[KDD 2018 tutorial] End to-end goal-oriented question answering systems
End to-end goal-oriented question answering systems version 2.0: An updated version with references of the old version (https://www.slideshare.net/QiHe2/kdd-2018-tutorial-end-toend-goaloriented-question-answering-systems). 08/22/2018: The old version was just deleted for reducing the confusion.Read less
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models/textsum at master · tensorflow/models · GitHub
README.md Sequence-to-Sequence with Attention Model for Text Summarization. Authors: Xin Pan ( xpan@google.com , github:panyx0718), Peter Liu ( peterjliu@google.com ) Introduction The core model is the traditional seqeuence-to-sequence model with attention. It is customized (mostly inputs/outputs) for the text summarization task. The model has been trained on Gigaword dataset and achieved state-of
自然言語処理におけるDeep Learning
自然言語処理における Deep Learning 東北大学大学院情報科学研究科 岡崎 直観（okazaki@ecei.tohoku.ac.jp） http://www.chokkan.org/ @chokkanorg 2017-03-22 Deep Learning 自然言語処理における 1 自然言語処理とは • 言葉を操る賢いコンピュータを作る • 応用: 情報検索，機械翻訳，質問応答，自動要 約，対話生成，評判分析，SNS分析，… • 基礎: 品詞タグ付け（形態素解析），チャンキ ング，固有表現抽出，構文解析，共参照解析， 意味役割付与，… • 多くのタスクは「入力𝑥𝑥から出力� 𝑦𝑦を予測」 � 𝑦𝑦 = argmax 𝑦𝑦∈𝑌𝑌 𝑃𝑃(𝑦𝑦|𝑥𝑥) ※確率ではないモデルもあります 2017-03-22 Deep Learning 自然言語処理における
Sentencepiece : ニューラル言語処理向けトークナイザ - Qiita
少し時間が経ってしまいましたが、Sentencepiceというニューラル言語処理向けのトークナイザ・脱トークナイザを公開しました。MeCabやKyTeaといった単語分割ソフトウエアとは趣旨や目的が異なるソフトウェアですので、少し丁寧にSentencepieceの背景、応用、実験結果等をお話したいと思います。 サブワード ニューラル言語処理の中心となる要素技術にLSTM (RNN)があります。テキスト(トークン列)を低次元のベクトルに符号化したり、ベクトルからテキストを復号化したり、その応用範囲は多岐にわたります。ニューラル機械翻訳 (NMT) は、LSTMによる符号化・復号化を組み合わせて翻訳を行います。 ↓↓↓↓↓↓↓ あなたの記事の内容 NMTのアーキテクチャは従来法と大きく異なりますが、入出力はこれまでと同様、なにかしらのトークン列です。どのような列でもよいのですが、慣習的に単語列が
Keyword and Keyphrase Extraction Techniques: A Literature Review
This document summarizes research on the treatment of herpes simplex encephalitis (HSE). It discusses studies comparing vidarabine and acyclovir treatment of HSE. Vidarabine treatment was found to significantly reduce mortality compared to placebo in biopsy-proven HSE cases. However, severe sequelae often remained. Later studies found acyclovir to be superior to vidarabine, with lower mortality an
Google発 世界最高精度の構文解析器 “SyntaxNet” はどこがすごいのか
Eyes, JAPAN Blog 1997年からほぼ毎日更新！会津大学発のベンチャー企業、株式会社Eyes, JAPANによるBlog。 コンピュータ、ネットワーク、Hi-Tech Gadget、魔法の様な技術などのGeekなネタから会津のローカルネタまで。 SyntaxNet 2016年5月12日、Googleから"SyntaxNet"と"Parsey McParseface"というふたつのツールが発表されました。 Research Blog: Announcing SyntaxNet: The World’s Most Accurate Parser Goes Open Source "The World's Most Accurate Parser" の実力や如何に！ ということで、早速調査を進めてみました。 ※ おことわり この記事では、SyntaxNetのセットアップ方法などは書
Machine Translation Introduction
Neural machine translation has surpassed statistical machine translation as the leading approach. It uses an encoder-decoder model with attention to learn translation representations from large parallel corpora. Recent developments include incorporating monolingual data through language models, improving attention mechanisms, and minimizing evaluation metrics like BLEU during training rather than
Ckylark | Yusuke Oda
Ckylark - An Latent Annotated PCFG Parser 概要 Ckylark (すかいらーく) は自然言語のための構文解析器です。 Latent Annotated PCFG (LAPCFG) というモデルを使用して高精度に文の構造を推定します。 インストール方法 必要なツール・ライブラリ Ckylark のインストールには以下のツール・ライブラリが必要です。 GCC-C++ 4.7 かそれ以降 Boost C++ Libraries 1.49 かそれ以降 autotools (configure の生成に使用) Python 3.2 かそれ以降 手順 Github 上の最新版 を入手します。 以下のコマンドを実行します。 $ cd /path/to/Ckylark $ autoreconf -i $ ./configure $ make $ (sudo) ma
深層学習による自然言語処理の研究動向
2020/6/11 画像センシングシンポジウム オーガナイズドセッション2 「限られたデータからの深層学習」 https://confit.atlas.jp/guide/event/ssii2020/static/organized#OS2 での招待講演資料です。 コンピュータビジョン分野を中心とした転移学習についての講演です。 パブリックなデータセットも増えていて、物体検出や領域分割などの研究も盛んですが、実際に社会実装しようとするときのデータは学習データと異なる性質（異なるドメイン）のデータである場合も非常に多いです。 本講演では、そのような場合に有効なドメイン適応の原理となるアプローチ2つと応用としての物体検出と領域分割の事例を紹介しています。
【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
文書分類タスクでよく利用されるfeature selection - kensuke-miの日記
"Bias Analysis in Text Classification for Highly Skewed Data"(Lei and Huan)を読んでいて、「文書分類タスクでよく使われるfeature selectionは４つある。Information GainとChi-squared testとOdds ratioとBi-Normal Separationだ」みたいなことが書いてあった。 自分の中で、あんまりわかってないまま使ってる感があったので、しっかり調べてみた。 Information Gain Information GainはよくIGとか省略される。 IGは要は、「クラスとの関連性がでかい単語ほど大きい値になるよ」というやり方。 簡潔にまとめると、 単語数×クラス数のクロス集計表をつくる。クロス表は(termが出現 or Not)×(クラス=c or Not)の４要素
日本語対訳データ
これは、日本語を対象とする機械翻訳システムの構築に利用できる言語資源のリストです。主に日英翻訳の資源を取り上げていますが、最後の方に多言語に対応したコーパスもいくつか取り上げています。もしこのリストに載っていないものがあれば、遠慮なく教えてください！また、日本語を含まない言語対のリストはほかのサイトでたくさんあります： 1 2 3。 日英 対訳コーパス 以下の資源は、対訳文からなるコーパスで、統計的機械翻訳システムの学習に利用できます。各項目は名前、リンク、文数、説明、研究・商用利用の可能性とおおよその金額などが入っています。主に10万文以上からなるコーパスを中心にリストアップしていますが、小さいものも一部載せています。 名前文数研究用商用説明
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GitHub - sebastianruder/NLP-progress: Repository to track the progress in Natural Language Processing (NLP), including the datasets and the current state-of-the-art for the most common NLP tasks.
GitHub - deborausujono/word2vecpy: Python implementation of CBOW and skip-gram word vector models, and hierarchical softmax and negative sampling learning algorithms
GitHub - taolei87/sru: Training RNNs as Fast as CNNs (https://arxiv.org/abs/1709.02755)
GitHub - shuohangwang/SeqMatchSeq
BiDAF
http://arxiv.org/pdf/1510.05203v1
http://www.phontron.com/slides/alagin2014-align.pdf
http://www.phontron.com/nlptools.php