঃ টুইট করেছেন
Why are "raters" with no contextused to train AI systems? This makes zero sense. Learning is contextual!
@stanfordnlp's SHRDLURN got it right, train w/ chatbot interface + social reinforcement.https://twitter.com/terrigriffith/status/1019393851629428736 …
ধন্যবাদ। আপনার সময়রেখাকে আরো ভালো করে তুলতে টুইটার এটিকে ব্যবহার করবে। পূর্বাবস্থায়পূর্বাবস্থায় -
Stanford NLP Group পুনঃ টুইট করেছেন
Shayan Doroudi presented our best paper at UAI 2017 (Importance Sampling for Fair Policy Selection) at the sister conferences best paper track at
#IJCAI2018 today, reach out to him or us to learn more! http://www.cs.cmu.edu/~shayand/papers/UAI2017.pdf …ধন্যবাদ। আপনার সময়রেখাকে আরো ভালো করে তুলতে টুইটার এটিকে ব্যবহার করবে। পূর্বাবস্থায়পূর্বাবস্থায় -
New Asia-Pacific chapter of ACL announced: ACL成立亚太区分会 百度王海峰任创始主席 https://mp.weixin.qq.com/s/BZ-Z7pIDs9x2Oqtu--ah0w …
#NLProcধন্যবাদ। আপনার সময়রেখাকে আরো ভালো করে তুলতে টুইটার এটিকে ব্যবহার করবে। পূর্বাবস্থায়পূর্বাবস্থায় -
Stanford NLP Group পুনঃ টুইট করেছেন
We are going to present our latest SOTA result on SQuAD in MRQA workshop at
#ACL2018 on Thursday afternoon!@stanfordnlphttps://twitter.com/lmthang/status/1019386000714358785 …
ধন্যবাদ। আপনার সময়রেখাকে আরো ভালো করে তুলতে টুইটার এটিকে ব্যবহার করবে। পূর্বাবস্থায়পূর্বাবস্থায় -
.
@RobinJia1 presents his,@pranavrajpurkar &@percyliang’s work on SQuAD2.0 – the advantages of a QA dataset with unanswerable questions.#ACL2018pic.twitter.com/FY20sxMJz2
ধন্যবাদ। আপনার সময়রেখাকে আরো ভালো করে তুলতে টুইটার এটিকে ব্যবহার করবে। পূর্বাবস্থায়পূর্বাবস্থায়
লোড হতে বেশ কিছুক্ষণ সময় নিচ্ছে।
টুইটার তার ক্ষমতার বাইরে চলে গেছে বা কোনো সাময়িক সমস্যার সম্মুখীন হয়েছে আবার চেষ্টা করুন বা আরও তথ্যের জন্য টুইটারের স্থিতি দেখুন।