日本感性工学会論文誌
Copyright© 2015 All Rights Reserved. J-STAGE 2015.10.09 Transactions of Japan Society of Kansei Engineering J-STAGE Advance Published Date: 2015.10.09 doi: 10.5057/jjske.TJSKE-D-15-00030 1. 2 Web 1 2000 2 3 4 2. 5 Web 6 7 8 Detection of KIRAKIRA Names Based on Linguistic Features of Person Names Ryosuke YAMANISHI, Junpei OIZUMI, Yoko NISHIHARA and Junichi FUKUMOTO Ritsumeikan University, 1-1-1 Noj
100 Must-Read NLP Papers
100 Must-Read NLP Papers This is a list of 100 important natural language processing (NLP) papers that serious students and researchers working in the field should probably know about and read. View on GitHub 100 Must-Read NLP Papers This is a list of 100 important natural language processing (NLP) papers that serious students and researchers working in the field should probably know about and rea
[PDF]Google’s Multilingual Neural Machine Translation System: Enabling Zero-Shot Translation
Google’s Multilingual Neural Machine Translation System: Enabling Zero-Shot Translation Melvin Johnson, Mike Schuster, Quoc V. Le, Maxim Krikun, Yonghui Wu, Zhifeng Chen, Nikhil Thorat melvinp,schuster,qvl,krikun,yonghui,zhifengc,nsthorat@google.com Fernanda Viégas, Martin Wattenberg, Greg Corrado, Macduff Hughes, Jeffrey Dean Abstract We propose a simple, elegant solution to use a single Neural Ma
Deep LearningとNLPの最新論文の情報を集める方法 - あおのたすのブログ
(5/29 追記：Deep Learning のGoogleグループコミュニティを追加) (6/8 追記：松尾研究室の勉強会ページを追加) (6/13 追記：neural language notesを追加) はじめまして。@aonotas（あおのたす）です。 Deep Learningと自然言語処理に興味があります。 好きなフレームワークはChainerです。 さて、Deep Learningが自然言語処理のタスクでも応用されています。 ACLやEMNLPなど国際会議でもタイトルに「Neural」が入ったものが多いですが、arxivにも査読前の論文がよくアップロードされています。 （スピードが早くて追いつくの大変ですよねorz） そこで最新のDeep Learningの論文の集め方を紹介したいと思います。（あくまで私個人の方法です。皆さんどうしてるか教えてもらえると嬉しいです。） 面白い
https://arxiv.org/pdf/1603.06042v1.pdf
arXiv:1603.06042v1[cs.CL]19Mar2016 Globally Normalized Transition-Based Neural Networks Daniel Andor, Chris Alberti, David Weiss, Aliaksei Severyn, Alessandro Presta, Kuzman Ganchev, Slav Petrov and Michael Collins Google Inc New York, NY {andor,chrisalberti,djweiss,severyn,apresta,kuzman,slav,mjcollins}@google.com Abstract We introduce a globally normalized transition-based neural network model
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Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality
Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality Tomas Mikolov Google Inc. Mountain View mikolov@google.com Ilya Sutskever Google Inc. Mountain View ilyasu@google.com Kai Chen Google Inc. Mountain View kai@google.com Greg Corrado Google Inc. Mountain View gcorrado@google.com Jeffrey Dean Google Inc. Mountain View jeff@google.com Abstract The recently introduced continuou
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The Era of 1-bit LLMs: All Large Language Models are in 1.58 Bits
富士フイルムビジネスイノベーション株式会社/FUJIFILM Business Innovation Corp.
slp12-10.dvi
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メンバー | 広島市立大学 言語音声メディア工学研究グループ
https://cl.sd.tmu.ac.jp/~komachi/papers/jsai2010-bootstrap.pdf
https://www.anlp.jp/proceedings/annual_meeting/2014/pdf_dir/P1-11.pdf
https://www.anlp.jp/proceedings/annual_meeting/2011/pdf_dir/F1-4.pdf
自然言語処理と言い換え(PDF)
https://www.anlp.jp/doc/IC/ICreportv04/ijcnlp2013-2.pdf
https://www.anlp.jp/proceedings/annual_meeting/2013/pdf_dir/B1-5.pdf
arXiv:1405.4053v2 [cs.CL] 22 May 2014
ベイズ階層言語モデルによる教師なし形態素解析