言語処理100本ノックは,実践的な課題に取り組みながら,プログラミング,データ分析,研究のスキルを楽しく習得することを目指した問題集です 実用的でワクワクするような題材を厳選しました 言語処理に加えて,統計や機械学習などの周辺分野にも親しめます 研究やデータ分析の進め方,作法,スキルを修得できます 問題を解くのに必要なデータ・コーパスを配布しています 言語はPythonを想定していますが,他の言語にも対応しています
言語処理100本ノックについて † 言語処理100本ノックは,言語処理を志す人を対象とした,プログラミングのトレーニング問題集です. 乾・岡崎研の新人研修勉強会の一つであるLearning Programmingで使われています. このトレーニングは,以下の点に配慮してデザインされています. 自然言語処理の研究を進める上で,一度は書いておいた方がよいプログラム 統計,機械学習,データベースなどの便利な概念・ツールを体験する 実用的で,かつワクワクするようなデータを題材とする 研究を進めるうえで重要なプログラミングのルール・作法を身につける モジュール性や組み合わせを考慮しつつ,短くてシンプルなプログラムを書く プログラムの動作を確認(デバッグ)しながらコーディングする 労力を節約する(既存のツール/プログラム/モジュールが使えるときは流用する) 計算資源(メモリ・実行時間)を無駄にしない方
⾃ࠞ然⾔ࢠ語処理ྞ分野における ディープラーニングの現状 渡邉 ̀陽太郎ྒ 東北ྖ⼤֒学⼤֒学院情報科学研究科 IBIS2013 企画セッション2:ディープラーニング 2013/11/12 NLPにおけるディープラーニング 2 ⾔ࢠ語モデル の構築 ⾔ࢠ語の構成性 のモデル化 構成的意味論ྔ ⾔ࢠ語解析 (構造予測) Recursive Neural Networks Autoencoders (Socher et al., 2011, 2012, 2013) RBM (Minh and Hinton 2007) Feed-forward Deep NN (Bengio et al., 2003, Arisoy et al., 2012) Recurrent NN (Mikolov et al., 2010) (Wang and Manning 2013) (Mansur et al.,
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