自然言語処理 ディープラーニング — 日本はプラモデルのワンダーランド[海外の反応] 翻訳こんにゃくお味噌味(仮)
1. 自然言語処理のための Deep Learning 東京工業大学 奥村・高村研究室 D1 菊池悠太 @kiyukuta at 2013/09/11 Deep Learning for Natural Language Processing 13年9月28日土曜日 2. 3. 2つのモチベーション - NLPでニューラルネットを - 言語の意味的な特徴を NN→多層×→pretraining→breakthrough!! 焦って早口過ぎてたら 教えて下さい A yet another brief introduction to neural networks networks-26023639 4. Neural networkベースの話 RBMとか苦しい 5. for NLP 6. Deep Learning概要 Neural Networkふんわり Deepへの難しさ Pretrainingの光 Stacked Autoencoder, DBN 7. 8. 9. Unsupervised Representation Learning 生データ 特徴抽出 学習器- 特徴抽出器 - 人手設計 答え! 答え! Deep Learning 従来 10. 結論からいうと Deep Learningとは 良い初期値を(手に入れる方法を) 手に入れた 多層Neural Networkです 11. ⽣生画像から階層毎に階層的な特徴を ラベル無しデータから教師なしで学習 12. 自然言語処理 ディープラーニング python. 生画像 高次な特徴は,より低次な特徴 の組み合わせで表現 13. = = = 低次レベルの特徴は共有可能 将来のタスクが未知でも 起こる世界は今と同じ 14. 15. A yet another brief introduction to Neural Networks 菊池 悠太 16. Neural Network 入力層x 隠れ層z 出力層y 17. 生データ,抽出した素性 予測 18. 例えば,手書き数字認識 784次元 10次元 MNIST (28*28の画像) 3!! [0. 05, 0. 40, 0. 15, 0. 05] 10次元の確率分布 (左から,入力画像が, 0である確率, 1である確率... 9である確率) 28*28= 784次元の数値ベクトル 19. Neuron 隠れユニットjの 入力層に対する重み W1 隠れユニットj 20.
自然言語処理 ディープラーニング種類
」を参考にしてください) ディープラーニングでこれをするとすれば、ディープラーニングで学習した概念で構成した文の世界を大量に用意し、それを学習させることで、いくつものパターンを抽出させます。 たとえば「価値のある物をもらって『うれしい』」といったパターンとか、「それをくれた人に『感謝』した」といったパターンです。 このようなパターン抽出は、ディープラーニングの最も得意なところです。 ここまで見てきて、ディープラーニングが、なぜ、自然言語処理に失敗したのか、少し分かってきた気がします。 それは、大量の文書データを読み込ませて、一気に学習させたからです。 正しいやり方は、段階を追って学習させることです。 つまり、 何を認識させたいか 。 それを明確にして、適切なデータを使って、段階的に学習させればディープラーニングでも自然言語処理を扱うことは可能です。 むしろ、人がルールを教えるより、より効果的に学習できるはずです。 ディープラーニングで効果的に自然言語処理ができるなら、人がルールを教えるタイプのロボマインド・プロジェクトの意義は何でしょう?
自然言語処理 ディープラーニング Ppt
DRS(談話表示構造) 文と文とのつながりを調べる 単語や文の解析など、単一の文や周囲の1~2文の関係のみに注目してきましたが、自然言語では、単一の文だけで成り立つわけではありません。 4-6-1. 人と人との会話(対話) 会話に参加する人が直前の発話に対して意見を述べたり、反論したりしながら、徐々にトピックを変え話を進行させます。 4-6-2. 自然言語処理 ディープラーニング ppt. 演説や講演など(独話) 人が単独で話す場合にも、前に発話した内容を受けて、補足、例示、話題転換などを行いながら、話を展開していきます。 このように、自然言語では、何らかの関係のある一連の文(発話)の関係を捉えることが重要です。 このような一連の文は談話と呼ばれ、談話自体を生成する技術のほか、文のまとまり、文章の構造、意味などを解析する技術などがげ研究されています。 近年のスマートフォンの普及に伴って、アップルの「Siri」やNTTドコモの「しゃべってコンシェル」など、音声対話を通じて情報を検索したりする対話システムも普及しつつあります。 情報検索システムとのインターフェース役を果たすのが一般的で、ユーザーの発話を理解・解釈しながら、「現在の状態に従って返答をする」「データベースを検索する」といった適切なアクションを起こします。 ほぼこれらのシステムでは、使われる状況が想定されているので、文法や語彙があらかじめある程度制限されているのケースがほとんどです。 つまり、システムの想定していない発話が入力された場合などに適切な対応ができません。 一般に、どのような状況でもどのような発話に対しても対応のできる汎用のチャットシステムを作ることは、ほぼ人間の知能を模倣することに近く、人工知能の永遠のテーマという風に考えられています。 4-7. 含有関係認識 質問応答や情報抽出、複数文書要約を実現する スティーブ・ジョブズはアメリカでアップルという会社を作った。 アップルはアメリカの会社だ。 このように、1だけ読めば、2を推論できる状態を「1は2を含意する」という。 2つのテキストが与えられたときに、片方がもう片方を含意するかどうか認識するタスクは含意関係人認識と呼ばれ、質問応答や情報抽出、複数文書要約など様々な用途に応用されています。 例えば、質問応答システムでは、「アップルのはどこの会社ですか?」という質問があった場合に、1の記述しかなくても、2を推論できるため、そこから「アメリカ」という回答が得られます。 2つのテキストに共通する単語がどのくらい含まれているかを見るだけで、そこそこの精度で含意関係の判定ができますが、数値表現、否定、離しての感じ方などを含む文の意味解析は一般的に難易度が高く課題となっています。 4-8.
クリスマスイブの夜は男三人しかいないオフィスで関数型言語の素晴らしさについて語っていた西鳥羽です。こんにちは。 昨日のPFIセミナーで「Deep Learningと自然言語処理」というタイトルで発表させていただきました。以下がその時の資料です。 この辺りに興味を持たれた方は今度の1月20日に「NIPS 2014 読み会」 もどうぞ。残り枠数少ないので申し込みはお早めに。 本当はBoltzmann Machine, Deep Belief Network, Auto Encoder, Stacked Auto EncoderなどのDeep Learningの歴史的なところも説明したかったのですが端折ってしまいました。Deep Learningそのものの説明も含めて以下の資料が参考になります。 その他、人工知能学会誌の<連載解説>深層学習はオススメです その他、自然言語処理に置けるDeep Learningなどは以下も参考になりました。 補足として資料内で参照していた論文です。 Collobert, et al. 2011(資料中2013としていましたが2011の間違いでした): 「Natural Language Processing (Almost) from Scratch」 Qi, et al. 2014(資料中2013としていましたが2014の間違いでした): 「Deep Learning for Character-Based Information Extraction」 Mikolov, et al. 自然言語処理（NLP）で注目を集めているHuggingFaceのTransformers - Qiita. 2013:「Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space」 Zhou, et al. 2013: 「Bilingual Word Embeddings for Phrase-Based Machine Translation」 Socher, et al. 2013: 「Recursive Deep Models for Semantic Compositionality Over a Sentiment Treebank」 Wann, Manning 2013: 「Effect of Non-linear Deep Architecture in Sequence Labeling」 Le, et al.
16 FrontPageのAnonymousさん 242 points 1つめの選択は絶対に選べないぞ! 2セット分作って自慢するんだ! 引用: 関連記事: 「スター・ウォーズ/フォースの覚醒」最新トレーラーが公開!【海外の反応】 「スター・ウォーズ/フォースの覚醒」最新ポスターが公開【海外の反応】 100 ふろぺじ! 【スター・ウォーズ】バンダイのプラモ技術はァァァアアア世界一イイイイ！！ プレバン速報 ~楽しい時を創るブログ~. 海外の反応 川崎宗則「僕には2冊の本があるのさ」川崎宗則の試合後インタビューが海外で話題に【海外の反応】 外国人「うちの猫がクローゼットに篭っていた原因がわかったよ…」【海外の反応】 外国人「これは昨日ベルリンで行われた自由貿易協定TTIPへの反対デモの様子」【海外の反応】 海外「任天堂の次世代ゲーム機『NX』は高スペックPC並の最強マシンらしいぞー」 【海外の反応】 「日本人街が無い国はダメ国家です!」【海外反応】 外国人「俺が日本でたった7ドルで食べた料理を見てくれ」 こちらもおすすめ! 「ゲーム・ホビー・映画」カテゴリの最新記事 「画像・動画反応まとめ」カテゴリの最新記事
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1 : 海外の反応を翻訳しました 君たちが求めてた玩具というのはこういう物だろう? 購入はここで出来るみたいだ。 多分2016年に発売されるやつもあるからすぐに全部は揃わないだろう。 名将MOVIE REALIZATION シリーズ|スター・ウォーズ コレクターズフィギュアのポータルサイト|魂ウェブ 2 : 海外の反応を翻訳しました >>1 それらは玩具じゃない、「アクションフィギュア」だ! 3 : 海外の反応を翻訳しました 俺はスター・ウォーズに関しては無関心だけど、これは飾りたくなるくらい美しいね! 4 : 海外の反応を翻訳しました 正直に言うけど、これは痺れるくらいカッコイイ! 5 : 海外の反応を翻訳しました 6 : 海外の反応を翻訳しました 本当の本当にこれが必要だ!今すぐ欲しい! 7 : 海外の反応を翻訳しました よし、俺は必ず将軍ベーダーを購入しよう! 8 : 海外の反応を翻訳しました >>7 俺もそれが一番欲しいわ。しかも刀の刃の部分が赤いっていうのも良いよね。血塗られた刀か…シビれるな! 9 : 海外の反応を翻訳しました >>8 将軍ベーダーのショートフィルムは絶対に作ったらもっと欲しい人が増えそう。 10 : 海外の反応を翻訳しました おい!>>1!「浪人ボバ・フェット」も忘れるな! 11 : 海外の反応を翻訳しました >>10 こんなのもあったのか!これも絶対必要! 12 : 海外の反応を翻訳しました あれ?でもこの他にルーク・スカイウォーカーは?ハン・ソロは?レイア・オーガナは? 13 : 海外の反応を翻訳しました >>12 俺もそれは思った。やっぱりそこも揃えたいよね。 14 : 海外の反応を翻訳しました この写真が一番日本人らしい姿だと思った。 15 : 海外の反応を翻訳しました >>14 その手に持ってる銃は火縄銃って言って実際に存在してた銃なんだよ。 16 : 海外の反応を翻訳しました >>15 それよりも、どうしてこの「サンドトルーパー」だけ人間っぽい胸板風にデザインされてるんだろう? 17 : 海外の反応を翻訳しました バンダイから4体のトルーパーとベーダーが届いた!友達が俺のオフィスまでハゲタカのような目をしながら届けてくれた。 18 : 海外の反応を翻訳しました これらのフィギュアは着せ替え出来るようになればもっともっと売れるようになると思うんだけどな。例えば忍者の格好にさせたりとかさ。忍者版のジェダイとかあればいいのに。 19 : 海外の反応を翻訳しました 日本から発売されるスター・ウォーズ関連フィギュアって毎回デザインが良すぎるんだよ。本当に素晴らしいデザインばかりだ。 20 : 海外の反応を翻訳しました 頼む…もっと安くなってくれ。もっと安くなってくれ。 21 : 海外の反応を翻訳しました 元々ダースベーダーのデザインは侍からインスパイアされたものなんだよね?そうだよね?
22 : 海外の反応を翻訳しました >>21 やっぱりそうだよな。通りで日本の侍に似てると思った。これで納得したよ。 23 : 海外の反応を翻訳しました スター・ウォーズ自体日本の影響を受けてると思う。黒澤監督の「隠し砦の三悪人」を特に意識してる。 『隠し砦の三悪人』は、1958年(昭和33年)12月28日公開の日本映画である。 東宝製作・配給。 監督は黒澤明、主演は三船敏郎。 モノクロ、東宝スコープ、139分。 黒澤作品初のシネマスコープ作品。 戦国時代を舞台に、敗国の侍大将が姫と軍用金を擁して敵国突破をする姿を描いた娯楽活劇。 第32回キネマ旬報ベスト・テン第2位。 し砦の三悪人 24 : 海外の反応を翻訳しました >>22 しかも登場人物もそのままそっくり。C3POもR2D2もオビ=ワンもルークも。そしてストーリーもそっくり。 25 : 海外の反応を翻訳しました 黙って俺の金…じゃなくてクレジットカードを持っていけ! 引用元: These are the toys you're looking for