ChatGPT使い方総まとめ - Qiita
こんにちは！sakasegawaです！ ( https://twitter.com/gyakuse ) 今日は今流行のChatGPTについて紹介します！ ChatGPTとは OpenAIが開発するGPT-3(※)というめちゃくちゃすごい言語モデルをベースとしたチャットアプリです。 色んな質問にすぐ答えてくれます。 この記事ではさまざまな使い方を紹介します。 https://chat.openai.com/ ちなみにGPT-3関連では、noteの以下記事も便利なのでぜひ読んでみてください AIがコミットメッセージ自動生成！神ツール『auto-commit』『commit-autosuggestions』の紹介 ※正確にはGPT-3.5シリーズと呼ばれています ChatGPTの仕組みを考えながらプロンプトを作る手法はこちらに別途まとめています 文章 質問-応答 〜について教えて Wikiped
リクルート式 自然言語処理技術の適応事例紹介
This document summarizes recent research on applying self-attention mechanisms from Transformers to domains other than language, such as computer vision. It discusses models that use self-attention for images, including ViT, DeiT, and T2T, which apply Transformers to divided image patches. It also covers more general attention modules like the Perceiver that aims to be domain-agnostic. Finally, it
文章埋め込みを用いた教師なしキーフレーズ抽出EmbedRankの実装とその評価 - Sansan Tech Blog
こんにちは、DSOC R&Dグループ研究員の奥田です。言語処理学会年次大会（NLP2019）の開催されている名古屋のホテルで今まさにこの記事を書いています。ひつまぶし美味しかったです。 さて、今回はCONLL 2018で発表されたSimple Unsupervised Keyphrase Extraction using Sentence Embeddingsを実装して日本語を対象に評価しましたので、その紹介です。こちらは1/31に開催された「第一回SIL勉強会 自然言語処理編」での発表を加筆修正したものですので、そちらの資料も合わせてご覧いただければと思います。 EmbedRankとは 本論文で提案されているEmbedRankとは、教師データを用意することなく、文章に含まれる重要なキーフレーズを抽出するアルゴリズムです。あるフレーズが重要かどうかは、それが含まれる文章全体の意味をよく表し
言語と画像の表現学習
Several recent papers have explored self-supervised learning methods for vision transformers (ViT). Key approaches include: 1. Masked prediction tasks that predict masked patches of the input image. 2. Contrastive learning using techniques like MoCo to learn representations by contrasting augmented views of the same image. 3. Self-distillation methods like DINO that distill a teacher ViT into a st
執筆・編集のためのGit（GitHub）ワークフローを考えてみた
まとまった量の文章を執筆・編集するのにバージョン管理システムを使うことは、少なくとも技術文書においては特別なことではなくなりました。 原稿が汎用のテキストファイルの場合には、バージョン管理システムとして、GitやMercurialなどのソフトウェア開発用のツールを使いたいことが多いと思います。 実際、GitHubやGitBucketを利用して技術書やドキュメントの原稿を共同執筆するという話はとてもよく聞きます（知っている世間が狭いだけかもしれないけど）。 とはいえ文章の執筆・編集という作業には、プログラムのソースコードを開発する作業とは違う側面もいっぱいあります。 そのため、ツールとしてはソフトウェア開発用のバージョン管理システムを利用する場合であっても、そのワークフローについては、執筆・編集ならではの工夫が多少は必要なのかなと考えています。 もちろん、同じソフトウェア開発でもプロジェクト
人を惹きつける文章には何が隠されている？文章の感情の揺れを測ってみた。 - おうちだいすき
自分のブログ、もっと人に読んでもらいたいな〜〜〜。 ブログを書いていらっしゃる方であれば一度は思った事、ないでしょうか。 ありますよね？（迫真） PV数上げるためにSEO対策したり、地道にフォロワー増やしたり。 こういった努力も大切かとは思うのですが、今回はよく読まれている文章には何が隠されているか、文章から読み取れる感情の動きに着目していくつか文章を採取し、調査してみました。 例えば、イケハヤさんのこちらの記事だとこんな感じです。 www.ikedahayato.com 項目 平均得点 標準偏差 タイトル -0.34 - 文全体 -0.49 0.22 いい感じになんか揺れてます。 人を惹きつける文章にはこうした感情のアップダウンがあったりするのですかね。 今回はこんな感じで昨年よく読まれた記事などを中心にブログの文章における「感情の揺れ」を測りましたのでお話ししていきたいなと思います。
文章特徴抽出ライブラリWordBatchを試してみる - Qiita
GWを使って、文章から特徴を抽出するライブラリwordbatchを試しました。wordbatchって何なの？って人も見たことあるって人もこれから使ってみようという人にも役に立てればと思います。 WordBatchとは こちらで公開されております。 一言で言うと 「機械学習用の並列処理テキスト抽出ライブラリ(予測器付き)」です。 ミニバッチで文章からの特徴抽出を行うため、少ないメモリかつ並列処理で文章からの特徴抽出が可能です。カスタマイズ性も高く、他のライブラリをそのまま置き換えることができます。 また、wordbatchというライブラリは文章特徴抽出器の他に、単一ラベル用のオンラインで並列処理できる予測器も備えています。こちらも実際にメモリに乗りづらい大きいデータの予測などに活用できると思われます。 ユースケースとしては、以下の要望に応えられるものかと思います。 なるべく時間かけずに文章の
スペルだけではなく英文法のミスも修正してくれて課題に仕事に大活躍なブラウザ拡張機能「Grammarly」
By Ciaran Dunsdon 英語で文章を書く時に、スペルミスを指摘してくれる機能を備えたエディタソフトは数多くあります。しかしながら文法や単語の使い方など、単語のスペル以外にも不安はつのるもの。ブラウザ拡張機能「Grammarly」は、そのような英語の文章におけるミスを広く、細かく指摘してくれるため、簡単に修正を行うことができるようになります。 Grammarly: Free Writing Assistant https://www.grammarly.com/ ブラウザ拡張機能としてのGrammarlyは、Google Chrome、Safari、Mozilla Firefoxのみで使用できます。今回は「Google Chrome」を使用しているので、上記のリンク先にアクセスして「Add to Crome」をクリック。 「拡張機能を追加」をクリック 主な使用理由に「work」を
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