Chainerの使い方と自然言語処理への応用第10回 NLP若手の会シンポジウム (YANS) のチュートリアルスライドです。ニューラルネットの（アルゴリズムとしての）おさらいと、Chainer v1.3.0の使い方を紹介しています。Read less
ナイーブベイズを用いたテキスト分類 - 人工知能に関する断想録
今までPRMLを読んで実装を続けてきましたが、10章からは難しくて歯が立たなくなってきたのでここらで少し具体的な応用に目を向けてみようと思います。機械学習の応用先としては画像の方が結果を見ていて面白いんですが、当面は自然言語処理を取り上げます。そんなわけで一番始めの応用は機械学習と自然言語処理の接点として非常に重要なテキスト分類（Text Classification, Text Categorization）の技法たちを試していきたいと思います。テキスト分類は文書分類（Document Classification）という呼び方もあります。テキストと文書は同じ意味です。最初なので自分の知識の整理と入門者への紹介のためにちょっと丁寧にまとめてみました。 テキスト分類とは テキスト分類とは、与えられた文書（Webページとか）をあらかじめ与えられたいくつかのカテゴリ（クラス）に自動分類するタス
NLP 100 Drill Exercises - 東北大学 乾研究室 / Inui Lab, Tohoku University
言語処理100本ノックについて † 言語処理100本ノックは，言語処理を志す人を対象とした，プログラミングのトレーニング問題集です． 乾・岡崎研の新人研修勉強会の一つであるLearning Programmingで使われています． このトレーニングは，以下の点に配慮してデザインされています． 自然言語処理の研究を進める上で，一度は書いておいた方がよいプログラム 統計，機械学習，データベースなどの便利な概念・ツールを体験する 実用的で，かつワクワクするようなデータを題材とする 研究を進めるうえで重要なプログラミングのルール・作法を身につける モジュール性や組み合わせを考慮しつつ，短くてシンプルなプログラムを書く プログラムの動作を確認（デバッグ）しながらコーディングする 労力を節約する（既存のツール／プログラム／モジュールが使えるときは流用する） 計算資源（メモリ・実行時間）を無駄にしない方
Python用のトピックモデルのライブラリgensim の使い方(主に日本語のテキストの読み込み) - 唯物是真 @Scaled_Wurm
gensimは前に以下の記事でも使ったPython用のトピックモデルなどの機能があるライブラリです。 小説家になろうのランキングをトピックモデルで解析(gensim) - 唯物是真 @Scaled_Wurm 以前紹介した以下の論文でもgensimが使われていました 論文紹介 “Representing Topics Using Images” (NAACL 2013) - 唯物是真 @Scaled_Wurm deep learningで話題になったword2vecの機能も取り入れてたりして面白いライブラリです Radim Řehůřek : Deep learning with word2vec and gensim 入力の作り方がすこしわかりにくいかなぁと思ったので、メモっておきます。 コーパスの作り方 以下の公式の例で説明します この例ではリスト内のそれぞれの要素が1つの文書となります
自然言語処理の最新手法"word2vec"で艦これ加賀さんから乳を引いてみる - あんちべ！
概要 この記事は自然言語処理という分野の最新手法word2vec を利用して誰でも遊べるようにするための手順を説明するものです。 word2vecを利用すると意味の計算が実現できます。 例えば"king"から"man"を引いて"woman"を足すと"queen"が出てきたり、 "東京"から"日本"を引いて"フランス"を足すと"パリ"が出てくるという面白い手法です。 自然言語処理とは人間が日常的に用いる自然言語をコンピュータに処理させ、 翻訳や要約、文字入力支援や質問応答システムを作るなどに活用されている分野です。 自然言語処理と言うと耳慣れない言葉かもしれませんが、 実は検索や推薦などで私たちが日常的に利用しているなじみ深い技術でもあります。 自然言語処理の適用範囲や要素技術は幅広いのですが、 その中でもword2vecの特色は、 冒頭でも挙げたように「意味の計算」が出来ることです。 これ
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言語処理100本ノック 2015
