言語と知識の深層学習@認知科学会サマースクールMorpho Tech Bolgより本資料に関する記事をご覧ください。 ・「HiPPO/S4解説」：https://techblog.morphoinc.com/entry/2022/05/24/102648 ・執筆者：CTO室リサーチャー 角田 ・Morpho Tech Blog: https://techblog.morphoinc.com/ ・Morpho, Inc.: https://www.morphoinc.com/
【機械学習】Google翻訳(みたいなもの)を自作してみた。 - Qiita
はじめに 最近機械学習熱いし、その波に乗りたいなということで、大学時代に若干触れていた自然言語処理の知識を生かして、タイトルの通りGoogle翻訳のような機械翻訳機を作成してみました。 結果、ページトップのアニメーションのような動作をする翻訳機を作れましたが、翻訳精度はgoogle翻訳に惨敗でした。どこらへんが惨敗だったのかは最後のまとめでちょっとだけ触れます。 結果的には惨敗だったのですが、自分が作ったモデルで翻訳できた瞬間はとても嬉しかったので、自分の子供のような存在を生み出す喜びを誰かに共感していただきたく思い、機械翻訳機を作成して得た自然言語処理(ほぼ翻訳)に関する知見とその方法をまとめてみました！ 自然言語処理というなかなかに難しいジャンルなので、途中眠たくなるような説明や数式も一応紹介いたしますが、 この記事のゴールはオリジナルな翻訳モデルを作成し上のアニメーションのようにター
スマニューにも使われる「自然言語処理」ってなに？ ことばの解析の歴史と、スマホ時代の最新トレンドを追う - ログミーTech
情報処理における全国のエキスパートが一堂に会したリクルート主催の「春の情報処理祭」。ニュースキュレーションアプリやスマホのインターフェースにおいて注目度が高まる「自然言語処理」の重要性について、株式会社プリファードインフラストラクチャーの海野裕也氏が解説しています。（春の情報処理祭りin京都より） 自然言語処理の専門でない方にこそ、新しい研究をするチャンスがある 海野裕也氏：こんにちは、プリファードの海野と申します。私は自然言語処理のお話をさせていただこうと思います。自然言語処理という言葉は、多分皆さん聞いたことあると思うんですけども、自然言語処理を専門でやっているっていう方、どれぐらいいらっしゃいますか？ 意外といた。 実は、今日のこのスケジュールが言語処理学会の全国大会とかぶっていまして、今、多分裏で京大のほうでチュートリアルをやっているんで、あまりいないのかなと思ってたんですけども、
大規模データ時代に求められる自然言語処理 -言語情報から世界を捉える-
1. The document discusses the history and recent developments in natural language processing and deep learning. It provides an overview of seminal NLP papers from the 1990s to 2010s and deep learning architectures from 2003 to present. 2. Key deep learning models discussed include neural language models, word2vec, convolutional neural networks, and LSTMs. The document also notes the increasing int
Python による日本語自然言語処理
はじめに この文書は、 Steven Bird, Ewan Klein, Edward Loper 著 萩原 正人、中山 敬広、水野 貴明 訳 『入門 自然言語処理』 O'Reilly Japan, 2010. の第12章「Python による日本語自然言語処理」を、原書 Natural Language Processing with Python と同じ Creative Commons Attribution Noncommercial No Derivative Works 3.0 US License の下で公開するものです。 原書では主に英語を対象とした自然言語処理を取り扱っています。内容や考え方の多くは言語に依存しないものではありますが、単語の分かち書きをしない点や統語構造等の違いから、日本語を対象とする場合、いくつか気をつけなければいけない点があります。日本語を扱う場合にも
人工無脳は考える
人工無脳は気軽に「らしさ」を楽しむことができる、知能を持たない会話プログラムです。しかし人工無脳との会話はときとして、論理で固められた人工知能が持ち得なかった人間らしさ ― 即興、いたずら心、感情 ― を私たちに感じさせてくれます。その意味では知能の本質を追求するための別の切り口なのかもしれません。このようなロマンを追い求めて日頃とりとめもなく考える雑談的トピックをまとめてみました。 最近の記事より 厳選おすすめ＆人気書籍 2008/09/28■自我状態を考慮した人工無脳 - 追記 人工無脳は会話の中でユーザに不自然さを感じさせ、会話が続かなかったり、拒絶されるという点が課題となっている。この原因の一つに人工無脳の印象やムードがでたらめに変化し安定していないことが挙げられる。一方、人は通常意識することなく相手に不適切なメッセージが伝わることを避けてうまくコミュニケーションをはかっている。
自然言語処理入門
岩崎のホームページへ戻る 自然言語処理入門 0. 入力処理（欧文のリスと形式への変換、大文字・小文字の処理、宿約形の扱いなど） 1. 簡単な文脈自由文法とＤＣＧ（いわゆる基本文型の導入と主格関係代名詞の処理） 2. 文の構造表示のための技法 3. 文法素性による文脈自由文法の補強（性、数、格、人称、時制、動詞形態、選択制限） 4. 文法規則と語彙データの切り離しによる辞書の整理と語彙登録の簡素化 5. 動詞句にかかわる文法素性（助動詞の導入、決定疑問文、進行形、完了形、to不定詞） 6. Gap素性の導入（補足疑問文と主格以外の関係代名詞など一見移動しているかにみえる 要素の扱い） 7. 文法の拡張(左再帰規則と無限ループ、前置詞句・形容詞句の処理、その他の特殊構文） 8. 翻訳の際の諸問題（日本語用言の活用・語尾の処理、量詞の扱いなど ) 入力処理 （１）欧文入力処理 通常の欧文形式で入
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