単語そのもの その単語のembedding |辞書|次元の確率分布 どの単語が次に 出てくるかを予測 A Neural Probabilistic Language Model (bengio+, 2003) 101. n語の文脈が与えられた時 次にどの単語がどのく らいの確率でくるか 102. 似ている単語に似たembeddingを与えられれば, NN的には似た出力を出すはず 語の類似度を考慮した言語モデルができる 103. Ranking language model[Collobert & Weston, 2008] 仮名 単語列に対しスコアを出すNN 正しい単語列 最後の単語をランダムに入れ替え > となるように学習 他の主なアプローチ 104. Recurrent Neural Network [Mikolov+, 2010] t番⽬目の単語の⼊入⼒力力時に 同時にt-‐‑‒1番⽬目の内部状態を⽂文脈として⼊入⼒力力 1単語ずつ⼊入⼒力力 出⼒力力は同じく 語彙上の確率率率分布 word2vecの人 105. 106. word2vec 研究 進展 人生 → 苦悩 人生 恋愛 研究 → 進展 他に... 107. 単語間の関係のoffsetを捉えている仮定 king - man + woman ≒ queen 単語の意味についてのしっかりした分析 108. 109. 先ほどは,単語表現を学習するためのモデル (Bengio's, C&W's, Mikolov's) 以降は,NNで言語処理のタスクに 取り組むためのモデル (結果的に単語ベクトルは学習されるが おそらくタスク依存なものになっている) 110. 111. Collobert & Weston[2008] convolutional-‐‑‒way はじめに 2008年の論文 文レベルの話のとこだけ 他に Multi-task learning Language model の話題がある 112. ここは 2層Neural Network 入力 隠れ層 113. Neural Networkに 入力するために どうやって 固定次元に変換するか 任意の長さの文 114. 自然言語処理 ディープラーニング python. 115. 単語をd次元ベクトルに (word embedding + α) 116. 3単語をConvolutionして localな特徴を得る 117.
出力ユニットk 出力ユニットkの 隠れ層に対する重みW2 21. W2 行列で表現 層間の重みを行列で表現 22. Neural Networkの処理 - Forward propagation - Back propagation - Parameter update 23. 24. Forward Propagation 入力に対し出力を出す input x output y 25. z = f(W1x + b1) 入力層から隠れ層への情報の伝播 非線形活性化関数f() tanh とか sigmoid とか f(x0) f(x1) f(x2) f(x3) f(x) = 26. tanh, sigmoid reLU, maxout... f() 27. ⼊入⼒力力の情報を 重み付きで受け取る 隠れユニットが出す 出⼒力力値が決まる 28. 29. 出⼒力力層⽤用の 非線形活性化関数σ() タスク依存 隠れ層から出力層への情報の伝播 y = (W2z + b2) 30. 31. タスク依存の出力層 解きたいタスクによって σが変わる - 回帰 - 二値分類 - 多値分類 - マルチラベリング 32. 実数 回帰のケース 出力に値域はいらない 恒等写像でそのまま出力 (a) = a 33. [0:1] 二値分類のケース 出力層は確率 σは0. 0~1. 0であって欲しい (a) = 1 1+exp( a) Sigmoid関数入力層x 34. 多値分類のケース 出力は確率分布 各ノード0以上,総和が1 Softmax関数 sum( 0. 2 0. 7 0. 自然言語処理 ディープラーニング 適用例. 1)=1. 0 (a) = exp(a) exp(a) 35. マルチラベリングのケース 各々が独立に二値分類 element-wiseで Sigmoid関数 [0:1] [0:1] [0:1] y = (W2z + b2) 36. ちなみに多層になった場合... 出力層だけタスク依存 隠れ層はぜんぶ同じ 出力層 隠れ層1 隠れ層N... 37. 38. 39. Back Propagation 正解t NNが入力に対する出力の 予測を間違えた場合 正解するように修正したい 40. 修正対象: 層間の重み ↑と,バイアス 41. 誤差関数を最⼩小化するよう修正 E() = 1 2 y() t 2 E = K k=1 tk log yk E = t log y (1 t) log(1 y) k=1 t log y + (1 t) log(1 y) いずれも予測と正解が 違うほど⼤大きくなる 42.
1. 概要 近年、ディープラーニングの自然言語処理分野の研究が盛んに行われており、その技術を利用したサービスは多様なものがあります。 当社も昨年2020年にPhroneCore(プロネコア)という自然言語処理技術を利用したソリューションを発表しました。PhroneCoreは、最新の自然言語処理技術「BERT」を用いて、少ない学習データでも高精度の文書理解が可能です。また、文書の知識を半自動化する「知識グラフ」を活用することで人と同じように文章の関係性や意図を理解することができます。PhroneCoreを利用することで、バックオフィス業務に必要となる「文書分類」「知識抽出」「機械読解」「文書生成」「自動要約」などさまざまな言語理解が可能な各種AI機能を備えており、幅広いバックオフィス業務の効率化を実現することが可能です ※1 。 図:PhroneCore(プロネコア)のソフトウエア構成図 こうした中、2020年に「GPT-3(Generative Pre-Training-3、以下GPT-3)」が登場し自然言語処理分野に大きな衝撃を与えました。さらに、日本でもLINE社が日本語の自然言語処理モデルをGPT-3レベルで開発するというニュース ※2 がありました。 そこで、本コラムでは数ある自然言語処理分野の中からGPT-3についてご紹介したいと思います。 2.
2019/10/9 News, ディープラーニング, 自然言語処理 自然言語処理が注目されている。いよいよコンピュータ言語を使わず、コンピュータに指示を出せるようになるのか。それにはディープラーニングの技術が欠かせない。 Facebookで記事をシェアする Twitterで記事をシェアする RSSで記事を購読する はてなブックマークに追加 Pokcetに保存する コンピュータが人の言語を理解する時代に突入して久しい。コンピュータと会話をしたり、自分が書いた文章をコンピュータに解読してもらったりしたことがある人は少なくないはずだ。 これを可能にしたのは、自然言語処理という技術だ。 しかしコンピュータはまだ、流暢な会話能力や正確な文章解読能力を持てていない。それは自然言語処理の技術が完璧ではないからである。 流暢で完璧な自然言語処理を行うには、AI(人工知能)の領域で使われているディープラーニングの技術を使う必要がある。 ところがこのディープラーニングも発展途上にある。 この記事では、流暢で完璧な自然言語処理をつくりあげるために、なぜディープラーニングが必要なのかを解説したうえで、ディープラーニング開発の現状を概観する。 続きを読む シェア 役にたったらいいね! してください NISSENデジタルハブは、法人向けにA. Iの活用事例やデータ分析活用事例などの情報を提供しております。
オミータです。 ツイッター で人工知能のことや他媒体で書いている記事など を紹介していますので、人工知能のことをもっと知りたい方などは 気軽に @omiita_atiimo をフォローしてください! 2018年10月に登場して、 自然言語処理でもとうとう人間を超える精度を叩き出した ことで大きな話題となったBERT。それ以降、XLNetやALBERT、DistillBERTなどBERTをベースにしたモデルが次々と登場してはSoTAを更新し続けています。その結果、 GLUEベンチマークでは人間の能力が12位 (2020年5月4日時点)に位置しています。BERTは登場してまだ1年半程度であるにもかかわらず、 被引用数は2020年5月4日現在で4809 にも及びます。驚異的です。この記事ではそんなBERTの論文を徹底的に解説していきたいと思います。BERTの理解には Transformer [Vaswani, A. (2017)] を理解しているととても簡単です。Transformerに関しての記事は拙著の 解説記事 をどうぞ。BERTは公式による TensorFlow の実装とPyTorchを使用している方には HuggingFace による実装がありますのでそちらも参照してみてください。 読んで少しでも何か学べたと思えたら 「いいね」 や 「コメント」 をもらえるとこれからの励みになります!よろしくお願いします! 流れ: - 忙しい方へ - 論文解説 - まとめと所感 - 参考 原論文: BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding, Devlin, J. et al. (2018) BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding, Devlin, J. 自然言語処理モデル「GPT-3」の紹介 | NTTデータ先端技術株式会社. (2018) 0. 忙しい方へ BERTは TransformerのEncoder を使ったモデルだよ。 あらゆるNLPタスクに ファインチューニング可能なモデル だから話題になったよ。 事前学習として MLM (=Masked Language Modeling)と NSP (Next Sentence Prediction)を学習させることで爆発的に精度向上したよ。 事前学習には 長い文章を含むデータセット を用いたよ。 11個のタスクで圧倒的SoTA を当時叩き出したよ。 1.
この怖い話は約 3 分で読めます。 実家を改装する際に重機で庭を掘ったらお地蔵さんがざっくざく出てきて死ぬほどびびった。 何事かと思ってジイさんに尋ねたら、実家が建ってた場所ってのが昔神社だったらしい。 それを別な場所に移す金も人員もいないからってんでそのままぶっ潰してその上に家を立てたと。 神社を潰す際にもお清め(? )みたいなのも地魂祭みたいなのもやらず、家を建てた後になってやたらと 親族で人死にが出るからと近所の巫女にお祓いにいったらしいんだけど、その巫女にもどうやらお手上げされたらしい。 なんとか本家筋に生まれてくる長男だけは守ってくれ!とひい爺さんが頼み込んで、 別の拝み屋を紹介してもらい一応お祓いはしてもらったものの、紹介先の拝み屋がひい爺さんの言葉をその通りに受け取ったからか 建ってた神社が延命地蔵を祀ってたのがよくなかったのか、本当に産まれてくる子どもは軒並み本家筋の長男しか長生きできない。 多分平均寿命にしたら20歳にならないくらいだもんで、最近二十歳を迎えた俺はやたらと親やら親戚に「おまえは次男なんだから、いつ死んでもいいように生きろ」とか言われるようになってしまった。 ちくしょう先祖なんてことをしてくれたんだ。次男に生まれたことが凄い悔しい。 190 本当にあった怖い名無し sage New!
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いつ死んでもおかしくない人生 「死」 ーーー ーーー いつ死んでもおかしくない人生 「死」 誰もがいつ死んでもおかしくない人生ではないだろうか? それは、昔も今も変わらない。 え!そんな事ないと思っているかも知れない。 しかし、死とは、病気だけではない。 交通事故や戦争、天災等色々あるのだ! その中で生き延びているんですね! いつ亡くなってもおかしくない状況で、後悔していないだろうか? 後悔ばかりしていたら、本当に後悔する事になりますよ! いつ亡くなってもおかしくないけど、人生100歳に近づいている。 凄い事です。 でも、本当にそこまで生きれるかは分かりませんよ! 若くても亡くなるんです。 病気だけではないので! なので、なるべく後悔しない人生を送りましょう! 後悔してもどうしようもありませんよ! 後悔するより、実行して失敗した方がいいと思いますよ! 成功の可能性もある。 何にしても後悔するのは、勿体無いです。 やってみてダメだったら、別の方法を考える等した方がいいでしょう! 貴方は、後悔ありませんか? ドンドン後悔を減らしていきましょうね! 年をとってから出来ないものもありますからね! なるべく早くする事をお勧めします。 今は、便利な道具が沢山あるので、時間も作りやすいです。 その時間を使って、色々チャレンジしましょう! 動かないと損ですよ! 【Escape from Tarkov 】超ハードコア いつ死んでもおかしくない - YouTube. その為に便利道具が沢山あるんですから! 昔は、洗濯等でも大変だったんですから! 今は、その時間を利用して、一杯楽しみましょう! 定年を迎えた貴方は、何かしていますか? 定年を迎えたからと言って、だらっとするのではなく せっかく出来た時間を有効活用して遊びましょう! その為に働いてきたのだから! これからの人は、定年も延びて年金もないんだから働かないといけないんですよ! 辛い! でも、それを考えて元気で遊びましょう! 仕事が遊びになるのが一番なのですけどね! 畑仕事がしたくても、農地を買う事が出来ないって、なんか変ですね! 政府が良い方向に向かっているのであればいいのですが ドンドン、農地が減っているけど本当に大丈夫なのと思ってします。 農地に、建物等を建てる事は出来るけど、住宅地等を農地には出来ないって どんな政策やねん。 農地は、減るしかない。 政府のおかしな政策にほどほど嫌になるけど、私には力がない。(´;ω;`) 輸入にばかりに頼っていて、輸入がなくなったらどうするんでしょうね!
お笑いコンビ、サンドウィッチマンの伊達みきお(43)が12日、読売テレビ「上沼・高田のクギズケ!」に出演し、高血圧のために医師から「いつ死んでもおかしくない」と警告を受けていることを明かした。 伊達は血圧について「上が211の下が147なんです」と明かし、共演者らの驚きを誘った。番組コメンテーターの医学博士吉田たかよし氏は「それはもう悪性高血圧という水準を満たしています。大変危険」と指摘。 伊達は「危険ですよね」と応じ、医師から「あなた、目の前で死んでもおかしくない」と宣告されたことも明かし、以後は降圧剤を服用しているという。しかし、それでも160だという。 吉田氏が禁煙はしたのかと尋ねると、伊達は「吸ってます」と返答。吉田氏は「ええっ!それはもう論外」と驚いた。
今巷で報道されている 「無症状だったのに急激に容体が悪化し急死した! !」 ってやつ、これですか。 私は今までに2人、身近な者を自殺で亡くしてます。 2人とも40代以下です。 今回のコロナ禍の影響で自殺した者も多くいると報道されています。 実際に去年の緊急事態宣言以降、自殺者は増えています。 私の祖母のような状態の者を1日でも長く生かすために、 若者が失業したり、 事業者が廃業したり、 皆がステイホームしたり、 甲子園が中止になったり、 子供が修学旅行に行けなくなったり、、、 追い詰められて首を吊るなんておかしい。 若者は精一杯働き、精一杯遊べばいい。 生きる喜びを謳歌すればいいじゃないですか。 高齢者を守ろう??