TypeScriptでGPT-3.5を使ってChatGPTクローンを作る1 - GPTで検索エージェント
OpenAI が提供している ChatGPT は非常に面白いですね。今年以後、GPTやChatGPT周りがさらに流行ると思います。 この記事は、TypeScriptでChatGPTクローンを作る第一弾です。長くなりすぎるため、この記事では、GPTを使った検索エージェントを実行するまでを取り上げます。 検索エージェントは「ぼっち・ざ・ろっくの作者は？」と尋ねたら検索エンジンとGPTを使って「はまじあき」という結果を生成できる技術です。 またこの記事や、続く記事でLangChainのプロンプトをあれこれ読み解いていこうと考えています。 筆者は機械学習の初心者であるため、間違ったことが書かれている可能性があります。間違いがあった場合は、ぜひご指摘いただけると幸いです。 なお、この記事では添削にChatGPTおよびGPT-3.5を使っています[1]。 どうやってTypeScriptでChatGPT
GiNZA - Japanese NLP Library
Skip to the content. GiNZAの公開ページ What’s new! ja_ginza_bert_largeのβ版を公開中 cl-tohoku/bert-large-japanese-v2をベースモデルに採用 精度が大幅に向上（LAS=0.938, UAS=0.949, UPOS=0.983, ENE=0.708） CUDAに対応し8GB以上のRAMを搭載したGPU環境、または、M1・M2などApple Silicon環境の利用を推奨 GiNZA v5.1.3 spaCy v3.2 ~ v3.6に対応 GiNZA v5.1 spaCy v3.2とSudachi.rs(SudachiPy v0.6.2)に対応 バッチ解析処理をGPU環境で50〜60%・CPU環境で10〜40%高速化 ginzaコマンドの並列実行オプション(ginza -p {n_process}およびgi
Character level CNN [CNNで自然言語処理]
【DL輪読会】Hyena Hierarchy: Towards Larger Convolutional Language Models
![Character level CNN [CNNで自然言語処理]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/1719e0fbc60acb8ab0919dea94580e406b368579/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.slidesharecdn.com%2Fss_thumbnails%2Fdevsumi1-180730024610-thumbnail.jpg%3Fwidth%3D640%26height%3D640%26fit%3Dbounds)
【Azure Cognitive Services】画像認識でalt属性の説明文を自動生成してみた - backstage
引越して1ヶ月半、ようやく家にネットが通ったので何かコードを書こうと思いました。 Microsoft Azure Cognitive Servicesには便利そうなたくさんAPIがあります。 そのうちComputer Vision APIを使うと、画像を解析して説明文などを自動生成できます。 参考:過去の記事 s2terminal.hatenablog.com Computer Vision APIが吐き出す情報は英語か中国語です。 今回はさらにこれをTranslator Text APIで日本語化し、imgタグにして吐き出すプログラムを書いてみました。 例 Public Domain Picturesから適当にいくつか画像を取ってきて、説明文を付けてもらいました。 「木からぶら下がって緑のバナナの束」 <img alt="木からぶら下がって緑のバナナの束" src="http://www
Pythonで単語分散表現のクラスタリング - Ahogrammer
最近の自然言語処理では、単語の分散表現は当たり前のように使われています。 単語分散表現では、各単語が高次元ベクトル空間に配置され、加減乗除等の演算を行えるようになります。 これらのベクトルは、意味の近い単語に対しては同じようなベクトルになることがわかっています。 本記事では、単語分散表現のベクトルをクラスタリングし、意味が近い単語のクラスタを作ってみたいと思います。 これらのクラスタは、眺めて楽しむだけでなく、機械学習の素性として使うこともできます。 イメージ的には、以下のような感じで単語をクラスタにまとめます。 では、単語分散表現をクラスタリングして、単語のクラスタを作ってみましょう。 準備 まずは、作業用のディレクトリを作成しておきましょう。 また、必要に応じて Python の仮想環境も用意します。 以下のコマンドを実行することで、ディレクトリを用意します。 $ mkdir work
自然言語処理用語と解析器まとめ - Qiita
この記事では自然言語処理の入門者の方に向けに、自然言語処理の重要ワードと日本語用の主要な解析器をまとめました。 基本用語 自然言語（しぜんげんご、英: natural language）とは、人間によって日常の意思疎通のために用いられる、文化的背景を持って自然に発展してきた記号体系である。大別すると音声による話し言葉と文字や記号として書かれる書き言葉がある。 自然言語 - Wikipedia 我々が日常生活で使っている言語(話し言葉と書き言葉)のこと。自然言語以外の言語としては、例えばプログラミング言語や数式などが該当する。 自然言語処理（しぜんげんごしょり、英語: natural language processing、略称：NLP）は、人間が日常的に使っている自然言語をコンピュータに処理させる一連の技術であり、人工知能と言語学の一分野である。 自然言語処理 - Wikipedia 自然
テキスト分類器fastTextを用いた文章の感情極性判定 - Qiita
はじめに 任意の文章に対して自動的に感情極性(ポジティブ，ネガティブ)の判定を行うスクリプトを作成したのでまとめてみたいと思います． 文章(文書)から感情極性の判定を行う分野では，Sentiment Analysisや評判分析と呼ぶこともあります． 従来では，単語極性辞書といって単語ごとに極性値(ポジティブ，ネガティブの値)を登録しておいて，それを用いて極性判定する手法がオーソドックスでした． しかしながら，その手法だと極性辞書にない単語が出た場合に計算が出来ないという問題点や，そもそも単語の極性を一意に定めることが出来るのか？という問題があります． (e.g. ”安い”という単語1つとっても，安くてお買い得！と言われると安いはポジティブですが，安い奴だなと言われるとネガティブな印象を受けます) そこで本記事では，テキスト分類器とECサイトのレビューデータを用いてある文章の持つ感情極性を自
【word2vec】会社のクチコミを自然言語処理した結果を可視化してみる - Qiita
単語と遊ぶ① 分布図を書いてみる 分布図を書くメソッドを以下のように定義しました。 通常、単語のベクトル表現は100次元とか300次元とかでモデルに学習させます。 それを次元圧縮して2次元に落とし込んだ後に可視化を行っています。 from sklearn.decomposition import PCA import matplotlib.pyplot as plt def draw_word_scatter(word, topn=30): """ 入力されたwordに似ている単語の分布図を描くためのメソッド """ # 似ている単語を求めるためにはGensim word2vecの以下の機能を利用 # model.most_similar(word, topn=topn) words = [x[0] for x in sorted(model.most_similar(word, topn
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fastTextの覚書（編集中） - Qiita