Encoder-decoder 翻訳 (TISハンズオン資料)トップカンファレンスへの論文採択に向けて（AI研究分野版）/ Toward paper acceptance at top conferences (AI...
Skip-Thought Vectors を解説してみる - 終末 A.I.
本日は、インスピレーションと予算の枯渇のため、実験ができていなかったので、論文の解説をいたします。まあ、解説とか偉そうなことを言っていますが、主に自分用のメモみたいなものなのですが。 紹介する論文は、「Skip-Thought Vectors」です。この手法は、文（センテンス）をベクトル化する手法の一つで、様々なNLPタスクで好成績を挙げたことで知られている去年の６月にarxivに公開された論文です。ちなみに著者の方が Theano 上で動くソースコードを公開しているので、実際に動かしてみることも可能です。（ただし、学習に時間がかかる） github.com さて、この Skip-Thought Vectorsのですが、最大の特徴は教師なし学習でかなり質の高い文ベクトルを生成できる点にあります。実際に使用する入力データは、文章のコーパス（論文中ではブックコーパス）だけでできてしまいます。計
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