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(12月23日) AIの前に、機械学習のECへの応用について無茶をしながらざっと書いてみよう - Rakuten Tech Blog：楽天ブログ
2016年12月23日 (12月23日) AIの前に、機械学習のECへの応用について無茶をしながらざっと書いてみよう カテゴリ：Advent Calendar こんにちは。楽天技術研究所の森正弥です。 アドベントカレンダーに書いてくださいよ～、と頼まれまして、それも、kawaguti さんに頼まれまして、これは書かねばならんと思いました。ですが、何を書いたものかと頭を悩ましました。今月頭にインドのIIT HyderabadやIIT Bombay に行きまして（写真はIIT Hyderabad の遠景）、インドの学生の方々のレベルの高さやIITのカリキュラムの凄さに触れ衝撃を受け、「もう日本の大学は一切勝てないな」と煽り抜きで感じてしまったのでその話を書こうかとも思ったのですが、なんとなく、技術的なことがムラムラと書きたくなって、ただ、突如としてマニアックなことを書いても、みんなに引かれるだ
言語処理学会第23回年次大会(NLP2017)に参加してきました。 | リクルート
リクルートデータ組織のブログをはじめました。※最新情報はRecruit Data Blogをご覧ください。 Recruit Data Blogはこちら こんにちは、ビュッフェ形式では全種類食べないと気がすまないプランナーのよこいです。 本日は3/13~3/17に筑波大学で開催された『言語処理学会第23回年次大会』(以下NLP) を聴講してきたため、そちらの雑感などを書きたいと思います。私はエンジニアやリサーチャーではないのですが、学生時代の研究テーマに関連していることもあり、言語処理は非常に興味を持っています。 「とにかく行きたい！最近の日本の言語処理の動向を仕入れて、言語処理を用いたプロジェクトを立ち上げたい！」という思いを伝えれば、こういったカンファレンスにもホイホイ行かせてくれるのがRCOの良いところだと思います。 (コピペ元: WSDM2017, AAAI-17, ICDM2016
日本語で読める自然言語処理のチュートリアルスライドまとめ
先日、自然言語処理の講演などをしていたときに、そもそも私なんかが話すよりも公開されているチュートリアルスライドを集めたほうが有用なんではないかと思い立って、これから自然言語処理を学びたい人や、ちょっと新しい分野を知りたい人向けに、日本語で読めるチュートリアルスライドを分野別にまとめてみました。 主に、学会のチュートリアルや招待講演、それから研究者の方のWebページなどを参照しながら作りました。 自然言語処理全般系の資料や、少し境界的なテーマは入っていません。 また、ぱっと読めるスライドだけにしています。 幾つか手前味噌な資料も載せてます・・。 頑張って集めてみましたが、思ったほど集まりませんでした。 作っていてわかったのですが、意外とスライドを公開している人は少ないようです。 埋もれてしまうのはもったいないですね。 いずれ、英語で読めるスライドを集めてみようと思います。 そっちはそっちで、
ACL2017 の論文たちを一言でまとめてみた | CyberAgent Developers Blog
neural が約1.7倍増えていて、ニューラルモデルを利用した研究が前年よりも多いことがわかります。 また、generation, extraction, prediction, framework, end-to-end などの単語が増えているので、基礎研究というよりも言語処理タスクをニューラルモデルで解決する応用研究な論文が増えているようです。たしかに、データセットやベンチマークが用意されている既存タスクに、ニューラルモデルを適用し既存手法よりも高い精度を実現していたものが多かったように感じました。 さらに、knowledge, attention, discourse などの単語が出現する論文では、知識ベースやアテンションモデルをどう対話システムに利用するかというものが多く、今とてもアツい領域なのだとわかります。 もちろん、上記には顕著に現れた傾向のみ挙げていますが、それ以外にも幅
SIGIR 2017に参加してきました - 株式会社ロンウイット
溝口 泰史 著 2017年8月7日から8月11日の5日間新宿で開催された、情報検索分野トップカンファレンスのACM-SIGIR 2017に参加してきました。実際には初日はチュートリアル、最終日はワークショップなので、学会としては三日間でしたが、チュートリアル・ワークショップを含め、とても刺激的な五日間でした。 会場は京王プラザホテルで、JRの新宿駅からは地上にほとんど出ることなく行き来することができました。会期中雨の降ることが多かったので、この会場の立地はとてもありがたかったです。会場は5階、42階、43階になることが多かったですが、コーヒーブレイクやポスターセッションで立ち寄った43階の部屋からの眺望は曇天にもかかわらず遠くまで新宿を見渡すことができ、気分をリフレッシュすることができました。 一日の間にいくつもの発表を聞いており、全ての発表の感想はとても書ききれないので、以下は興味深いと
自然言語処理による文書分類の基礎の基礎、トピックモデルを学ぶ - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 自然言語においても、最近は生ビールを頼む感覚で「とりあえずディープラーニング」となることが多いです。実際ディープラーニングは高精度を記録できることが多いですが、実はその精度は基礎的なモデルでも記録できたり、あげく負けるようなこともあったりします。 研究機関として名高いDeepMindの発表した論文でも、こうした事態がありました。 文章を読み、理解する機能の獲得に向けて-Machine Comprehensionの研究動向-より また、最近はベースラインとして良く利用されているモデルでも最高精度を達成できるといった論文もありました。このよ
自然言語処理系の国際会議を雑に説明してみる(修正あり) - Qiita
自然言語処理業界では、業績という面では国際会議が主戦場となっています。12 NLP分野外の人のために、簡単に主な国際会議を紹介したいと思います。 元々のモチベーションは以下のツイートをうけて、NLP系の会議の読み方を紹介しようと思ったことです。せっかくなら簡単な説明も書こうかなと。 IJCNLPって普通どう発音するんでしょうか？ — Hideki Nakayama (@n_hidekey) 2017年7月12日 なお、読み方については、僕の周りはこう発音していた、というだけなので、他の発音してる人もいると思います。 基本的にはACL Anthologyに載ってる国際会議3を紹介していきますし、興味のある人はACL Athologyで実際に論文を読んでみてください。 並びは、なんとなく僕が上位だと思ってる順ですが、人や分野によって割れると思ってます。4 突っ込みは大歓迎です。 2017.08
Python による日本語自然言語処理
はじめに この文書は、 Steven Bird, Ewan Klein, Edward Loper 著 萩原 正人、中山 敬広、水野 貴明 訳 『入門 自然言語処理』 O'Reilly Japan, 2010. の第12章「Python による日本語自然言語処理」を、原書 Natural Language Processing with Python と同じ Creative Commons Attribution Noncommercial No Derivative Works 3.0 US License の下で公開するものです。 原書では主に英語を対象とした自然言語処理を取り扱っています。内容や考え方の多くは言語に依存しないものではありますが、単語の分かち書きをしない点や統語構造等の違いから、日本語を対象とする場合、いくつか気をつけなければいけない点があります。日本語を扱う場合にも
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