名大会話コーパス
『名大会話コーパス』は，科学研究費基盤研究(B)(2)「日本語学習辞書編纂に向けた電子化コーパス利用によるコロケーション研究」 （平成13年度～15年度 研究代表者 大曽美恵子）の一環として作成された，129会話， 合計約100時間の日本語母語話者同士の雑談を文字化したコーパスです。 現在は国立国語研究所に移管され，文字化テキストなどを公開しています。 ご利用にあたって 『名大会話コーパス』を利用した研究成果等を発表される際は，必ず以下のいずれかの文献の情報を明記してください。 藤村逸子・大曽美恵子・大島ディヴィッド義和、2011 「会話コーパスの構築によるコミュニケーション研究」 藤村逸子、滝沢直宏編『言語研究の技法：データの収集と分析』p. 43-72、ひつじ書房 Fujimura,Itsuko, Shoju Chiba, Mieko Ohso, 2012, Lexical and G
対話分野の研究をしたいときに気をつけたいこと - Qiita
対話システムの研究、人気が出てきましたね 身近なものに対話システムを組み込もうとする流れが来ているのか、機械学習の性能向上や、データの充実などの研究地盤が整ってきたのか、対話システムの研究が暖かみを帯びてきました。 私はここ数年対話系の研究面白そうだなぁとなり、昨年度辺りから(突発的に卒業研究をしなければならないという話もあり)論文読みや実験を行っているのですが、この研究・発表など大変苦労したので、同じ轍を踏まないようにここに色々書いておこうと思います。 尚、この分野は皆さんが想像している以上に広いので、どんなに頑張ってもこの手の解説は一説の域を出ることができないことを補足しておきます。(逆に、これが対話分野の研究のすべてだ！と言っているテキストなんかは注意したほうが良いと思います。自分は大分痛い目を見ました。) 補足や追記・追記依頼はご自由にどうぞ 目次 どのような研究分野なのか どのよ
PyTorchではじめるチャットボット - Qiita
対象読者 チャットボットを作成したい方 QRNNがどの分野で適用可能か知りたい方 PyTorchを試してみたい方 はじめに Chainerで学習した対話用のボットをSlackで使用+Twitterから学習データを取得してファインチューニングがおかげ様で人気な記事になっているのでPyTorchを使用して同様のチャットボットを作成しました。 チャット例 システム構成 システム構成の違いは事前学習なしで学習している点です。それでも動作したQRNNはかなりのパフォーマンスを発揮できることが期待できます。 以前の構成 今回の構成 手法 QRNN RNN: 過去の情報を利用して学習するため長い文章生成やセンサーデータなどに対して有効に働くが構造上、過去の情報を使用するため並列化処理が難しい。 CNN: RNNに比べて並列化が容易であり、自然言語の分野にもいくつか適用されてきているがRNNと違い過去の情
初学者によるチャットボットの作成 - Qiita
1.はじめに 今回 Aidemyのpremium planで三か月の間、自然言語処理を学びその知識の定着、復習の意を込め成果物として深層学習によるチャットボットを作成してみました。 Qiitaによる投稿も初めてですので拙い文章だとは思いますが、それでも良い方はご覧ください！ 2.使用環境 今回は処理するデータ量が多いためGoogle Colaboratory環境で、無料で使えるGPUを使用しました。 フレームワークのバージョンは以下の通りです。 ・janome 0.4.1 ・torchvision 0.7.0 ・torchtext 0.7.0 ・PyTorch 1.6.0 3.記事の内容 タイトルにもあるように、今回は会話の入力に対して、深層学習を用いて応答を予測し出力させるモデルを構築し、ノートブック上で繰り返し会話できるボットを作ることを目標にコーディングしました。
transformerで自然な会話ができるボットを作った | せかいらぼ
新しいtransformerモデルで学習した記事があるのでそちらも参照して下さい:https://sekailab.com/wp/2019/03/27/transformer-general-responce-bot/ (2016-12-11 追記) この記事で紹介している学習済モデルは、現行のchainerのバージョンでは使用できなくなっているので、chainer 1.4.1 をインストールしたdocker imageを使う方法を追記しました。新しく学習される方は最新のchainerを使うことをおすすめします。 コードを理解する程度のスキルがあればDeep Learningが使える世の中になっているので、試しに自然な受け答えが... チャットボットのタスク チャットボットと言われるもののタスクはNLP的に分解すると以下のようなものかと思います: 質問回答: 問いかけに対して答える 文章生
近藤誠医師が警鐘「コロナワクチン“隠れ副作用死者”はまだいる」（NEWSポストセブン） - Yahoo!ニュース
「本当にその医療は必要なのか」。医師の近藤誠さんは長年、そんな問いに向き合ってきた。では、新型コロナウイルスのワクチンはどうか。最も懸念されるのは、「副作用による被害」が、厚労省や医師たちの“理屈”によって、過小に評価されているのではないか、ということだ。近藤さんがワクチンについて警鐘を鳴らす。 【写真】１日120万回のワクチン接種を求める河野太郎ワクチン担当相。左手を額に当て、やや考え込むような仕草 新型コロナワクチンの接種後に死亡した人は7月2日時点で556人に達し、たった2週間で200人も急増したことになる。だが、この数が死亡者の全体像を表しているとは言い難い。 「実際には、もっと多くの『隠れ副作用死者』がいる可能性が充分にあります」 そう指摘するのは『新型コロナワクチン 副作用が出る人、出ない人』（小学館）をこの7月中旬に緊急出版した、医師の近藤誠さんだ。 「この556人は、あくま
Amazon.co.jp: Amazonギフトカード チャージタイプ(直接アカウントに残高追加): Gift Card
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Inaba Lab. - 公開データ
Chainer-Slack-Twitter-Dialogueを動かすまでに試行錯誤したメモ | 我流天性 がらくた屋