6. Deep Learningの研究分野：自然言語処理、時系列解析
ある時点での出力を、次の時点での入力として利用する再帰的構造（閉路）を持ったニューラルネットワーク。狭義には単純な構造のものを指す。逐語的に処理するため、並列に学習できないのが欠点。
BERTなどの大規模のモデルの課題 - Qiita
自然言語処理の画期的なモデル - BERT BERT [Bidirectional Encoder Representations from Transformers] は、Googleのチームに2018年の秋に発表された。トランスフォーマーアーキテクチャを使って、大量のデータで非常に大きいネットワークを画期的な方法でモデルを学習した結果である。学習方法と精度についてこの記事をご参照ください。 オープンソース・情報を自由に交換することを大事にしている機械学習のフィールドでは、新しいアイデアを arxiv.org で論文として公開し、github でモデルを共有することが基本的なやり方である。新しいアイデアが公開されたとたんに、世界の機械学習の研究者や開発チームが参考したり、再利用したりできる。 オープンソースの文化の結果、BERTが公開されて数か月たったら、 Open AI、Faceboo
Machine Learning for Natural Language Processing: Foundations and Use Cases
Machine Learning for Natural Language ProcessingFrom machine translation and chatbots to voice assistants and text generation, natural language processing has become a core challenge for machine learning researchers to explore, and a compelling opportunity for businesses to improve operations and create innovative experiences for their customers. But NLP is an incredibly broad umbrella term that e
fast.ai NLP · Practical NLP
fast.ai NLP Projects from fast.ai researchers and collaborators © 2019. MIT License. Most of the world’s text is not in English. To enable researchers and practitioners to build impactful solutions in their domains, understanding how our NLP architectures fare in many languages needs to be more than an afterthought. In this post, we introduce our latest paper that studies multilingual text classif
spaCy - Industrial-strength Natural Language Processing in Python
Get things done spaCy is designed to help you do real work — to build real products, or gather real insights. The library respects your time, and tries to avoid wasting it. It's easy to install, and its API is simple and productive. Blazing fast spaCy excels at large-scale information extraction tasks. It's written from the ground up in carefully memory-managed Cython. If your application needs to
Stanford CS 224N | Natural Language Processing with Deep Learning
Logistics Lectures: are on Tuesday/Thursday 4:30 PM - 5:50 PM Pacific Time in NVIDIA Auditorium. The lectures will also be livestreamed on Canvas via Panopto. Lecture videos for enrolled students: are posted on Canvas (requires login) shortly after each lecture ends. Unfortunately, it is not possible to make these videos viewable by non-enrolled students. Publicly available lecture videos and vers
自然言語処理の前処理・素性いろいろ - Debug me
ちゃお・・・† 舞い降り・・・† 先日、前処理大全という本を読んで自分なりに何か書きたいなと思ったので、今回は自然言語処理の前処理とそのついでに素性の作り方をPythonコードとともに列挙したいと思います。必ずしも全部やる必要はないので目的に合わせて適宜使ってください。 前処理大全[データ分析のためのSQL/R/Python実践テクニック] 作者:本橋 智光技術評論社Amazon 前処理 余分な改行やスペースなどを除去 with open(path) as fd: for line in fd: line = line.rstrip() アルファベットの小文字化 text = text.lower() 正規化 (半角/全角変換などなど) import neologdn neologdn.normalize('ﾊﾝｶｸｶﾅ') # => 'ハンカクカナ' neologdn.normalize
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On Semantic Search
Approximately One Million Datasets and One Benchmark Framework for Your Natural Language Processing Project | by Bruce H. Cottman, Ph.D. | The Startup | Medium
An Online Semantic-enhanced Dirichlet Model for Short Text Stream Clustering
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