| 발표자 | 김사무엘 |
|---|---|
| 발표일자 | 2021-06-23 |
| 저자 | Chong Zhang, Jieyu Zhao, Huan Zhang, Kai-Wei Chang, Cho-Jui Hsieh |
| 학회명 | NAACL 2021 |
| 논문지 |
s
댓글 4
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이지형
2021.06.23 19:48
test data의 개수를 늘리기 위해서 augmentation 기법을 사용한 것으로도 이해할 수 있겠는데.. 단순히 Bert를 이용해서 candidate 단어를 고르고 beam search를 이용해서 적당한 것을 고르는 방법인데, 그냥 test data의 개수를 많이 모아서 하는 것과 이 방법과의 차이는 무엇일까? 뭔가 일반화의 성능을 더 확인하는 방법일 것 같기도 하고.. -
강석규
2021.08.20 13:08
재밌긴 했습니다. 두번 꼬은 task 정의가 신선했지만, application 논문 같이 느껴지네요. -
김누리
2021.08.23 16:56
NLP에서 robustness의 evaluation에 대한 문제를 잘 제기한 듯 합니다. -
나철원
2021.08.23 17:27
기존 NLP의 Adversarial attack 논문들에서 정의한 "취약함" 문제와 조금은 다른 "취약함"을 정의하는 재밌는 논문이었습니다. 발표 감사합니다.
2021
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