CNNによる文字コード不明なドキュメントの推定 - にほんごのれんしゅう
CNNによる文字コード不明なドキュメントの推定 Advent Calender遅刻いい訳 年末忙しすぎた ネタと期待していたいくつかがまともに結果が出ずに苦しい思いをしていた 元URLの喪失 バイト列から文字コーディングを推定する Twitterで時々バズるネタとして、機械学習がこれほどもてはやされるのに、今だにBrowserは時々文字化けし、ExcelはUTF8を突っ込むと文字化けし、到底、文化的で最低限の人権が保護された状態ではありません。 実際、ルールベースで推定しようとすると、この様にshift jisとeucでは完全に背反な情報を使っているわけでないので、なんらかのヒューリスティックなルールを人間が作成して対応していたのだと思いますが、この様なユースケースの場合、機械学習が強い力を発揮します。 図1. sjisとeucの文字コードのバイト列のマップ(参考：smdn) その度、「そ
Convolutional Neural Netwoks で自然言語処理をする
This document summarizes recent research on applying self-attention mechanisms from Transformers to domains other than language, such as computer vision. It discusses models that use self-attention for images, including ViT, DeiT, and T2T, which apply Transformers to divided image patches. It also covers more general attention modules like the Perceiver that aims to be domain-agnostic. Finally, it
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理解する · けんごのお屋敷
最近、畳み込みニューラルネットワークを使ったテキスト分類の実験をしていて、知見が溜まってきたのでそれについて何か記事を書こうと思っていた時に、こんな記事をみつけました。 http://www.wildml.com/2015/11/understanding-convolutional-neural-networks-for-nlp 畳み込みニューラルネットワークを自然言語処理に適用する話なのですが、この記事、個人的にわかりやすいなと思ったので、著者に許可をもらって日本語に翻訳しました。なお、この記事を読むにあたっては、ニューラルネットワークに関する基礎知識程度は必要かと思われます。 ※日本語としてよりわかりやすく自然になるように、原文を直訳していない箇所もいくつかありますのでご了承ください。翻訳の致命的なミスなどありましたら、Twitterなどで指摘いただければすみやかに修正します。 以下
Implementing a CNN for Text Classification in TensorFlow
The full code is available on Github. In this post we will implement a model similar to Kim Yoon’s Convolutional Neural Networks for Sentence Classification. The model presented in the paper achieves good classification performance across a range of text classification tasks (like Sentiment Analysis) and has since become a standard baseline for new text classification architectures. I’m assuming t
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カジュアルトーク Vol.20 NLP×CNNの実現性は？ 〜自然言語処理の最先端はココまで来ている！〜 | AI専門ニュースメディア AINOW
