実務で使う固有表現抽出 / Practical Use of Named Entity Recognition■イベント ：自然言語処理勉強会 https://sansan.connpass.com/event/190157/ ■登壇概要 タイトル：実務で使う固有表現抽出 発表者： DSOC R&D研究員 高橋 寛治 ▼Twitter https://twitter.com/SansanRandD
今年読んだNLP系論文で面白かった5つ - 株式会社ホクソエムのブログ
ホクソエムサポーターの白井です。学生時代は自然言語処理の研究をしていました。 「今年読んだ論文、面白かった５つ」というテーマで、自然言語処理(NLP)の論文を紹介します。 主にACL anthologyに公開されている論文から選んでいます。 はじめに 今年のNLP界隈の概観 1. Text Processing Like Humans Do: Visually Attacking and Shielding NLP Systems 面白いと思った点 2. Errudite: Scalable, Reproducible, and Testable Error Analysis 面白いと思った点 3. Language Models as Knowledge Bases? 面白いと思った点 余談 4. A Structural Probe for Finding Syntax in Word
最近の深層学習におけるAttention機構 - CVとNLPを中心に -
2019.4.14 関東CV勉強会で発表した資料です． Attention機構について発表しています．
自然言語処理（NLP） - 星の本棚
自然言語処理 [NLP : natural language processing] 自然言語処理（NLP）に関してのマイノートです。 特に、ニューラルネットワーク、ディープラーニングによる自然言語処理（NLP）を重点的に取り扱っています。 今後も随時追加予定です。 尚、ニューラルネットワークに関しては、以下の記事に記載しています。 yagami12.hatenablog.com 又、より一般的な機械学習に関しては、以下の記事に記載しています。 yagami12.hatenablog.com 目次 [Contents] 自然言語処理（NLP） one-hot encode と one-hot ベクトル 埋め込みベクトル [embedding vector] と埋め込み行列 [embedding matrix] 言語モデル [LM : Language model] N グラム言語モデル ニ
テキストに含まれた情報を有向グラフに変換する話（一）：可視化の章 - Qiita
こんにちは。理系大学院で修業中のスーパーケロケロです。趣味で自然言語解析（NLP）の勉強をしています。最近、テキストに含まれた情報を有向グラフに変換するPythonライブラリーnaruhodoを作ったので、ライブラリーの紹介も兼ねて、テキストを有向グラフに変換する話を少ししてみたいと思います。 naruhodoのGithubリポジトリはこちら、最新バージョンはです。 自然言語解析の流れ 自然言語解析を料理に例えれば、入力されたテキストは収穫待ちのコムギのようで、そのままでは使えない。このコムギを形態素解析で脱殻し（形態素単位で分離）、さらに词类（Part-Of-Speech）や依存構造解析で小麦粉にしてから（文法情報の付与）、ようやくパンのような美味しい食べ物が作れる（実際の応用）。 テキストが処理されるごとに、使える情報が増えて、応用の幅が広げるわけです。 文＝＞木、文章＝＞有向グラフ
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