StarSpace: Embed All The Things!
We present StarSpace, a general-purpose neural embedding model that can solve a wide variety of problems: labeling tasks such as text classification, ranking tasks such as information retrieval/web search, collaborative filtering-based or content-based recommendation, embedding of multi-relational graphs, and learning word, sentence or document level embeddings. In each case the model works by emb
Efficient Non-parametric Estimation of Multiple Embeddings per Word in Vector Space
There is rising interest in vector-space word embeddings and their use in NLP, especially given recent methods for their fast estimation at very large scale. Nearly all this work, however, assumes a single vector per word type ignoring polysemy and thus jeopardizing their usefulness for downstream tasks. We present an extension to the Skip-gram model that efficiently learns multiple embeddings per
Deep Learning, NLP, and Representations - colah's blog
Introduction In the last few years, deep neural networks have dominated pattern recognition. They blew the previous state of the art out of the water for many computer vision tasks. Voice recognition is also moving that way. But despite the results, we have to wonder… why do they work so well? This post reviews some extremely remarkable results in applying deep neural networks to natural language
単語の分散表現と構成性の計算モデルの発展
2. 分散表現 (Hinton+ 1986) • 局所表現（local representation） • 各概念に１つの計算要素 (記号, ニューロン, 次元) を割り当て • 分散表現（distributed representation） • 各概念は複数の計算要素で表現される • 各計算要素は複数の概念の表現に関与する 2015-05-31 OS-1 (2)意味と理解のコンピューティング 2 バス 萌えバス … … #2948 … … #19023840334 バス 萌えバス萌えトラック ニューロンの 興奮パターン ≒ベクトル表現 http://ja.wikipedia.org/wiki/富士急山梨バス http://saori223.web.fc2.com/ 3. 構成性（Frege 1892） • Partee (1984) • The meaning of an expres
CSE 599 - Advanced Natural Language Processing - Spring 2015
CSE 599 - Advanced NLP - Spring 2015 Mon, Wed 3:00-4:20 in EEB 042 Class Objectives This course aims to improve participants' knowledge of current techniques, challenges, directions, and developments in all areas of NLP; to hone students' critical technical reading skills, oral presentation skills, and written communication skills; to generate discussion among students across research groups to in
【スライド公開☆】「ディープラーニングチュートリアル 応用編：言葉の『意味』表現〜word2vec〜」 | PR Blog
【スライド公開☆】「ディープラーニングチュートリアル 応用編：言葉の『意味』表現〜word2vec〜」 PR Blog 2015.04.15 みなさんこんにちは 先日、アドテクスタジオが主催した 「ディープラーニングチュートリアル 応用編：言葉の『意味』表現〜word2vec〜」 の様子をお届けいたします おさらい ディーププランニングとは？ Deep Learning(深層学習)は、機械学習の一種であるニューラルネットワークなどを用いた、人工知能技術の総称です。 画像認識のコンペティションで優勝するなど、近年話題を集めています。 広告業界では、広告のテキスト生成、関連度付けにおいて、 単語の意味をベクトルで表現し、単語間の意味類似度をスコア化することが重要となります。 今回、講演のメインテーマとなる「word2vec」 は、大規模データから単語の意味表現を学習する手法で、この分野における
Word2vecの並列実行時の学習速度の改善
1. Word2vecの並列実行時の 学習速度の改善 岡崎 直観1,2 乾 健太郎1,3 1 東北大学大学院情報科学研究科 2 JST戦略的創造研究推進事業「さきがけ」 3 JST戦略的創造研究推進事業「CREST」 2014-07-04 Word2vecの並列実行時の学習速度の改善 1 3. ACL2014でもword2vec祭り • J. Andreas and D. Klein: How much do word embeddings encode about syntax? • M. Bansal, K. Gimpel, and K. Livescu: Tailoring Continuous Word Representations for Dependency Parsing • M. Baroni, G Dinu, and G Kruszewski: Don’t count,
Statistical Semantic入門~分布仮説からword2vecまで #1
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Statistical Semantic入門 ~分布仮説からword2vecまで~
1. The document discusses various statistical and neural network-based models for representing words and modeling semantics, including LSI, PLSI, LDA, word2vec, and neural network language models. 2. These models represent words based on their distributional properties and contexts using techniques like matrix factorization, probabilistic modeling, and neural networks to learn vector representatio
Deep Learning ライブラリ「word2vec」で関連のある単語を予測するシステムを作った - fz-qqq's diary
http://www.fz-qqq.net/softwares/word2vec-demo/ja.html Deep Learningとは Deep Learningは、ICML・ACLといった機械学習関連の主要な学会のチュートリアルでも紹介され、近年注目を集めています。Deep Learningといえば、Googleによる猫の識別を始めとした画像認識で特に有名ですが、今年に入ってもその勢いは増すばかりで、 GoogleがDeep Learningの第一人者Hinton先生を生徒ごと買収したり、Deep Learning主体の学会ができたりと、多くの話題を作っています。詳しい動向・中身に関しては以下のページでよくまとめられています。 ニューラルネットの逆襲 | Preferred Research データマイニングコンペティションサイト Kaggle にも Deep Learning ブー
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Think Globally, Embed Locally --- Locally Linear Meta-embedding of Words
GitHub - yauhen-info/NP-MSSG: The contribution to the code is minor and non-scientific. Original code is the code from research paper "Efficient Non-parametric Estimation of Multiple Embeddings per Word in Vector Space" by Arvind Neelakantan* , Jeevan Sha
GitHub - ryankiros/skip-thoughts: Sent2Vec encoder and training code from the paper "Skip-Thought Vectors"
Radialpoint: Tech Support Solutions for Better Customer Experience