論文解説 Attention Is All You Need (Transformer) - ディープラーニングブログ
こんにちは Ryobot (りょぼっと) です． 本紙は RNN や CNN を使わず Attention のみ使用したニューラル機械翻訳 Transformer を提案している． わずかな訓練で圧倒的な State-of-the-Art を達成し，華麗にタイトル回収した． また注意を非常にシンプルな数式に一般化したうえで，加法注意・内積注意・ソースターゲット注意・自己注意に分類した．このうち自己注意はかなり汎用的かつ強力な手法であり他のあらゆるニューラルネットに転用できる． WMT'14 の BLEU スコアは英仏: 41.0, 英独: 28.4 で第 1 位 Attention Is All You Need [Łukasz Kaiser et al., arXiv, 2017/06] Transformer: A Novel Neural Network Architecture f
自然言語処理の前処理・素性いろいろ - Debug me
ちゃお・・・† 舞い降り・・・† 先日、前処理大全という本を読んで自分なりに何か書きたいなと思ったので、今回は自然言語処理の前処理とそのついでに素性の作り方をPythonコードとともに列挙したいと思います。必ずしも全部やる必要はないので目的に合わせて適宜使ってください。 前処理大全[データ分析のためのSQL/R/Python実践テクニック] 作者:本橋 智光技術評論社Amazon 前処理 余分な改行やスペースなどを除去 with open(path) as fd: for line in fd: line = line.rstrip() アルファベットの小文字化 text = text.lower() 正規化 (半角/全角変換などなど) import neologdn neologdn.normalize('ﾊﾝｶｸｶﾅ') # => 'ハンカクカナ' neologdn.normalize
SankeiBiz（サンケイビズ）：自分を磨く経済情報サイト
サービス終了のお知らせ SankeiBizは、2022年12月26日をもちましてサービスを終了させていただきました。長らくのご愛読、誠にありがとうございました。 産経デジタルがお送りする経済ニュースは「iza! 経済ニュース」でお楽しみください。 このページは5秒後に「iza!経済ニュース」（https://www.iza.ne.jp/economy/）に転送されます。 ページが切り替わらない場合は以下のボタンから「iza! 経済ニュース」へ移動をお願いします。 iza! 経済ニュースへ
「自然言語処理論」の講義ノートPDF。形態素解析や文脈自由文法，知能機械による言語処理の扱い - 主に言語とシステム開発に関して
講義ノートの目次へ 情報科学という道具で言語学を切り開くと，「自然言語の処理」に行きつく。 人間が自然に話している言語を，数理的にモデル化し，コンピュータで解析する，という内容だ。 大学で教えるこの「自然言語処理」の授業の，オンライン講義資料を収集した。 Web上で読める教科書・参考書である。とくに扱う内容は下記の通り。 形態素解析 構文解析 オートマトンやニューラルネットワーク PrologやLispによる言語処理系の実装 音声認識とヒューマンインタフェース，知能機械 文脈自由文法やチョムスキー これらに加えて，記号論理学も学習しておくとよい。 自然言語処理の講義ノート 言語処理の理論（ほとんどが形態素解析を扱っている）： Webpage for Natural Language Theory in 2013 http://www.cyber.sist.chukyo-u.ac.jp/..
Resources - AI at Meta
ResourcesResources and tools for advancing AI, together Cutting-edge open source frameworks, tools, libraries, datasets and models for research exploration to large-scale production deployment. Frameworks and tools Sharing our ML frameworks and tools with the community to collaborate and accelerate the advancement of AI
クラシックな機械学習の入門 11．評価方法
【DL輪読会】Perceiver io a general architecture for structured inputs & outputs Deep Learning JP
コサイン類似度が高いベクトルはどれくらい似ているか(岩波データサイエンス刊行イベントより) - Mi manca qualche giovedi`?
岩波データサイエンス vol.2 の発刊を記念して、刊行トークイベント「統計的自然言語処理 - ことばを扱う機械」が 3月3日 に開催されました。 岩波データサイエンス Vol.2 : 岩波データサイエンス刊行委員会 : 本 : Amazon.co.jp トークイベント「統計的自然言語処理ーことばを扱う機械」（岩波データサイエンス Vol.2 刊行記念） - connpass イベントの様子はニコニコ動画さんで生中継されましたが、その録画は YouTube で公開させてもらっています。 【トークイベント「統計的自然言語処理ーことばを扱う機械」（岩波データサイエンス Vol.2 刊行記念） - YouTube】 1. 挨拶と著者団トーク 2. 招待講演「本当は怖い統計的自然言語処理」(賀沢秀人; グーグル株式会社) 3. 自然言語処理についてのパネルセッション＋クロージング 自然言語処理に詳
The Ubuntu Dialogue Corpus: A Large Dataset for Research in Unstructured Multi-Turn Dialogue Systems
This paper introduces the Ubuntu Dialogue Corpus, a dataset containing almost 1 million multi-turn dialogues, with a total of over 7 million utterances and 100 million words. This provides a unique resource for research into building dialogue managers based on neural language models that can make use of large amounts of unlabeled data. The dataset has both the multi-turn property of conversations
A Persona-Based Neural Conversation Model
We present persona-based models for handling the issue of speaker consistency in neural response generation. A speaker model encodes personas in distributed embeddings that capture individual characteristics such as background information and speaking style. A dyadic speaker-addressee model captures properties of interactions between two interlocutors. Our models yield qualitative performance impr
Building End-To-End Dialogue Systems Using Generative Hierarchical Neural Network Models
We investigate the task of building open domain, conversational dialogue systems based on large dialogue corpora using generative models. Generative models produce system responses that are autonomously generated word-by-word, opening up the possibility for realistic, flexible interactions. In support of this goal, we extend the recently proposed hierarchical recurrent encoder-decoder neural netwo
Neural Responding Machine for Short-Text Conversation
We propose Neural Responding Machine (NRM), a neural network-based response generator for Short-Text Conversation. NRM takes the general encoder-decoder framework: it formalizes the generation of response as a decoding process based on the latent representation of the input text, while both encoding and decoding are realized with recurrent neural networks (RNN). The NRM is trained with a large amo
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
大自然言語時代のための、文章要約 - Qiita
さまざまなニュースアプリ、ブログ、SNSと近年テキストの情報はますます増えています。日々たくさんの情報が配信されるため、Twitterやまとめサイトを見ていたら数時間たっていた・・・なんてこともよくあると思います。世はまさに大自然言語時代。 from THE HISTORICAL GROWTH OF DATA: WHY WE NEED A FASTER TRANSFER SOLUTION FOR LARGE DATA SETS テキスト、音声、画像、動画といった非構造データの増加を示したグラフ そこで注目される技術が、「要約」です。膨大な情報を要点をまとめた短い文章にすることができれば、単純に時間の節約になるだけでなく、多様な視点から書かれた情報を並べて吟味することもできます。 本文書は、この文書要約(Text Summarization)についてその概観を示すことを目的として書かれていま
NLP2017 NMT Tutorial「ゼロから始めるニューラルネットワーク機械翻訳」
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
OpenNMT - Open-Source Neural Machine Translation
OpenNMT is an open source ecosystem for neural machine translation and neural sequence learning. Started in December 2016 by the Harvard NLP group and SYSTRAN, the project has since been used in several research and industry applications. It is currently maintained by SYSTRAN and Ubiqus. OpenNMT provides implementations in 2 popular deep learning frameworks:
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人間参加型（human-in-the-loop）機械学習とは？
GitHub - tensorflow/nmt: TensorFlow Neural Machine Translation Tutorial
GitHub - facebookarchive/bAbI-tasks: Task generation for testing text understanding and reasoning
ニューラル機械翻訳の動向@IBIS2017
[PDF]ニューラル機械翻訳での訳抜けした内容の検出