自然言語処理における畳み込みニューラルネットワークを用いたモデル - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 最近、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた自然言語処理が注目を集めています。CNNはRNNと比べて並列化しやすく、またGPUを使うことで畳み込み演算を高速に行えるので、処理速度が圧倒的に速いという利点があります。 この記事は、自然言語処理における畳み込みニューラルネットワークを用いたモデルをまとめたものです。CNNを用いた自然言語処理の研究の進歩を俯瞰するのに役立てば幸いです。 文の分類(評判分析・トピック分類・質問タイプ分類) Convolutional Neural Networks for Sentence
Recurrent neural network - Wikipedia
In artificial neural networks, recurrent neural networks (RNNs) are designed for processing sequential data, such as text, speech, and time series,[1] where the order of elements is important. Unlike feedforward neural networks, which process inputs independently, RNNs utilize recurrent connections, where the output of a neuron at one time step is fed back as input to the network at the next time
形態素解析 - Wikipedia
形態素解析（けいたいそかいせき、（英: morphological analysis）は自然言語の文字列を意味に基づく最小単位へ分割しその品詞を特定する処理である[1]。 形態素解析とは、対象言語の文法や単語の品詞等の情報[注 1]にもとづき、文法的な情報の注記の無い自然言語のテキストデータ（文）を単語の列に分割し、各単語の品詞や活用などを判別することで形態素（おおまかにいえば、言語で意味を持つ最小単位）の列を得る作業である[1]。 自然言語処理の分野における主要なテーマのひとつであり、機械翻訳やかな漢字変換など応用も多い（もちろん、かな漢字変換の場合は入力が通常の文と異なり全てひらがなであり、その先に続く文章もその時点では存在しないなどの理由で、内容は機械翻訳の場合とは異なったものになる）。 もっぱら言語学的な観点を主として言語学で研究されている文法にもとづく解析もあれば、コンピュータ上
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