【機械学習】Google翻訳(みたいなもの)を自作してみた。 - Qiita
はじめに 最近機械学習熱いし、その波に乗りたいなということで、大学時代に若干触れていた自然言語処理の知識を生かして、タイトルの通りGoogle翻訳のような機械翻訳機を作成してみました。 結果、ページトップのアニメーションのような動作をする翻訳機を作れましたが、翻訳精度はgoogle翻訳に惨敗でした。どこらへんが惨敗だったのかは最後のまとめでちょっとだけ触れます。 結果的には惨敗だったのですが、自分が作ったモデルで翻訳できた瞬間はとても嬉しかったので、自分の子供のような存在を生み出す喜びを誰かに共感していただきたく思い、機械翻訳機を作成して得た自然言語処理(ほぼ翻訳)に関する知見とその方法をまとめてみました！ 自然言語処理というなかなかに難しいジャンルなので、途中眠たくなるような説明や数式も一応紹介いたしますが、 この記事のゴールはオリジナルな翻訳モデルを作成し上のアニメーションのようにター
ChainerとRNNと機械翻訳 - Qiita
自然言語処理とニューラルネット ここ数年で、自然言語処理の分野でもニューラルネットが非常に頻繁に使われるようになってきました。 自然言語処理で主に解析対象となるのは単語の配列や構文木などで、これらの内包する情報を表現するためにrecurrent neural network1やrecursive neural network1などに基づくモデルが頻繁に使われます。これらの最大の特徴はニューラルネットがある種のデータ構造を持っているという点で、1レイヤあたりのノードはそれほど多くない代わりにネットワークの接続が複雑で、しかも入力されるデータごとにネットワークそのものの形状が変化するという特徴があります。このため、伝統的なfeedforward neural networkを前提としたツールキットでは構築が難しいという問題がありました。 Chainerは、そのような問題を概ね解決してしまう強力
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