構造を持った言語データと最適輸送 —— 二種類の「アラインメントに基づく類似度」 NAIST DSC NLP Seminar 2022 Summer で用いたスライドです
![構造を持った言語データと最適輸送](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/0187b472df0d21a450a9d15886c971fb77f1244d/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Ffiles.speakerdeck.com%2Fpresentations%2Fa9d59cab1b6544a0abf965def9ac0e8a%2Fslide_0.jpg%3F22595519)
大幅な加筆改訂を加えた最新版はこちらです: https://speakerdeck.com/eumesy/optimal-transport-for-natural-language-processing --- 最適輸送の使い方 〜最適輸送の直感的理解のための単語埋込入門 兼 最適輸送入門〜 【これは何?】 自然言語処理を中心に多くの利用例を挙げながら、最適輸送の直感的な理解を目指すスライドです。 「こんな風に使うことができるんだ… 面白い道具じゃん」「こういう使い方をしたかったらこういうキーワードで調べれば良いのね」と知識にアンカーを張ることが目的です。より深く知りたい人のための参考文献もできるだけ潤沢に加えました。 また、例として頻繁に活用する自然言語処理に馴染みがないかたのために、最初に単語埋め込みのチュートリアルをつけてあります。 【コンテンツ】 1. 単語埋込入門 … 「分布仮
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