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今日は第9回最先端NLP 勉強会参加のためにリクルート MTL カフェへ。 この勉強会は毎年この時期に開催され、最前線で活躍する人たちがみんなが読みたいと思っている論文を紹介する、という趣旨で開催されている勉強会で、読む前に論文の投票があったりなんだりと、独特のプロセスがある。 自分はというと今年は以下の論文を紹介。 Ding et al. Visualizing and Understanding NeuralMachine Translation. ACL 2017. 詳しくは紹介スライドを見てもらえるといいのだが、ニューラル機械翻訳を可視化したいというモチベーションで、ニューラル機械翻訳ではデコード時のアテンションを見ることで少しは見当が付くのだが、それでは全然十分ではないのでもっと細かく見たい、という話（アテンションはアライメントとも違うので、解釈しにくい）。 あとで [twi
こんにちわ。白ヤギコーポレーションでエンジニアをしている谷田です。 自然言語処理では、テキストに含まれる単語をベクトルとして表現するというタスクが頻繁に発生します。最近ではそのために、日本語テキストが来たらMeCabに渡してword2vecに投入する、というのが定番パターンのひとつかと思います。word2vecは単語を分散表現と呼ばれる低次のベクトルに変換するモデルですが、単語をベクトルに変換するためには事前に学習を走らせておく必要があります。word2vecモデルの学習にはよくWikipedia日本語版をコーパスとして使ったりするのですが、全記事で学習を走らせると結構時間がかかります。 そこで、白ヤギが作った日本語word2vecモデルを公開します! http://public.shiroyagi.s3.amazonaws.com/latest-ja-word2vec-gensim-mo
In part 2 of theword2vec tutorial (here’s part 1), I’ll cover a few additional modifications to the basic skip-gram model which are important for actually makingit feasible to train. When you read the tutorial on the skip-gram model forWord2Vec, you may have noticed something–it’s a huge neuralnetwork! In the example I gave, we had word vectors with 300 components, and a vocabulary of 10,000 w
This tutorial covers the skip gram neuralnetwork architecture forWord2Vec. My intention with this tutorial was to skip over the usual introductory and abstract insights aboutWord2Vec, and get into more of the details. Specifically here I’m diving into the skip gram neuralnetwork model. The Model The skip-gram neuralnetwork model is actually surprisinglysimple inits most basic form; I think
Word Vectors Visualization in Tree Form Authors: Van-Thuy Phi and Taishi Ikeda. Supervisor: Kevin Duh. Two types of distances: Cosine distance / Euclidean distance. Totally 8 different models for English andJapanese data. To runsimple HTTP server: cd frontend &&python -m http.server 8888. Main files and folders: backend HiraganaTimes_English the implementation of continuous bag-of-words and ski
We show that correspondence analysis (CA) is equivalent to defining a Gini index with appropriately scaled one-hot encoding. Using this relation, we introduce a nonlinear kernel extension to CA. This extended CA gives a known analysis for natural language via specialized kernels that use an appropriate contingency table. We propose a semi-supervised CA, which is a special case of the kernel extens
近年，レシピ投稿検索サイトに大量の料理レシピが投稿されている． これらのレシピの中には，一部の食材を入れ替えた類似レシピが数多くある．本研究では，大量のレシピデータの中から，特定の食材に対する代替可能な食材を発見する手法を提案する． 調理手順中に記述された食材と調理法を特徴に，ニューラルネットワークに基づく言語モデルとして知られるword2vecを用いて，特定の食材に対して他の食材の類似度を算出することにより，代替可能な食材を発見する． 数十万件のレシピデータを用いて評価した結果，提案法の有効性を確認したので報告す る． Recently, large amounts of cooking recipes are posted for sharing and searching them by many consumers. Hence there exist somesimilar
言語データの分析と応用のために自然言語処理と呼ばれる分野で長年研究が行われて来た。同分野が昨年から大きく沸き立っている。米グーグルの研究者であるトマス・ミコロフ氏らが提案した手法「Word2Vec」が、いくつかの問題について従来のアルゴリズムよりも飛躍的な精度向上を可能にしたのだ。 この手法によって得られるベクトル空間には、今まで定量的に捉えることの難しかった言葉の「意味」を極めて直接的に表現しているかのような性質が認められている。今年9月、当社がスポンサー参加した自然言語処理系の研究発表会「NLP若手の会 第9回シンポジウム」でも、多くの研究がWord2Vecに関連したテーマについて取り上げていた。今後、意味解析、文書分類、機械翻訳など様々な分野でWord2Vecの応用が期待されている。 「意味ベクトル」の驚異的な性質Word2Vecは、その名前の表す通り、単語をベクトル化して表現する
Tomas Mikolovらによって提案されたニューラルネットワーク（CBOW, Skip-gram）のオープンソース実装word2vecについて、基本的な使い方を体験し、さらにその仕組みを学ぶ書籍です。 基本的な使い方から、自分の好きなコーパスの作り方、登場の背景、仕組み、さらには応用例や弱点についてもコンパクトなボリュームで概観できます。付録にはword2vecの出力結果を主成分分析を使って可視化する方法について解説しています。 著者の西尾さんによる本書の解題[リンク] はじめに 1章 word2vecを使ってみる 書き換えてみよう 2章 コーパスを変えてみるtext8 単語に分割する（MeCab）CSVからのコーパス作成 Facebook EPWINGWikipediaPDFからの抜き出し まとめ 3章 word2vecの生まれた理由 文章の表現 4章 word2vecの仕組
word2vecという、ニューラルネットワーク的なことを用いて文書集合からコーパスを構築して、単語のベクトル演算ができるようになる手法があるらしい。艦これ加賀さんから乳を引いてみるという話を聞いてスゲー!!ってなったので、Twitterでやってみたとか英辞郎でやってみたとかMagic: The Gatheringとかwikipediaいろいろあるなか、何番煎じだよｿﾚｪ…って思われそうだけれどもやってみる。 こちらを参考にword2vecをインストールする。今回はPythonではなくターミナルでカチャカチャやることにする。 demo-word.sh の中にtext8というデータがあるが、これは100MBほどのコーパスで、 anarchism originated as a term of abuse first used againstearly working class radic
ラテン語ネタが続きますが 工藤さんがぐぐたすで紹介してたword2vec が面白そうだったので。 https://code.google.com/p/word2vec/ で少し遊んでみた。いわゆる deep learning で 単語のベクトル表現を学習してくれる。 面白いのは、2つのベクトルの差が、2つの単語の関係をよく近似してくれること。It was recently shown that the word vectors capture many linguistic regularities, for example vector operations vector('Paris') - vector('France') + vector('Italy') results in a vector that is very close to vector('Rome'), and
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