単語感情極性対応表
単語感情極性対応表 日本語および英語の単語とその感情極性の対応表を、 研究目的の利用に限り公開します。 感情極性とは、その語が一般的に良い印象を持つか（positive） 悪い印象を持つか（negative）を表した二値属性です。 例えば、「良い」、「美しい」などはpositiveな極性、 「悪い」、「汚い」などはnegativeな極性を持ちます。 感情極性値は、語彙ネットワークを利用して自動的に計算されたものです。 もともと二値属性ですが、-1から+1の実数値を割り当てました。 -1に近いほどnegative、+1に近いほどpositiveと考えられます。 リソースとして、日本語は「岩波国語辞書（岩波書店）」を、 英語はWordNet-1.7.1を使わせていただきました。 こちらからダウンロードしてください→[日本語] [英語] フォーマットは、各行が一単語に対応し、 見出し語:読み:品
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マイクロソフト、アマゾンと協業で深層学習をすべての開発者に解放～『Gluon』の発表
[2017 年 10 月 12 日] マイクロソフトは本日、アマゾン ウェブ サービスと共同で、「Gluon (グルーオン)」という新しい深層学習ライブラリを発表しました。このオープンソースベースの Gluon を使うと、訓練速度を損なうことなく深層学習モデルを作成するプロセスを大幅に簡素化でき、深層学習の専門家に限らずデータサイエンティストや一般の開発者に広く使っていただくことができるようになります。 深層学習モデルを開発する際の課題 マイクロソフトでは「すべての人と組織が AI を使えるようにする」というビジョンのもと、人類の創意工夫を最大化できるように努めています。しかし、今日の深層学習モデルの開発はとても難しく、多くのデータサイエンティストにとってかなり困難なものです。 開発者は、トレーニングデータ、モデル、アルゴリズムの3つのコンポーネントでニューラルネットワークを構築します。ア
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