コンテンツ カテゴリ | Cloud Natural Language API | Google Cloud
classifyText メソッドに対して返されるコンテンツ カテゴリの完全なリストが提供されます。 注: すべてのコンテンツ カテゴリは、英語の完全一致文字列として返されます。 バージョン 2 これらのカテゴリは、V2 model でのみ使用できます。 V2 model では、classifyText メソッドから返されたカテゴリはフィルタリングされません。たとえば、/Science と /Science/Astronomy の両方がドキュメントに適用され、妥当な信頼スコアがある場合には、両方のカテゴリが返されます。 /Other の子カテゴリは、同じ親の特定の子カテゴリよりも広い親カテゴリにコンテンツが一致する可能性があることを示します。 コンテンツ カテゴリ /Adult /Arts & Entertainment/Celebrities & Entertainment News /
It takes a lot of energy for machines to learn – here’s why AI is so power-hungry
This month, Google forced out a prominent AI ethics researcher after she voiced frustration with the company for making her withdraw a research paper. The paper pointed out the risks of language-processing artificial intelligence, the type used in Google Search and other text analysis products. Among the risks is the large carbon footprint of developing this kind of AI technology. By some estimate
Ubie におけるデータ関連業務の紹介資料を公開しました｜Ubie (ユビー)｜note
更新履歴 2022-03-07: 各メンバーの外部発表資料を追加 2020-03-24: データ関連業務の紹介資料を公開 Ubie におけるデータ関連業務紹介資料Ubie では事業拡大に伴い、機械学習エンジニア・データエンジニア・データアナリスト・アナリティクスエンジニアなどのデータ関連職種の採用を強化しています。 それに伴い、Ubie におけるデータ関連業務では具体的にどんなことに取り組んでいるのか伝えたいと考え、紹介資料を公開しました。 本資料を読んでより詳しく話を聞きたいと思った方は、ぜひカジュアル面談をさせてください（資料中の各メンバーの Twitter DM や Meety でご連絡ください）。 採用選考にご興味を持っていただいた場合は、下記よりご応募ください。
CS224U: Natural Language Understanding - Spring 2023
CS224u can be taken entirely online and asynchronously. Our class meetings will be recorded, and the core content will also be delivered via slides, videos, and Python notebooks. MW 3:00–4:20 pm, Gates B1 Discussion Canvas Gradescope Github Staff email: Cloud credits and computing support for student projects generously provided by AWS Educate
日本語における評価用データセットの構築と利用性の向上（JED2022）
What's New ¶ 2022.03.18 ワークショップは終了しました．沢山の方々のご参加ありがとうございました！ また今後も様々なイベントを開催していく予定です．公式Twitterアカウント@jedws などをご覧ください． NLP2023 OKINAWAに合わせ，JED2023の開催を目指しています．来年は沖縄科学技術大学院大学（OIST）でお会いしましょう！ 趣旨 ¶ 言語処理学会第28回年次大会（NLP2022） 併設ワークショップ - 日本語における評価用データセットの構築と利用性の向上（JED2022） 日本語NLP技術の性能評価のためのデータセットが近年いくつか公開されているが，他の言語と比べると基本的なタスクが不足しており，日本語NLPの迅速な発展を阻害する要因となっている．英語などのデータセットを日本語に翻訳するアプローチもあるが，翻訳プロセスに由来するアーティファ
Tatsunori Hashimoto | Home
Assistant Professor, Stanford thashim [AT] stanford.edu Bio I am currently an assistant professor at the computer science department in Stanford university. My research uses tools from statistics to make machine learning systems more robust and trustworthy — especially in complex systems such as large language models. The goal of my research is to use robustness and worst-case performance as a len
PyText: A seamless path from NLP research to production – Facebook Research
We introduce PyText1 – a deep learning based NLP modeling framework built on PyTorch. PyText addresses the often-conflicting requirements of enabling rapid experimentation and of serving models at scale. It achieves this by providing simple and extensible interfaces for model components, and by using PyTorch’s capabilities of exporting models for inference via the optimized Caffe2 execution engine
Stanford NLP Group | Software Summary
Software Summary The Stanford NLP Group produces and maintains a variety of software projects. Stanford CoreNLP is our Java toolkit which provides a wide variety of NLP tools. Stanza is a new Python NLP library which includes a multilingual neural NLP pipeline and an interface for working with Stanford CoreNLP in Python. The GloVe site has our code and data for (distributed, real vector, neural) w
Explore career opportunities at Pinterest
Contractor roles While our Careers site currently focuses on direct employment roles with Pinterest, we also offer temporary (contractor) assignments through our trusted third-party staffing firms. Job postings for contractor assignments on some of the most popular professional networking sites and job boards will clearly indicate the assignment duration, the staffing firm that will be the direct
LIBLINEARを用いた機械学習入門(単語分割)
このページでは機械学習のツール(LIBLINEAR)を利用して、実際に分類問題を解くにはどういう手順を経るかということについて解説します。つまり、Kytea(京都テキスト解析ツールキット)における簡易版の単語分割モデルを作ってみようということです。 なお今回はプログラミング言語としてRubyを用いますが、Rubyの知識がなくても実装ができるように解説するよう心がけます。また、必要以上に細かく書いてあるかもしれませんが、不要な方は適宜読み飛ばして下さい。 細かい説明はすっとばしてやり方を見る 機械学習って？ 朱鷺の杜Wiki 「機械学習」がわかりやすいかと思います。 ひとことで言うと、「訓練データを与えてそこから機械に問題の解き方を学んでもらい、別の問題を解いてもらうこと」です。 教師あり学習・教師なし学習 機械学習は大きく「教師あり」と「教師なし」に分かれます。 「教師あり学習」とは
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Mallet: MAchine Learning for LanguagE Toolkit
View the Project on GitHub mimno/Mallet Download ZIP File Download TAR Ball View On GitHub Mallet: MAchine Learning for LanguagE Toolkit MALLET is a Java-based package for statistical natural language processing, document classification, clustering, topic modeling, information extraction, and other machine learning applications to text. MALLET includes sophisticated tools for document classificati
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De-identification of Electronic Health Records using NLP
AI21 Labs Asks: How Much Does It Cost to Train NLP Models? | Synced
Google AI Introduces 'FLAN': An Instruction-Tuned Generalizable Language (NLP) Model To Perform Zero-Shot Tasks
LIT - Demos
displaCy Named Entity Visualizer · Explosion
http://nlp.stanford.edu/courses/cs224n/2015/reports/24.pdf
Real-time Recommendations using Spark Comcast Labs
第1回IBISML研究会 | 情報論的学習理論と機械学習 (IBISML) 研究会