[B! 自然言語処理] i101330のブックマーク

言語処理100本ノック 2015

言語処理100本ノックは，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た問題集です実用的でワクワクするような題材を厳選しました言語処理に加えて，統計や機械学習などの周辺分野にも親しめます研究やデータ分析の進め方，作法，スキルを修得できます問題を解くのに必要なデータ・コーパスを配布しています言語はPythonを想定していますが，他の言語にも対応しています

i101330 2015/12/12

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自然言語処理まわりのDeep Learningを自分なりにまとめてみた — KiyuHub

自然言語処理まわりのDeep Learningを自分なりにまとめてみた “自然言語処理のためのDeep Learning”というスライドを公開しました．自然言語処理のためのDeep Learning from Yuta Kikuchi カジュアルな感じで自然言語処理まわりのDeep Learningの話題をまとめた感じになっています．きっかけは，勉強会をしていることを知ったOBのbeatinaniwaさんにお願いされたことで，株式会社Gunosyの勉強会の場で，発表の機会を頂きました．それが，9/11で，その後9/26に研究室内で同じ内容で発表しました．どちらも思った以上に好評を頂け，公開してはと進めて頂いたので，公開することにしました．もちろん間違いが含まれている可能性も多分にあるので．気づいた方はご指摘頂けると幸いです．内容ざっくり前半は，ニューラルネットワークを図を使

i101330 2015/12/09

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Statistical Semantic入門 ~分布仮説からword2vecまで~

1. The document discusses various statistical and neural network-based models for representing words and modeling semantics, including LSI, PLSI, LDA, word2vec, and neural network language models. 2. These models represent words based on their distributional properties and contexts using techniques like matrix factorization, probabilistic modeling, and neural networks to learn vector representatio

i101330 2015/12/06

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Word2Vec + MeCabで「ボケる」ための単語候補をピックアップするやつをやってみる - Line 1: Error: Invalid Blog('by Esehara' )

近況はじめに最近、ちょっと大喜利を始めていて、如何に面白いことを言えるのか、ということを考えたりしているんだけど、考えてみれば、自分は少しプログラミングができるし、むしろ形態素解析や自然言語処理という観点から「質問」と「ボケ」を考えてみると面白いかもしれない、と思って、力技でそういうことをやってみた次第。今回の方針とはいえ、何となく「質問に対して上手いボケを返してほしいな」ということであるならば、それこそ単語のランダム検出でもいいという話になってしまうので、ある程度仮説を立てて実装する。今回の仮説としては、「ある文が連想する知識の、派生する知識がその文と結びつけられた場合、人は上手いと思うのではないか」ということだ。どういうことか。例えば、謎かけの場合、「Aとときまして、Bととく。その心はCです」と言った際に、一見無関係の文(あるいは単語)が、Cという意味づけによって接続するこ