汎用言語表現モデルBERTを日本語で動かす(PyTorch) - Qiita
今DL for NLP界で、BERTというモデルが話題です。PyTorchによる実装が公開されていたので、日本語Wikipediaコーパスに適用してみました。 コードはこちらに公開しております。 2018/11/27 作成したBERTのモデルを使って内部動作の観察とその考察を行いました。単語の潜在表現獲得の部分で感動的な結果を見せてくれました。ご興味あればご覧ください↓ https://qiita.com/Kosuke-Szk/items/d49e2127bf95a1a8e19f この記事ではBERTのポイントの解説と、ポイントごとの実装を紹介します。 尚、記事の執筆にあたってこちらのリポジトリを参考にさせていただきました。 https://github.com/codertimo/BERT-pytorch 本記事は以下の4つで構成されています。 ・BERTとは ・BERTのキモ ・BER
統計的自然言語処理の基礎 - 共立出版
統計的自然言語処理を徹底的に論じた教科書 原著が刊行されたのは18年ほど前になるので、本書の内容の一部は歴史的な記録となっており、現在の状況に照らして異なる含意を読み取るべき言及もある。そのような若干の注意書きを要するとはいえ、本書の重要性、今日性は高い。 学問的基礎の記述の豊かさに加えて、マルコフモデルや確率文脈自由文法など、統計的自然言語処理の基盤となる概念について、丁寧な式の導出を含めたわかりやすい説明がなされている。そのような理論的基盤と合わせて、n-グラムモデルにおけるスムージングや分類学習における過学習など、実際に研究を進める上では重要でありながら、えてして短めの注意書きになりがちな部分についても、十分な量が割かれている。 「今」の自然言語処理研究をその基礎から正しく理解し、その上に新たな積み上げを行うための基盤を提供してくれる良書となっている。 ［原著名：Foundation
【ソースコード付き】日本語テキストマイニングを行うために必要な前処理 | ITに頼って生きていく
はじめに日本語のテキストマイニングを粉うには、いろいろと前処理が必要となります。 日本語じゃなくても必要なのですが、特に日本語の場合、文章内で単語が分かれていないために、 単語ごとに分解する「分かち書き」が必要となります。 これは、全世界リアルタイム麺活監視システムで表示される、監視上法の1つです。 世界の麺活erたちがtwitterでつぶやいた単語を分かち書きして、単語に分解したあと、 よく使われる単語をより大きく表示させる、タグクラウド と呼ばれる可視化手法の一つです。 こうすることで、よく使用される単語や、関連する単語を浮かび上がらせることができます。 しかし、そもそも分かち書きするためには、辞書をもとに品詞分解しないといけないため、 それをそれなりの精度と速度で実行するためには、ライブラリに頼らざるを得ません。 そこで今回、ライブラリの一つであるMecabを使って、うまいこと前処理
Welcome to janome's documentation! (Japanese) — Janome v0.4 documentation (ja)
Welcome to janome's documentation! (Japanese)¶ English Janome とは¶ Janome (蛇の目; ◉) は，Pure Python で書かれた，辞書内包の形態素解析器です。 依存ライブラリなしで簡単にインストールでき，アプリケーションに組み込みやすいシンプルな API を備える形態素解析ライブラリを目指しています。 内包辞書として mecab-ipadic-2.7.0-20070801 を使っています。なお，v0.3.8+ では新元号「令和」がシステム辞書に追加されています。 ソースコードリポジトリ¶ https://github.com/mocobeta/janome 気に入ったらリポジトリにも★つけていってください！ :) API リファレンス¶ https://mocobeta.github.io/janome/api/ 動
PyDial: the CUED Python Statistical Dialog System — PyDial 1.0.0 documentation
The Cambridge University Python Multi-domain Statistical Dialogue System Toolkit Welcome to the PyDial website. PyDial is an open-source end-to-end statistical spoken dialogue system toolkit which provides implementations of statistical approaches for all dialogue system modules. Moreover, it has been extended to provide multi-domain conversational functionality. It offers easy configuration, easy
DeepMindが自然言語理解の２難題を解決した - mabonki0725の日記
ランニングできず 英語30分 The Boune Leagacy (1) DeepMindの自然言語を理解するUNREALモデルの論文を読み、深い感動を覚える。 このモデルは自然言語理解に於ける２つの懸案事項を解決している。 ・計算機が言語を教える事を可能にした。 言語理解で正解すれば計算機がエージェントに報酬を与えることで、 数十万の繰り返し学習を可能にした。従来は人間が計算機に教えるしかなく、 試行回数の壁があった。 ・複雑な文章理解では、単純な文章学習を経ていけば可能になることを実証した DeepMindの証明したかったことは以上の3点である ・言語理解を解明するには、人間の環境に似た３要素の模擬環境が必要 ・動作できるエージェント ・エージェントが存在する３D環境 ・報酬と罰則 ・言語学習には相当な繰り返しが必要 ・複雑理解では適切な学習手順が必要
Skip-thoughtを用いたテキストの数値ベクトル化 - Platinum Data Blog by BrainPad
こんにちは、アナリティクスサービス本部の三浦です。 本日はSkip-thoughtというアルゴリズムを用いた、テキストの数値ベクトル化についてご紹介したいと思います。 ■Skip-thoughtとは Skip-thoughtとはRyan Kirosらによって2015年に考案された、文書中の文の表現を数値ベクトル化する、深層学習のアルゴリズムです。アルゴリズムの特徴として教師なし学習であることが挙げられ、学習する際にラベル付けやアノテーションされたテキストは必要ありません。順序付けられた文で構成された文書*1さえ存在すれば、それを元に学習を行いモデルを構築することが可能です。 数年前に単語をベクトル化できるWord2vec*2が話題になりましたが、Skip-thoughtは単語ではなく文やフレーズをベクトル化すると思っていただくと、わかりやすいかと思います。 なお本ブログは、ある程度RNNや
機械学習に挑んだ一年間 – 機械学習について一から学び、仕事に活用するまでの道のり | POSTD
この記事は、去年私が書いた「Machine Learning in a Week（機械学習に挑んだ一週間）」という記事の続編です。その記事では、私が5日間集中的に機械学習を学び、のめり込んでいった経緯について説明しています。 機械学習に挑んだ一週間 一般の人にとって機械学習の分野に足を踏み入れるのは、無謀なことに思えるでしょう。medium.com 私は順調なスタートを切った後も、時間を見つけて勉強を続け、およそ一年後には、仕事で機械学習を活用した初プロジェクトを立ち上げることができました。そのプロジェクトでは、さまざまなタイプの機械学習や自然言語処理（NLP）の技術を駆使して、 Xeneta の 潜在顧客の特定 を行っています。 趣味でやっていたことが仕事になって、とても嬉しかったです。 同時に、仕事として機械学習を利用するのは博士号を持つ限られた人だけだ、という思い込みも払拭されました
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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Why PairDiff works? -- A Mathematical Analysis of Bilinear Relational Compositional Operators for Analogy Detection