[DL輪読会]PointNet++: Deep Hierarchical Feature Learning on Point Sets in a Metr...Deep Learning JP
捗るリコメンドシステムの裏事情（ハッカドール）
[DL輪読会]PointNet++: Deep Hierarchical Feature Learning on Point Sets in a Metr...Deep Learning JP
自然言語処理の最新手法"word2vec"で艦これ加賀さんから乳を引いてみる - あんちべ！
概要 この記事は自然言語処理という分野の最新手法word2vec を利用して誰でも遊べるようにするための手順を説明するものです。 word2vecを利用すると意味の計算が実現できます。 例えば"king"から"man"を引いて"woman"を足すと"queen"が出てきたり、 "東京"から"日本"を引いて"フランス"を足すと"パリ"が出てくるという面白い手法です。 自然言語処理とは人間が日常的に用いる自然言語をコンピュータに処理させ、 翻訳や要約、文字入力支援や質問応答システムを作るなどに活用されている分野です。 自然言語処理と言うと耳慣れない言葉かもしれませんが、 実は検索や推薦などで私たちが日常的に利用しているなじみ深い技術でもあります。 自然言語処理の適用範囲や要素技術は幅広いのですが、 その中でもword2vecの特色は、 冒頭でも挙げたように「意味の計算」が出来ることです。 これ
Statistical Semantics入門の発表をしました
先週のPFIセミナーで、Statistical Semantics入門という発表をしました。 主に分布仮説をベースにした、単語の意味を文脈の分布で表現する研究を纏めました。 LSIから始まって、PLSI、LDAと続く言語モデル系、NMFなどの行列分解系、そしてNNLM、RNNLMと来て昨年流行したニューラルネット系の3つでまとめるという形をとっています。 あまり専門的になりすぎず、過去からの歴史や流れを踏まえ、一方で実用面や研究テーマのココロ、問題意識を重視するような内容になるように心がけたつもりではあります。 当初、他の「いわゆる意味論」との比較みたいなスライドもあったのですが、変なコト言うと刺されると思ったので消しましたｗ ところで、応用の観点でこれらの話をどう考えているか、というような点について触れるのを忘れたな、と思ったのでこちらに書いてみます。 基本的に私見ですが。 私自身は、単
Gensim: topic modelling for humans
Introduction¶ This module implements the word2vec family of algorithms, using highly optimized C routines, data streaming and Pythonic interfaces. The word2vec algorithms include skip-gram and CBOW models, using either hierarchical softmax or negative sampling: Tomas Mikolov et al: Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space, Tomas Mikolov et al: Distributed Representations of Wor
自然言語処理をなにも知らない私がword2vecを走らせるまで - 最尤日記
googleの中の人たちが作ったword2vecというモノがあります。deep learningを自然言語(N-gram?)に適用することにより単語を100次元くらいのベクトル空間にマップする物だと思います。面白さは以下のベージの通りですが、たったこれだけの事で、ほとんど意味理解の一歩手前まで到達していると思います。 Taku Kudo : word2vec で少し遊んでみた。いわゆる deep… 面白いのは、2つのベクトルの差が、2つの単語の関係をよく近似してくれること。 （中略） A B C → X (A → Bの関係に対し、 C → X に当てはまるXを探す) グーグル ヤフー トヨタ → 日産 渋谷 新宿 札幌 → 旭川 警察 泥棒 正義 → くそ 平和 戦争 左 → 右 社員 会社 生徒 → 小学校 空 海 天井 → 床板 生きる 死ぬ 動く → 止まる ・・・ Deep-le
ようこそ統計的機械翻訳の世界へ
かつて勤めていた会社で、2010年3月に統計的機械翻訳というものと出会いました。実は、Google翻訳が統計的機械翻訳そのものなので、日常的に利用している方はそれなりに多いはずです。 しかし、統計的機械翻訳を提供する人にとっての情報は、まだまだ少ないのが現状です。当時の悪戦苦闘した様子を綴った回顧録が、少しでも世の中のお役に立てば幸いです。 出会い編 第1回 Moses? (2010年3月) 第2回 夜明け前の出来事 (2010年4月頃) 第3回 機械翻訳で行くぞ (2010年8月頃) 第4回 異動 (2010年9月頃) 手探り編 第5回 Linuxの壁 (2010年10月) 第6回 最初の疑問 (2010年11月) 第7回 日本語との格闘 (2010年11月) 第8回 BLEUスコア導入 (2010年11月) 第9回 おかしなセンテンスを取り除くと (2010年11月) 第10回 ユーザ
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株式会社アイタス: 初心者にもわかる機械翻訳入門