EDA

• 갯수가 적은 data는 정확히 찾아내는게 힘들 거 같다. → confidence가 낮을 것이다.
• 데이터 불균형 문제?
• dontcare이 숙소와 식당에서 가장 많이 나오는것이 이상하다.
• 데이터가 적으면 데이터가 많은 value보다 상대적으로 None을 선택할 확률이 높아진다.

IDEA

• Baseline code → ope Vocab DST → Generating model → None, don'tcare, ptr → ptr일때 클래스를 분류하는 model
• SUMBT → ontology base DST → None도 클래스로 보고서 분류한다. → confidence 적용 가능할 것으로 보인다.

Multi-head Attention

• $q^s$ : slot의 벡터
• $h_t^s$ 는 뭘까? →

숙제

• TRADE Paper Review 영상보고 오기

  https://www.youtube.com/watch?v=nuclwoebdEM

• TRADE Model 논문

  TRADE.pdf