AIに「Clova、今日の天気は？」を理解させることの面白さ - LINE ENGINEERING
LINEのData Labsに所属している佐藤敏紀（@overlast）です。この記事はLINE Advent Calendar 2017の23日目の記事です。 この記事では、スマートスピーカーで対処を求められる自然文クエリの言い換えがどれほど多様であるかを示し、「スマートスピーカーを実現するための自然言語処理の楽しさ」をお伝えしたいと思います。 はじめに みなさんはスマートスピーカーを家に置いていますか？ 私は自宅のリビングに弊社が販売しているClova FriendsとClova WAVEを置いていますし、それ以外に、Google HomeとAmazon Echo Dotも設置しています。 ちょっと多すぎでしょうか (;^_^A これらのスマートスピーカーは、主に人間の言葉を聞いてその内容に基づいた動作をします。たとえばClova Friendsに「Clova！小町さんに電話して（クロ
【コーポレート】データ専門研究開発組織「LINE Data Labs」を新設 | ニュース | LINE株式会社
サービス上での機械学習、人工知能（AI）、大規模データ基盤領域における研究を推進 年内50人規模の組織を目指し、採用を強化 LINE株式会社（本社：東京都渋谷区、代表取締役社長：出澤 剛）は、LINEおよびLINE周辺サービス事業領域におけるデータの分析・研究を行う専門の開発組織として「LINE Data Labs（ライン データラボ）」を新設いたしましたので、お知らせいたします。 「LINE Data Labs」は、これまで各サービス事業領域ごとに存在していたデータチームを統合して新設されたデータ専門研究開発組織です。「LINE Data Labs」の設立により、各サービスの事業領域を超えて、ユーザーの利用動向等のデータを横断的に扱うことが可能になり、より精密なデータ分析や情報フィルタリングを実現し、これまで以上に効率的なデータ・情報活用を目指してまいります。 「LINE Data La
#TokyoDL、#DSIRNLP あたりの新年会2016 (2016/01/17 11:00〜)
1年前に大江戸温泉物語で新年会をやったときに最高だったので、今年も行くことになりました。 写真は去年の様子です。多分似たような雰囲気では。 同じメンバーだけだと変化が無さすぎなので、気が合う友人や知り合いは来たら良いよな〜と思います。 特に何もしないので、雑に集まって温泉とお酒を楽しみましょう。 注意 温泉も飲み物も食べ物も各自精算ですので、1万円くらい握りしめて来てください。 イベント管理者は泥酔や心肺機能障害による事故については一切の責任を負いません。 体調の良い健康な方のみご参加ください。 想定している参加者 どなたか分からないと何も話せないし戸惑いますので、以下の様な方を想定してます。 イベント管理者と互いにリアルに面識がある友人 or 家族 or 同僚 or 先輩後輩 or 知り合い イベント管理者と研究やOSSで深いつながりがある イベント管理者が主催する勉強会で発表したことが
文系でも機械学習がわかるようになる教科書 - EchizenBlog-Zwei
社内の有志で機械学習や数学の勉強会をいくつかやっています（私以外の方が主催しているものもある）。とくに理系ではない方も参加されていますが、きちんと頑張ればだんだん機械学習ができるようになるということがわかってきたのでメモしておきます。 なお、機械学習をとりあえず実装するだけだったらもっと簡単に学ぶ方法もいろいろあり、今回はあくまで正攻法で機械学習を勉強する、という観点での書籍の選択となっています。急がば回れという言葉もあるように、焦って成果を求めないのであれば地道に頑張るほうが後々応用が効いて良いということもあります。 高専の数学 おそらく数学ができないという方は高校の数学あたりから理解が怪しいことになっていると思います。「高専の数学」は中学数学までの前提知識で読める教科書で、わかりやすい例題や理解の助けになる練習問題が多数用意されているため、きちんと問題を解いていけば無理なく高専の数学(
Word2Vecをhubotから使う
概要 overlast さんによる Word2Vec の WebAPI である word-vector-web-api を hubotから利用するスクリプトを書きました。 knjcode/hubot-word-vector-script Word2Vecとは Word2Vecというのは予め構築したモデル内で各単語を多次元のベクトルとして定義し、単語同士のベクトルの近似度や単語間のベクトルの近似度を求める手法です。詳細はgoogleの公式サイト等を御覧ください。 例えば、(SONY – PlayStation + Nintendo) という表現は、NintendoにおけるSONYのPlayStationに相当するものを表現します。 word-vector-web-apiに付属のモデルでは、(SONY – PlayStation + Nintendo) は Wii、ゲームボーイアドバンス、ニン
[O] Word2Vec の Web API を作れる word-vector-web-api を公開しました
Word2Vec の Web API を作れる word-vector-web-api を公開しました Tweet [日記][NLP] Word2Vec や GloVe などで構築済みな単語ベクトルのモデルを使った Web API を作ることができる word-vector-web-api を公開しました。🎉🍣🍻🍰🍖 word-vector-web-api というのを書いてて、word2vecで構築済みの 日本語 Wikipedia モデル + Docker で試せる様になったので、暇な方は試してみて下さい。https://t.co/NMQTc5py2k— Toshinori Sato (@overlast) 2015, 7月 2 これがあると docker コマンドと1.5 GByte 程度のメモリが使える環境なら、以下の 5 つのコマンドを実行することで(厳密にはもう少し手順
オンライン学習器AdamをC++で実装してみた - log.saiias
元論文はこちらです. 自分の実装はここに置いてあります. 1データに対する学習率の調整部分は部分は以下の通りです. (論文内の擬似コードをそのまま実装している感じです. double pred = sigma(X,i); for(int idx = 0; idx < d; idx++){ if(X(i,idx) != 0){ double tbeta = 1-(1-beta1) * pow(lambda,iter); double grad = (pred - label(i)) * X(i,idx)+ C * w(idx); m[idx] = tbeta * grad + (1-tbeta) * m[idx]; v[idx] = beta2*pow(grad,2) + (1-beta2) * v[idx]; double hat_m = m[idx]/(1-pow((1-beta1),i
AdaGradよりもいけていると噂のオンライン学習器Adamを実装しました - EchizenBlog-Zwei
AdaGradよりもいけていると噂のオンライン学習器Adamを実装しました。 実装がとても簡単で、ハイパーパラメータも論文に推奨値が書いてあるのが良いですね。 持っておかないといけないパラメータの数は(たぶん)AdaGradと同じです。 https://github.com/echizentm/Adam AdaGradやAdamのようなオンライン学習器は実装が簡単、省メモリなど優れた特徴があり大変実用的ですし、そろそろ有益な書物も発売されるようなので、気になった方はこれを機に学んでみると良いですよ。 しかしこうなるとAdamを改良したEveという学習器を作ってみたいですね(作るとは言っていない)。
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https://github.com/overlast/word-vector-web-api/blob/master/README.ja.md
GitHub - overlast/word-vector-web-api: Implementation in order to operate a web API of word vector models which are generated by Word2Vec, GloVe or e.t.c.
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