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Character level CNN [CNNで自然言語処理]
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文字レベルの畳込みニューラルネットワークによる文書分類 - Ahogrammer
はじめに 自然言語処理で文書分類は最も基本的なタスクの一つです。 文書分類は、SNSに対する評判分析、ニュースのジャンル分類、メールのスパムフィルタや文書の著者推定といった問題の解決に使われています。 このように基本的なタスクである文書分類は広く使われています。 最近では、文書分類に対するニューラルベースのアプローチとして、単語レベルのRNNが広く使われています。 RNNを使うことで、広い文脈と単語の出現順序を自然な形で考慮することが可能になります。 この性質により、RNNベースの手法は文書分類で良い性能を示してきました。 しかし、単語レベルのRNNには2つの問題が挙げられます。 一つ目は、RNNは計算を並列化し難いため、計算の高速化が難しいということです。 二つ目は、単語レベルの入力がSNS等のユーザ生成コンテンツ(UGC: User-Generated Content)に対して弱いとい
青空文庫で作者っぽさ判定（KERAS ＋ character-level cnn） - Qiita
青空文庫のテキストを利用して、任意の日本語文の作者っぽさを判定するモデルを作ってみました。 https://github.com/shibuiwilliam/aozora_classification 動機 2017/02のTFUG #3に参加したのですが、Rettyの中の方がcharacter-level convolutional neural networkをしていて、これで火がつきました。 https://tfug-tokyo.connpass.com/event/49849/ 元ネタとなったQiitaの記事はこちらです。 とても勉強になりました。ありがとうございます。 http://qiita.com/bokeneko/items/c0f0ce60a998304400c8 なおcharacter-level cnnの論文はこちらです。 https://papers.nips.cc
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
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