言語処理100本ノック（2025年度）
Copied from: Public/Study NLP100 2024 実践的な課題に取り組みながら，プログラミング，データ分析，研究のスキルを楽しく習得することを目指します．具体的には， Unix環境でのターミナルの操作． 研究室の実験環境の体験． Pythonプログラミングのチュートリアル． Pythonの実行環境のインストール． Pythonの基礎． Jupyter notebook, IPython, pipの使い方など． この勉強会では言語処理100本ノック 2025 (Rev 1)を教材として用います．自然言語処理に関するプログラムを実際に作ってもらい，互いにコードレビューを行います． 問題に対する答えは一つではありません．どんな方法でも構いませんので，自力で問題を解き，他人のコードを読むことで，よいプログラムとは何かを体感してください． This study group
spaCy入門 (1) - 事始め｜npaka
以下の記事を参考に書いてます。サンプルは「GiNZA」で日本語対応してます。 ・spaCy 101: Everything you need to know 1. spaCy とは？「spaCy」は、Pythonの自然言語処理ライブラリです。プロダクト用に設計されており、大量のテキストの処理および理解を行うアプリの構築に役立ちます。「情報抽出」「自然言語理解」「深層学習のテキストの前処理」に使用できます。 2. spaCy ではないもの◎ spaCyはWebサービスではありません。 Webサービスではなく、NLPアプリを構築するために設計されたライブラリです。 ◎ spaCyはチャットボットエンジンではありません。 会話型アプリの強化にも利用できますが、チャットボット用に設計されたものではなく、テキスト処理機能のみを提供します。 ◎ spaCyは研究用のソフトウェアではありません。 最新の
Word2Vec のニューラルネットワーク学習過程を理解する · けんごのお屋敷
Word2Vec というと、文字通り単語をベクトルとして表現することで単語の意味をとらえることができる手法として有名なものですが、最近だと Word2Vec を協調フィルタリングに応用する研究 (Item2Vec と呼ばれる) などもあるようで、この Word2Vec というツールは自然言語処理の分野の壁を超えて活躍しています。 実は Item2Vec を実装してみたくて Word2Vec の仕組みを理解しようとしていたのですが、Word2Vec の内部の詳細に踏み込んで解説した日本語記事を見かけることがなかったので、今更感はありますが自分の知識の整理のためにもブログに残しておきます。なお、この記事は Word2Vec のソースコードといくつかのペーパーを読んで自力で理解した内容になります。間違いが含まれている可能性もありますのでご了承ください。もし間違いを見つけた場合は指摘してもらえると
How to Write a Language Detector in 50 Lines of Python | Ebook Glue Blog
Ever wonder how Google Chrome knows the language of a web page and offers to translate it when the page is written in a foreign language? Or how Facebook offers to translate your friends’ posts in a foreign language? Detecting languages is surprisingly easy, and it can be used to improve user interfaces without having the user do any work. I stumbled across this ActiveState recipe for a language d
これからはじめる人のための機械学習の教科書まとめ - EchizenBlog-Zwei
最近では企業における機械学習の認知度も高まっていてエンジニアの求人募集でも「望ましいスキル：機械学習」というのをよく見かける。特にweb系の企業だと当たり前のように機械学習を活用した魅力的なサービスが生み出されているようだ。 そんなわけで先日書いた機械学習の入門記事もそれなりに好評で末尾の教科書リストも結構参考にしていただいた様子。ということで、これから機械学習をはじめる人のためにオススメの教科書を10冊ほどピックアップしてみた。 幸いにして機械学習の分野には良書が多い。5年前はナイーブベイズすら知らなかった私も、これらの教科書のおかげでなんとか機械学習を使えるようになりました！(個人の体験談です。効果には個人差があります) 参考: 機械学習超入門 〜そろそろナイーブベイズについてひとこと言っておくか〜 - EchizenBlog-Zwei 最初に既存の機械学習の教科書まとめを挙げておくの
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GitHub - graykode/nlp-tutorial: Natural Language Processing Tutorial for Deep Learning Researchers