はじめての自然言語処理 | オブジェクトの広場ウェブ、メール、SNS 等、私たちの周りには自然言語で記述された文章が溢れていて、様々な情報や価値が含まれています。 しかし、その量は膨れあがり、人間が目視で内容を確認し対応することは困難になってきています。 自然言語処理技術で、これら膨大な文章を人手によらず判断、抽出、検索、変換し、適切なアクションにつなげることができます。そして深層学習の登場により、その性能が飛躍的に向上していることはウェブの翻訳サイトなどを通じ皆さんも体感していることでしょう。 本連載は手を動かしながら自然言語処理技術を学びたい人、システムに組み込んで役立てたい人を対象にしています。 BoW、TF-IDF のような基礎から BERT をはじめとした深層学習を用いた最新手法まで、日本語で動作させるサンプルコードを交えながら紹介していきます。 以下はこれまでの連載でカバーされている内容を俯瞰したイメージです。図中の丸数字
GitHub - daac-tools/vibrato: 🎤 vibrato: Viterbi-based accelerated tokenizer
自然言語処理とVision-and-Language / A Tutorial on NLP & Vision-and-Language
GitHub - taishi-i/awesome-japanese-nlp-resources: A curated list of resources dedicated to Python libraries, LLMs, dictionaries, and corpora of NLP for Japanese
言語処理100本ノック 2020 (Rev 2)
