学年ビリのアホが1年半でTOEICスコアを300点から840点に上げた英語勉強法の話 - Qiita
序盤から中盤にかけての中心は音読、英作文、文法であった。 特に英作文と文法は非常に重視しており、一番時間をかけた。 中盤から終盤にかけては精読、多読、ボキャビルを行った。 文法を叩き込んだ後に精読と多読を行ったのは誤読せずに済んだので良かったと思う。 学習時間の内訳をグラフで示すと以下のようになります。 英作文と文法で約60%を占めています。英文法を徹底的に体に叩き込みました。 逆に精読、多読、発音が占める割合は低くなっています。特に発音が少ないのは後で後悔することになります。 学習の詳細 ここでは各トレーニングに使った教材について簡単なコメントとともに書いておきます。 音読 音読の一冊目はコレをやりました。英語上達完全マップの作者が書いた本なので、音読のトレーニングがしやすいように構成されています。そのため、様々な人が書いていますが音読の一冊目にはこれをやっておけば間違いはないと思います
自然言語処理における前処理の種類とその威力 - Qiita
自然言語処理に前処理は不可欠です。テキストは文字の羅列であり構造化されていないため、そのままでは処理するのが難しいです。特にWebテキストの中には HTMLタグ や JavaScript のコードといったノイズが含まれています。このようなノイズは前処理して取り除かなければ期待する結果は得られないでしょう。 出典: Deep learning for computational biology 本記事では自然言語処理における前処理の種類とその威力について説明します。説明順序としては、はじめに前処理の種類を説明します。各前処理については、1.どんな処理なのか、2.なぜその処理をするのか、3.実装方法(なるべく) という観点から説明します。種類について説明した後、前処理の威力を測るために前処理をした場合としなかった場合での文書分類の結果を比較します。 前処理の種類と実装 この節では以下に示す5つ
まだ機械学習の論文を追うのに消耗してるの？それBotで解決したよ - Qiita
まだ機械学習の論文を追うのに消耗してるの？ はい、消耗しているんです(涙) 機械学習の分野って本当に進歩が早いですよね？ 「最新の手法」が週間で変わるぐらいその変化は激しいものです。 そんな世界にキャッチアップしていくためには、一人の力だけでやっている場合ではない！ということで、私や私の先輩 icoxfog417 を含めて何人か共同で機械学習系論文の読み会を開催しています。 今回は、そこで読んだ論文の内容をつぶやいてくれる Twitter Bot をつくってみました。この Bot は読んだ論文についての一言まとめをつぶやいてくれます。一言まとめにより論文の内容を日本語で素早く把握できるようになります。以下のような感じです。 リサーチしている論文は、以下の GitHub リポジトリ( arXivTimes )で管理しています。こちらを更新するたびに Twitter でつぶやく仕組みになってい
機械学習を使って作る対話システム - Qiita
このような対話を通じて、レストランの検索に必要な情報をユーザから取得し、レストラン検索を行います。 今回、レストラン検索にはHotPepperグルメサーチAPIを利用させていただきました。ありがとうございます。 システムアーキテクチャ 対話システムは複数のモジュールから構成されています。今回は、各モジュールは独立に動作させず、前段階のモジュールの処理が終わった段階で駆動されるようにしています。 最終的なシステムアーキテクチャは以下の図のようになりました。 今回のアーキテクチャに沿って処理の流れを説明すると以下のようになります。 ユーザがテキストを入力すると、入力したテキストは言語理解部に入力されます。 言語理解部では入力されたテキストを解析して、対話行為と呼ばれる抽象的な意味表現に変換します。 言語理解部から出力された対話行為は、対話管理部に入力されます。対話管理部では入力された対話行為を
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インターンで学生に話した対話システムの話 - Qiita
