# Homework1
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3/13 課堂作業1
Deadline: 3/20 8:55 am
更正：Paper 只需閱讀一篇！
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[TOC]

### Instruction
* #### 第一部分 回答問題：
以下問題擇一回答：
* slide1: p.17 (the significance of power laws)
* slide2: p.20 (pointwise entropy)
* slide2: p.23 (cross entropy)

* #### 第二部分 閱讀理解：
* 閱讀一篇paper (slide2 p.1) 並分別寫下 (1) 你對這篇paper的理解，（2）你的想法（啟發，應用等）
* [Disfluency Detection using a Noisy Channel Model and a Deep Neural Language Model](https://www.aclweb.org/anthology/P17-2087/)
* [A Probabilistic Framework for Representing Dialog Systems and Entropy-Based Dialog Management through Dynamic Stochastic State Evolution](https://arxiv.org/abs/1504.07182)

### Discussion Forum

請在這問問題：

> 可以用英文寫嗎？
>> 可以 [name=Joy][color=#e54927]

> 請問是兩篇paper都要看嗎? (印象中老師上課說二選一)
>> 老師上課說挑一篇就好 [name=classmate]
>>> **兩篇都要看**，老師講錯了。[name=Joy][color=#e54927]
>>> **挑一篇就好😳**是我弄錯了 [name=Joy][color=#e54927]

> 上傳的檔名格式有規定嗎?
>> 沒有特別要求，但pdf檔可以確保公式不會變形。[name=Joy][color=#e54927]

> 建議寫多長？
>> 閱讀要寫兩段...[name=Joy][color=#e54927]

> 第二部份要寫的東西可以描述的清楚一點嗎？(1)需要寫的多詳細？(2)老師上課是說給comment，助教寫的好像比較像是寫心得（？
>> (1) 寫到讓助教看得出你讀懂了這篇paper，不是翻譯abstract, introduction (2) comment 或心得都可以，就是你主觀的看法。[name=Joy][color=#e54927]

週四晚上十點半後不做回覆。

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以下歡迎討論和提問作業1相關問題及心得

>這是我理解的LSTM-NCM架構 <paper1>
>
>有一些地方想了解清楚一點
>1. LSTM learn的是fluency sentence嗎
>2. cadidate 餵給LSTM的結果 是表示fluency的機率嗎
>3. 前面的feature已經包含機率了，MaxEnt 怎麼再計算一次機率
>
>我理解的架構有不對的地方嗎(?