シンプルなRNNで文字レベルの言語モデルをTensorFlowで実装してみる - 今日も窓辺でプログラム
はじめに GoogleやMicrosoftなどがディープラーニングを使用した機械翻訳をリリースして各所で話題になっています。こんな感じで記事にもなっています。 Google翻訳、深層学習による新システムで人に迫る自然で正確な翻訳を実現 | マイナビニュース Google翻訳、ディープラーニングの翻訳システムを日本語を含む8言語に拡大 | マイナビニュース Microsoft翻訳もニューラルネット対応で進化 テキストに加え音声翻訳も - ITmedia NEWS せっかくなのでこれらのニュースと少し関連のある、RNNを使用した言語モデルをTensorFlowで実装してみたいと思います。 まずはその第一弾として、文字レベルでの英語の言語モデルを実装します。また、学習の過程をTensorBoardを使用して可視化もしています。 今回はとりあえずRNNを組むことを目標とし、ハイパーパラメータの調整
絵で理解するWord2vecの仕組み - Qiita
皆さん、Word2vec の仕組みはご存知ですか？ Word2vec は gensim や TensorFlow で簡単に試せるので使ったことのある方は多いと思います。しかし、仕組みまで理解している方はそう多くないのではないでしょうか。そもそも本家の論文でも内部の詳細については詳しく解説しておらず、解説論文が書かれているくらいです。 本記事では Word2vec のモデルの一つである Skip-Gram について絵を用いて説明し、概要を理解することを目指します。まずは Skip-Gram がどのようなモデルなのかについて説明します。 ※ 対象読者はニューラルネットワークの基礎を理解しているものとします。 どのようなモデルなのか？ Skip-Gram はニューラルネットワークのモデルの一つです。Skip-Gram は２層のニューラルネットワークであり隠れ層は一つだけです。隣接する層のユニット
はじめての自然言語処理 Sentence BERT による類似文章検索の検証 | オブジェクトの広場
今回は初心に帰って類似文章検索です。連載の第1回で扱ったネタですが、 BERT を用いて再挑戦してみましょう。BERT のモデルは Hagging Face Transformers の事前学習済みモデルを用いるので、お手軽に試せるかと思います。手法としては Sentence BERT を用い、おまけとして Poor Man's BERT についても紹介します。 （本記事公開後に公開されたデータセットで再検証しています。最新情報は 第18回 をご覧ください。 2021.12.21 追記） 1. はじめに 本記事では Sentence BERT 1による類似文章検索について、学習や推論のコード例と実験結果を交えてご紹介します。前々から Sentence BERT を試したいと考えていたものの、教師あり学習に必要な日本語の類似文データが用意できずにいました。その後、画像キャプションのデータセッ
BERTに続け、バイドゥが発表した中国語における問題に対処したERNIEとは？
【元記事】：Baidu released knowledge integration language representation model ERNIE which outperforms Google’s BERT in certain Chinese NLP tasks 【論文】：ERNIE: Enhanced Representation through Knowledge Integration Baidu（バイドゥ）が、中国語に特化した汎用的な分散表現獲得のための機構「ERNIE」を今年３月に発表しました。Googleが昨年発表したBERTの流れを汲んだ研究で、BERTが中国語を扱う上での問題点を解決したモデルとなっています。 AI-SCHOLARでは以前、BERTについて以下の記事を掲載しました。今回はこのBERTが抱える中国語における弱点を克服したモデル、ERNIEについ
Pythonによるword2vecの利用方法を現役エンジニアが解説【初心者向け】
初心者向けにPythonによるword2vecの利用方法について現役エンジニアが解説しています。word2vecは、自然言語処理の一つで大量のテキストデータを解析し、各単語の意味をベクトル表現をする手法です。単語の意味の近さや類似度などを計算することが出来ます。 テックアカデミーマガジンは受講者数No.1のプログラミングスクール「テックアカデミー」が運営。初心者向けにプロが解説した記事を公開中。現役エンジニアの方はこちらをご覧ください。 ※ アンケートモニター提供元：GMOリサーチ株式会社 調査期間：2021年8月12日～8月16日 調査対象：2020年8月以降にプログラミングスクールを受講した18～80歳の男女1,000名 調査手法：インターネット調査 Pythonによるword2vecの利用方法について、TechAcademyのメンター（現役エンジニア）が実際のコードを使用して、初
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