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画像と違って文章から感情を予測すること(emotion prediction from text)は未だ自然言語処理(NLP)界隈では、うまくいった事例が少ない。 特に、単純なネガポジ判定ではなく、6感情(怒り、驚き、幸せ、嫌悪、恐れ、悲しみ)を分析する感情分析は、研究が頻繁に行われてる。 今回はBERTでなるべく精度の高い感情分析モデルを作ってみた。 目次 ・感情分析について 1.twitterからスクレイピングしてデータセット作成したcase 2.スクレイピングした映画レビューからデータセットを作ったcase 3.気づいたこと 4.まとめ 感情分析について感情分析は英語でも日本語でも未だにうまくいってなくて、論文が頻繁にでてる分野。 難しい理由の一因は「データセットの作成が難しい」とか「ノイズの多い日本語のような難解な言語での感情判定が困難」だから。 比較的処理しやい英語でも、kagg
今回は音声認識のデータセット「ESC-50」をCNNで分類した。 特にこだわったのが、GPUでも普通にやったらOOMエラーが出るくらいの大容量のデータセットを、kerasのfit_generatorメソッドを使ってCPU上でもできるようにしたこと。 あとは音声認識は触れたことなかったので、前処理から学習するまでの作業ログ。 目次 1.音声データセット(ESC-50) 2.音声データの水増し(Augmentation) 3.水増した音声データの保存と読み込み 4.データ前処理とCPU上で学習(CNN) 1.音声データセット(ESC-50) 今回は音声データセット「ESC-50」を使う。 ESC-50の音声は環境音・自然音からなる声を含まない音。 動物の鳴き声、雨の音、人間の咳、時計のアラーム、エンジン音など50クラス。それをCNNで分類してみる。 ファイル形式は拡張子が.wavの音声。サイト
前回に引き続き、courseraのMachine Learning(機械学習)コースの講義概要を書きます。 知識ゼロで見るとよくわからない内容ですが、機械学習が学ぼうとしてるなら何言ってるかおおまかにわかるはず。これから機械学習を学んでみようと思うのでcourseraのMachine Learning(機械学習)コースを受講しようという人には役立つと思います。 また自分はディープラーニングを学びたくてこの講義を受講したのですが、ディープラーニングを学びたい場合どのような勉強法をやればいいのかは別記事にまとめる予定です。 あくまで備忘録ですが、1〜5講義の内容はこちら 目次 講義6.学習アルゴリズム診断 講義7.サポートベクターマシーン(SVM) 講義8.クラスタリング(教師なしデータ)アルゴリズム 講義9.アノマリー検出 講義10.大規模スケールの機械学習 講義11.機械学習の応用テクニッ
将来的にプログラミングを学ぶ必要がでてきた(主にディープラーニング)ので、courseraのMachine Learning(機械学習)コースを受講しました。 講義内容としては機械学習の基礎を広く理解するためのもので、機械学習でどのような手法が使われているかを紹介しています。機械学習の全体像がわからないという人にはまさにうってつけの講座と言われているこのcourseraの機械学習コース。個人的備忘録ですが、その講義全11講義の概要をまとめておこうと思います。 この記事では1〜5講義までの概要をまとめてあります。 6〜11講義はこちら。 ✳︎2017年2月時点では、日本語字幕があり、英語が聞きとれなくても学べる環境にあります。 目次 講義1.機械学習の概要 講義2.より複雑な(非線形な)機械学習の概要 講義3.分類問題とロジスティック回帰 講義4.ニューラルネットワーク 講義5.ニューラルネ
現在フリーの翻訳者として、いくつかの会社と契約を結んでいます。年収がいいからとか、英語が好きだからという理由で翻訳者を目指す人が多いですが、なかなか豊富な情報を載せたサイトがないのが現状です。 自分も結構そういった理由で情報が少ない中、足掻かざるを得ませんでした。そこで、何もない状態からフリーの翻訳者として仕事をもらうまでやってきたことを忘れないうちにまとめておこうと思います。 目次 STEP1.翻訳分野を選ぶ STEP2.翻訳の勉強について STEP3.翻訳会社のトライアルを受ける 番外編1.受かると仕事をもらえる翻訳試験 番外編2.フリーランス翻訳者として働いてみた感想 STEP1 翻訳分野を選ぶ 翻訳分野 翻訳のメジャーな分野は ・医学薬学 ・政経社会 ・科学技術 ・IT ・特許明細・金融証券 の6分野。特に有名な試験のTQEでは19範囲からの出題されます。(参考:翻訳試験TQE)
翻訳というととっつきにくいイメージのある仕事だが、最も簡単に仕事をもらうやり方は「TQE」という試験に受かることだ。受かれば即、仕事がもらえる。 自分は試験でいい結果を出すまで、かなり時間がかかった。その理由はネット上を含め、参考になる勉強法や試験対策に関してイマイチな情報しか載ってなかったから。そこでTQEを受験した自分がした合格のための最短ルートの勉強法を紹介しようと思う。 勉強法は個人差があるが、大まかにとらえるとここで紹介する方々は最短ルートだと思う。また試験には英訳と和訳があるが、ここでは英語⇨日本語の「和訳」の勉強法を扱います。 最短ルートでTQEに合格するための勉強法まとめTQEのための大まかな最短ルートはザッとこんな感じ。決して楽ではない。けど、最短ルートだ。 STEP1 勉強に必要なものをそろえる STEP2 英語力をつける&翻訳の参考書を読破する STEP3 専門知識&
様々なウェブ連携サービスの大御所といえばやはり「IFTTT」で、Evernoteやtwitterなどメジャー・マイナー問わず、様々なサービスの連携に広く使われてきた。 しかし、最近では「IFTTT」以外にもいろんなウェブ連携サービスが登場している。そこで今回はその中でも、アプリ化されている「IFTTT」と「Mythings」の2つの使い心地や違いなどを検証してみた。 *ちなみに検証方法は個人的な都合により、「Evernoteとtwitterを連携」で検証していきます。 目次 1.各種ウェブ連携サービスのメイン機能について 2.IFTTTとMythingsの使い方 3.検証:各サービスでEvernoteとtwitterを連携したみた 4.もう1つ「Microsoft Flow」の検証 5.まとめ 1.各種ウェブ連携サービスのメイン機能について ウェブ連携サービスの”メイン機能” ウェブ連携サ
フリーランス翻訳者になってから「アメリア」という翻訳専用サービスのサイト会員になった。仕事を得るために登録しておいたが、予想外に使えるので、正直、翻訳学校よりも投資効果がある。そこで、「アメリア」で特に使えそうなサービスを出来るだけ紹介しておこうと思う。 目次 0.アメリアについての情報 1.情報・コラム 2.スキルアップ 3.コミュニティ 4.JOB 0.アメリアについての情報 「アメリア」とは?アメリアとは翻訳者、特にフリーランスの人のために様々な翻訳サービスを提供するサイトだ。メインカテゴリーは 1.情報・コラム 2.スキルアップ 3.コミュニティ 4.JOB 5.翻訳プロジェクト の5つ。年会費は15000円くらいで決して安くないが、以下の点でそのサービスはフリーランス翻訳者にとっては貴重だ。 ・仕事を早くもらえる ・勉強方法を知れる ・全国ネットで翻訳者仲間を探せる ・翻訳者には
フリーランスの翻訳者として大学を卒業してから、半年が経った。とはいえ、翻訳者として完全に独立できる状態になったのはつい最近だ。フリーランスを経験したことがない以上、想定外のケースも多く、中々おいそれと翻訳だけで独立することはできなかった。そこで、翻訳者がフリーランスとして独立するまでに必要なこと、フリーランスとしての生活面の自己管理方法を自分の経験内で紹介したいと思う。 目次 1.フリーランスとして食べていくために出会う現実 2.仕事以外にフリーランス翻訳者がすべきこと 1.フリーランスとして食べていくために出会う現実 自分はかなり特殊なケースかもしれない。その理由は大学卒業から会社に勤めることもなくフリーランスを目指したからだ。普通は会社勤めからフリーランスへ進むのが正規ルートなので、大なり小なりいきなりフリーランスは予想外のことが起きる。 それを踏まえた上で、フリーランスとして独立して
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