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大規模日本語ビジネスニュースコーパスを学習したALBERT（MeCab+Sentencepiece利用）モデルの紹介 - Qiita
はじめに 以前、日本語のBERT事前学習済モデルやXLNet事前学習済モデル等の紹介記事を投稿しましたストックマークの森長です。 モデル公開の記事を多くの皆様に読んでいただき、ありがとうございます。 今回は、ALBERTの日本語事前学習済モデルを公開します。 さて、様々な事前学習済モデルが多数提案されている中、なぜALBERT日本語モデルを公開するかといいますと、ALBERTが、A Lite BERTと記載されるように、ただSOTAを突き詰めたものではなく、精度を維持・向上させつつもBERTを軽量化しているモデルのためです。 事前学習済モデルのサイズを大きくすると性能が向上する傾向にありますが、学習時間が長くなったりメモリにのらなくなったり、作成の上での制約が(費用面の制約も)増えてきます。そのため、比較的短時間でモデルを作成でき、モデルサイズが小さいALBERTは、とても使いやすいです。
「赤の他人」の対義語は「白い恋人」 これを自動生成したい物語 - Qiita
背景 「造語対義語」がちょっと面白いと思ったので、Word2Vecを応用して機械に作らせてみよう！という試み。 やりたいことは、以下のようなギャグ対義語を自動生成すること。 「赤の他人」⇔「白い恋人」 「ウサギは寂しいと死ぬ」⇔「ゴリラは孤独を背負い生き抜く」 「生きろそなたは美しい」⇔ 「死ねブス」 「冷やし中華始めました」⇔ 「おでんはもう辞めました」 「コアラのマーチ」 ⇔ 「ゴリラのレクイエム」 「やせ我慢」 ⇔ 「デブ大暴れ」 「生理的に無理」 ⇔ 「理論上は可能」 「ゲスの極み乙女」 ⇔ 「ほんのりピュア親父」 「週刊少年ジャンプ」⇔「月刊老人スクワット」 「お母さんと一緒」 ⇔ 「お父さんは別居」 「そんなんじゃ社会に出てから通用しないぞ」 ⇔ 「それだけの力があれば幼稚園では無敵だろう」 果たしてWord2Vecを活用して、このようなユーモアを生み出せるのか！？ 本投稿の内
はてブの闇を可視化してみた - 坂本から君へ
三ヶ月ほど前に僕が「作ります！」と宣言していた、はてブホッテントリの感情分析サイトだが、ようやく完成したので公開したいと思う。 hotentry-sa.appspot.com このサイトでできること はてなブックマークのホッテントリ内の各エントリーについた全てのブクマコメントを解析して、感情的なネガティブ度・ポジティブ度を算出して表示している。 次の３種類の分析結果が表示できるようになっている。 闇ホッテントリ⇒ネガティブなコメントの多いエントリを順に表示する。 きれいなホッテントリ⇒ポジティブなコメントの多いエントリを順に表示する。 揺れホッテントリ⇒ネガティブとポジティブの間の揺れ幅が大きい、つまり賛否両論の激しいエントリを順に表示する。 サイトが出来上がるまでの経緯 今年の始めにネットのどこかのサイトを覗いていたら、グーグルが自然言語処理に関するWebAPIを提供しているということを
どうしたら「彼女」から「奥さん」になれるかを『Word2Vec』に聞いてみた | AI専門ニュースメディア AINOW
最終更新日： 2019年7月10日 工学部女子大生のranranです。 私は彼氏のことが大好きで、いつも彼氏のことばかり考えています。もちろん、将来的には彼氏の「奥さん」へと昇格したいと考えています。しかし、このまま時間の流れに身を任せていてれば、自然と「彼女」から「奥さん」になれるのでしょうか？ 非常に不安です。
Elasticsearchのための新しい形態素解析器 「Sudachi」 - Qiita
tl;dr （要約） Kuromojiに代わる新しい形態素解析器「Sudachi」 なにが良いの？ 最新の辞書 企業（ワークスアプリケーションズ）による継続的な更新 複数の分割単位 → 検索用途での再現率と適合率の向上 プラグインによる拡張 省メモリ Elasticsearchで使いたい プラグイン: WorksApplications/elasticsearch-sudachi 使い方は当記事の後半をご覧ください 注: この記事の執筆者はSudachiの開発に関わっています さまざまな形態素解析器 形態素解析は、伝統的な自然言語処理（Natural Language Processing, NLP）において基盤となる技術です。そして世の中にはさまざまな形態素解析器が存在します。販売されているものもありますが、一般に公開されているものだけでもいくつか例をあげると、JUMANとRNNLMを利
RECRUIT TECHNOLOGIES Member's blog 自動要約APIを作ったので公開します
リクルートテクノロジーズの大杉です。 広島市立大学修士２回生の飯沼さんと一緒に、自然言語要約ツールを作りましたので、リクルートテクノロジーズのgithubアカウントにて公開します。このapiでは、入力した文章から、指定したパラメータ（行数など）に応じて、重要だと思われる文の抽出ができます。例えば、当ブログ当記事の直前のこの記事を3行で要約すると、以下のようになります。 1. “リクルートテクノロジーズでは、ここ最近、UXデザインの専門家とビッグデータの専門家が、協力してリクルートグループ内の各事業に入り、プロジェクトを推進していく事例が多くなっています。”, 2. “UXデザインでは、定性的なリサーチと定量的なアクセスログ解析を組み合わせて、ユーザ行動を可視化することは以前からやってきました。”, 3. “「成功体験とは何か」を定義して、きちんとデザインできるかが、UXデザインの大きな
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GitHub - recruit-tech/summpy
言語処理100本ノック 2015