東大の「教員向けChatGPT講座」無料公開 「多くの教員が困るだろう」から
ChatGPTの基本からその構造、教育利用を検討する際の注意点、具体的な活用法などを解説した講座。 「教育機関などの勉強会、研修などでご活用ください」と呼び掛けており、利用の際に事前の連絡は不要という。 関連記事 「東大生や教員は、生成系AIにどう対応すべきか」東大副学長が声明 「組換えDNA技術に匹敵する変革」 「東京大学の学生や教職員が生成系AIに対してどのように向き合うべきか」――東京大学副学長の太田邦史教授が声明。 「GPT-4」搭載ChatGPTに東大入試数学を解かせてみた GPT-3.5との回答の違い、点数は？ AIチャットbot「ChatGPT」「新しいBing」に、人間には答えにくい質問や、答えのない問い、ひっかけ問題を尋ねてみたらどんな反応を見せるのか。それぞれの反応からAIの可能性、テクノロジーの奥深さ、AIが人間に与える“示唆”を感じ取ってほしい。 東大松尾教授が答え
【重要】日本語形態素解析・自然言語理解API V2 リリースのお知らせ - Yahoo!デベロッパーネットワーク
いつもテキスト解析Web APIをご利用いただきありがとうございます。 テキスト解析Web APIにおける一部APIの後継バージョン（V2）リリースと仕様変更についてお知らせいたします。 ■ 対象API 日本語形態素解析 自然言語理解 ■ 変更箇所 リクエストURLが変わります GETリクエストは廃止となり、POSTリクエストのみになります リクエストパラメータが変わります（一部パラメータが廃止されます） レスポンス形式・フィールドが共に変更になります V2の仕様の詳細につきましては以下のページをご覧ください。 日本語形態素解析 自然言語理解 V1終了予定時期につきましては2022年11月末を予定しております。 ご迷惑をおかけしますが、なにとぞご了承ください。 今後ともテキスト解析Web APIをよろしくお願いいたします。
コウメ太夫氏のネタの面白さを分析してみた【自然言語処理】 - Qiita
やること 一世を風靡したお笑い芸人、コウメ太夫氏のネタは、白塗りメイクと派手な着物に身を包み、甲高い裏声で「Xかと思ったら、Yでした〜！」と歌い上げてから、絹を裂くような金切り声で「チクショー！」と叫ぶというものです。その面白さを言葉によって説明するのは極めて難しいですが、「Xかと思った」という前振りの文Aと、「Yでした」というオチの文Bの接続の突拍子のなさが可笑しみを生み出しているというのは間違いないでしょう。しかし、ただ脈略のない二文を繋げればよいというわけではなく、理解不能ではあるけれどまるで無関連というわけではない、その飛躍具合の妙でネタの出来が決まると考えられます。 そこで、今回はコウメ太夫氏のネタを構成する二つの文の飛躍の程度を定量化し、ネタの面白さにどのような関係があるかを分析します。 文の意味を捉えるために、自然言語処理モデルであるBERTを使います。また、ネタの面白さの指
自然言語処理の王様「BERT」の論文を徹底解説 - Qiita
オミータです。ツイッターで人工知能のことや他媒体で書いている記事など を紹介していますので、人工知能のことをもっと知りたい方などは気軽に@omiita_atiimoをフォローしてください！ 2018年10月に登場して、自然言語処理でもとうとう人間を超える精度を叩き出した ことで大きな話題となったBERT。それ以降、XLNetやALBERT、DistillBERTなどBERTをベースにしたモデルが次々と登場してはSoTAを更新し続けています。その結果、GLUEベンチマークでは人間の能力が12位(2020年5月4日時点)に位置しています。BERTは登場してまだ1年半程度であるにもかかわらず、被引用数は2020年5月4日現在で4809 にも及びます。驚異的です。この記事ではそんなBERTの論文を徹底的に解説していきたいと思います。BERTの理解にはTransformer[Vaswani, A.
はてな社内の勉強会で構造学習について発表しました - yasuhisa's blog
先週末、はてな社内の勉強会で構造学習、特に実装が簡単な構造化パーセプトロンについて発表しました。発表資料と説明用にサンプルで書いたPerlの品詞タグ付けのコードへのリンクを張っておきます。 今日からできる構造学習(主に構造化パーセプトロンについて) from syou6162 structured_perceptron/structured_perceptron.pl at master · syou6162/structured_perceptron 「えっ、Perlかよ」という人がいるといけないので、Clojureで構造化パーセプトロンを使った係り受け解析のサンプルコードへのリンクも張っておきます(2種類あります)。PerlもClojureもあれば8割くらいの人はカバーできそうなので、安心ですね。 syou6162/simple_shift_reduce_parsing syou616
類似楽曲検索システムを作ろう - 人工知能に関する断創録
もう1年以上かけて音声信号処理の勉強をしてきました（Pythonで音声信号処理）。ここらで具体的なアプリケーションとして類似楽曲検索の実験をしてみたのでレポートをまとめておきます。言語はPythonです。 前に 類似画像検索システムを作ろう（2009/10/3） Visual Wordsを用いた類似画像検索（2010/2/27） という画像の類似検索に関するエントリを書きましたが、今回は画像ではなく音楽を対象に類似検索をやってみたいと思います！ 今回作る類似楽曲検索システムは、従来からよくあるアーティスト名や曲名などテキストで検索するシステムや購買履歴をもとにオススメする協調フィルタリングベースのシステムとは異なります。WAVEファイルやMP3ファイルなどの音楽波形そのものを入力とするのが特徴です。たとえば、「具体的なアーティストや曲名は知らないけれど、この曲とメロディや雰囲気が似た曲がほ
第1回 機械学習 ことはじめ | gihyo.jp
次のサービスや製品はどれも身近にありますが、これらに共通していることはなんでしょう。 Amazonの「この商品を買った人はこんな商品も買っています」 はてなブックマークの「関連エントリー」 Google 翻訳 Google 日本語入力 メールクライアントのスパムフィルタ デジタルカメラの自動顔認識 ニンテンドーDSの手書き文字認識 買い物履歴、ユーザが書いたコメントやタグ、Webに無数にあるページ、メール、画像や動画と対象はそれぞれ異なっていますが、どれも「データから有益な情報を取り出す」ということを行っています。 これらは「機械学習」という技術を使って実現されているのです。 機械学習の応用範囲 機械学習は冒頭で挙げた以外にも、様々な分野で使われています。 例えば、ノイズ除去や特徴の抽出を目的とした利用パターンがあります。音声認識や画像認識、文字認識（OCR）などはその代表格です。それらも
Google日本語入力の技術講演会
Google日本語入力の、公式技術講演会に行ってきた。その次第を書きたいと思う。 今回の会場は、なんと大阪である。そのため、私のように関西圏に住んでいる人間には、参加しやすい。 まず、京都から大阪へ行く。いつも思うのだが、大阪の都市部は、まるでダンジョンだ。地上と歩道橋と地下道があって、一体どこを進んでいいのやらさっぱりわからない。大阪の立体構造を再現して、ゲームとして売り出せば、案外ヒットするのではなかろうか。 さて、受付の始まる時間になったので、会場に向かう。なんと、すでに長蛇の列であった。早くも失敗したか。もっと早くから来ていれば、前の方に座れたかもしれない。軽く失望しつつ受付を済ませると、なんと、一番前の席が、二席だけ開いているではないか。知っての通り、私はそういう性格なので、迷わず一番前に座った。ちなみに、隣の席は空いていたが、何故か誰も座ろうとしなかった。こういうのは、だいぶ性
スタンフォード大学の自然言語処理(NLP)の授業公開っぷりがとてつもない件 - Unchained Life
以前からMITのOCWを中心にアメリカの大学の授業のビデオや資料などが公開されているのは知っていたが、今日知ったスタンフォード大学の授業公開っぷりがものすごい。 http://see.stanford.edu/SEE/lecturelist.aspx?coll=63480b48-8819-4efd-8412-263f1a472f5a 授業のビデオだけではなく、なんと授業のtranscript、つまり授業中に先生がしゃべったことがテキストに書き起こされているのだ。 MITなどでも授業のビデオは公開されていたが、当然授業の内容を理解するには授業資料がある場合にせよ、何をしゃべっているかを自分で聞き取るほか無く、リスニング力が低い僕には結構ネックだった。 それが今回しゃべる内容がテキストになっているということで聞き取れなくてもテキストを見ればよいし、リスニングの勉強にもなる。 しかも公開されてい
自然言語処理関連の学会・研究会 (国内編) - まきもと＠ねっとわーく
ものすごくご無沙汰のエントリになります*1。春ということで、これから自然言語処理を始めようという方もたくさんいると思います。そういった方々がどのような学会や研究会を調べれば良いのか紹介したいと思います。 自然言語処理は機械学習、人工知能、データベース、言語学、認知心理学、音声言語処理などの境界分野としての側面もあるので、一概にどこからどこまでが自然言語処理の範疇であると明言はできませんが、取り敢えず、メイントピックとして自然言語処理を掲げていて、NLPの研究者が関わるであろう団体を並べています。 言語処理学会 (NLP)その名の通り、自然言語処理をメイントピックとして扱う学会です。ジャーナル『自然言語処理』の刊行と年に一度の言語処理学会年次大会の開催を行なっています。年次大会には国内 (と一部国外) の自然言語処理研究者が集まる国内最大規模の自然言語処理を中心とした会議です。発表は査読なし
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
