人工知能を用いた自然言語解析技術で、国際コンペティションにて二度目の優勝 | Studio Ousia
2015年7月26日-31日に中国北京で行われた、世界最大の自然言語処理に関する国際会議ACL（Association for Computational Linguistics)で行われた、Noisy User-generated Text (W-NUT)のコンペティションにて、弊社の提案した手法が他のチームに大差をつけて優勝いたしました。二位はシンガポール科学技術研究庁（Infocomm）、三位はNational Research Council Canadaで、弊社の提案した手法は、二位にF1値1で5-10ポイントの差をつけました。 左図：Results on segmentation only (no types)（固有表現の抽出精度）、右図：Results on segmenting and categorizing entities into 10 types（固有表現の抽出及
Sequence to Sequence Learning with Neural Networks
Deep Neural Networks (DNNs) are powerful models that have achieved excellent performance on difficult learning tasks. Although DNNs work well whenever large labeled training sets are available, they cannot be used to map sequences to sequences. In this paper, we present a general end-to-end approach to sequence learning that makes minimal assumptions on the sequence structure. Our method uses a mu
sentence2vec 動かした - laughingのブログ
paragraph vector の実装が Qiita で紹介されていたので，ホイホイと動かしてみたという話 動くか動かないかというところを試しただけで，分析はまた今度 参考 【自然言語処理 NLP】word2vec の次は、Paragraph2vec （Mikolov氏論文）～ Google発の実装ソース・コード公開 未定なので、第三者によるGithubアップ済み 実装コード を試してみる - Qiita 準備 sentence2vec clone する python apt-get する scipy と six と python-mecab と cython も corpus 適当なのを作る 情報学研究データリポジトリ ニコニコデータセット 今回は nii のニコニコ動画コメント等データを適当に使った 前処理 ニコニコ動画コメント等データを形態素解析する 下記のスクリプトで pytho
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機械学習に基づく自然言語処理勉強会
LSTMの実装、ライブラリ化と、対話システムへの応用
