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言語とアルゴリズムに関するnanakosoのブックマーク (2)

  • 自然言語処理に新風を巻き起こしたWord2Vecとは何か - 日経BigData

    言語データの分析と応用のために自然言語処理と呼ばれる分野で長年研究が行われて来た。同分野が昨年から大きく沸き立っている。米グーグルの研究者であるトマス・ミコロフ氏らが提案した手法「Word2Vec」が、いくつかの問題について従来のアルゴリズムよりも飛躍的な精度向上を可能にしたのだ。 この手法によって得られるベクトル空間には、今まで定量的に捉えることの難しかった言葉の「意味」を極めて直接的に表現しているかのような性質が認められている。今年9月、当社がスポンサー参加した自然言語処理系の研究発表会「NLP若手の会 第9回シンポジウム」でも、多くの研究がWord2Vecに関連したテーマについて取り上げていた。今後、意味解析、文書分類、機械翻訳など様々な分野でWord2Vecの応用が期待されている。 「意味ベクトル」の驚異的な性質 Word2Vecは、その名前の表す通り、単語をベクトル化して表現する

    自然言語処理に新風を巻き起こしたWord2Vecとは何か - 日経BigData
  • 深層学習時代の自然言語処理

    心理学会第83回大会のチュートリアル「機械学習と心理学との接点」での講演資料です。 word2vecの背後で使われているSkip-gramやCBoWのようなユークリッド空間での埋め込み手法を導入し、次いで、双曲空間のようなもっと構造を持った空間へ埋め込むことのメリットについて説明します。Poincaré Embeddingやh-MDSのような双曲空間への埋め込み手法も紹介しています。 最後にさまざまな空間の積空間を考え、その空間自体を最適化することでデータの詳細な構造を捉えるという、という考え方を紹介します。

    深層学習時代の自然言語処理
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