Spring BootによるAPIバックエンド構築実践ガイド 第2版 何千人もの開発者が、InfoQのミニブック「Practical Guide to Building an API Back End with Spring Boot」から、Spring Bootを使ったREST API構築の基礎を学んだ。この本では、出版時に新しくリリースされたバージョンである Spring Boot 2 を使用している。しかし、Spring Boot3が最近リリースされ、重要な変...
![Googleが自然言語処理用のTensorFlow.Textライブラリをリリース](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/7d1ee5c207da48b7f4c6a6b805f8693129103f7e/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.infoq.com%2Fstatics_s2_20240521072754%2Fstyles%2Fstatic%2Fimages%2Flogo%2Flogo-big.jpg)
最終更新日:2023年6月12日 R&D部の榊です。 当社のR&D部では,研究開発上で利用する様々なリソースを部内で共有しています。 今回、そのうちの一つである単語分散表現モデルを社外の方にも利用可能な形で配布することにしました。 なので、それについてご説明したいと思います。 なお、最近の日本の自然言語処理界隈では、文分散表現モデルであるBERTの日本語を含む多言語モデルが公開になったばかりなので、日本語の単語分散表現モデルの配布は大変今更感があるなあ・・・と思ったりもしています。 ですが、日本語を対象とした文・単語の分散表現共に、配布されているのはWikipediaを学習コーパスとしたものが殆どです。 なので、WikipediaではカバーしきれないSNSやWeb上の文書を学習コーパスとした分散表現のモデルを公開することは一定の価値があると考えています。 本言語資源に関しては、2019年6
自然言語処理 [NLP : natural language processing] 自然言語処理(NLP)に関してのマイノートです。 特に、ニューラルネットワーク、ディープラーニングによる自然言語処理(NLP)を重点的に取り扱っています。 今後も随時追加予定です。 尚、ニューラルネットワークに関しては、以下の記事に記載しています。 yagami12.hatenablog.com 又、より一般的な機械学習に関しては、以下の記事に記載しています。 yagami12.hatenablog.com 目次 [Contents] 自然言語処理(NLP) one-hot encode と one-hot ベクトル 埋め込みベクトル [embedding vector] と埋め込み行列 [embedding matrix] 言語モデル [LM : Language model] N グラム言語モデル ニ
背景 「造語対義語」がちょっと面白いと思ったので、Word2Vecを応用して機械に作らせてみよう!という試み。 やりたいことは、以下のようなギャグ対義語を自動生成すること。 「赤の他人」⇔「白い恋人」 「ウサギは寂しいと死ぬ」⇔「ゴリラは孤独を背負い生き抜く」 「生きろそなたは美しい」⇔ 「死ねブス」 「冷やし中華始めました」⇔ 「おでんはもう辞めました」 「コアラのマーチ」 ⇔ 「ゴリラのレクイエム」 「やせ我慢」 ⇔ 「デブ大暴れ」 「生理的に無理」 ⇔ 「理論上は可能」 「ゲスの極み乙女」 ⇔ 「ほんのりピュア親父」 「週刊少年ジャンプ」⇔「月刊老人スクワット」 「お母さんと一緒」 ⇔ 「お父さんは別居」 「そんなんじゃ社会に出てから通用しないぞ」 ⇔ 「それだけの力があれば幼稚園では無敵だろう」 果たしてWord2Vecを活用して、このようなユーモアを生み出せるのか!? 本投稿の内
前置きというか概要 今年のEMNLP2017で提案されていたSCDV(Sparse Composite Document Vectors)について、日本語のコーパス(livedoor ニュースコーパス)で検証しました。 20171114追記 fasttextベースのSCDVによるテキスト分類精度を追記しました。 SCDVのモチベーション (https://dheeraj7596.github.io/SDV/) いい感じのランディングページまで用意していてすげえなって思いました。論文は当然のようにarxivで公開されています。大正義。 https://arxiv.org/pdf/1612.06778.pdf HTMLで読みたい方はこちら。https://www.arxiv-vanity.com/papers/1612.06778/ これを読んでいる皆様に、「どうにかして文章のベクトルが欲しい
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