!の巻 #191 そこから入道雲が見えますか?の巻 #192 男の日曜日の巻 #193 となりに見つけた小さな夏の巻 #194 すこしだけ夏の味の巻 #195 マイサン・キングの巻 #196 明日天気にしておくれの巻 第22巻 #197 真夏のヒーローの巻 #199 ABCって何ですか?の巻 #200 ビタミンSUNの巻 #201 渚はいつも赤信号の巻 #202 ミンミンゼミに 雨降りゼミの巻 #203 GO! GO! 夏休みの巻 #204 通り過ぎる夏の巻 第23巻 #205 地球最後の日! ?の巻 #206 やってきた秋の空の巻 #207 明日のぼる山の巻 #208 小さな飛行機雲の巻 #209 だれかさん?肥える秋の巻 #211 見上げよう秋の空の巻 #212 明日につづく道の巻 #213 青空が ほら見てるの巻 第24巻 #214 帰ろうヨ! 港町の巻 #216 センヌキ・ポン!! の巻 #217 青春ワン・ウェイの巻 #218 ニャンコ・ミンコ・ゴコの巻 #219 冬が見える場所の巻 #220 もういくつ寝るとお正月!? の巻 #221 おめでとうのわすれものの巻 #222 えがおに出逢う店の巻 第25巻 #223 北風にキッス!! の巻 #224 ちょっぴり残ったお正月の巻 #225 北風とゴッチンコの巻 #226 オレたちの海峡の巻 #227 つぼみにノックの巻 #228 ポケットに春がいっぱいの巻 #229 春まだ遠くの巻 #230 足もとから! ほらっ!! の巻 #231 さらば北の空の巻 第26巻 #232 ピッカピカの仲間たちの巻 #233 赤い屋根の家の巻 #234 青空に小さなマイ・ホームをの巻 #235 ちょっと気になるいつもの街角の巻 #236 もうはなさない! 君の手!! の巻 #237 ストリートローラーキューピッドの巻 #238 夏を待つ青い鳥の巻 #239 カムバック!! カーネーションの巻 #240 水平線に見える夢の巻 第27巻 #241 ボーイ・ハントの巻 #242 飛べないトビ魚の巻 #243 チック・タック・ボクの巻 #244 スキにならずにいられないの巻 #245 イチゴジュースおごられちゃおうの巻 #246 星の贈りものの巻 #247 南風吹くままの巻 #248 グッドモーニング・ベイベーの巻 第28巻 #249 お忙し マイホームタウンの巻 #250 夜空にドンとヒカッペェーの巻 #251 白い雲こんにちはの巻 #252 青い空もう一度の巻 #253 ふりかえった夏の巻 #254 おまけ金魚にカブトの巻 #255 かすかに見える夏の巻 #256 釣られちゃいけない日の巻 #257 青い空チョビン!
忘れものの巻 #320 あの娘に本気の巻 第36巻 #321 先生はピッカリ一年生の巻 #322 強~~い人好き!! の巻 #323 ウイリージョーの巻 #324 さがそう夏の香りの巻 #325 間に合いますか?夏の予約の巻 #326 やっぱり逃げるが勝ちの巻 #327 夏のぬくもりの巻 #328 一番星の先生の巻 #329 こっそり小さな夏の雲の巻 第37巻 #330 約束の青い海の巻 #331 悲しき6月の空の巻 #332 夏に波乗り一番乗りの巻 #333 潮風のおみやげの巻 #334 夏に何色!? の巻 #335 どこ!? コバルトブルーの巻 #336 見つけておこう!青い空の巻 #337 もうちょい・大好き・夏休みの巻 #338 太陽に! 初めの一歩の巻 第38巻 #339 いつのまにかアリガトの巻 #340 明日へつづく海の巻 #341 ほほえみが見える海の巻 #342 君がくれた海の巻 #343 渚のレモン・スカッシュの巻 #344 ぼくたちいつも夏休みの巻 #345 プールはビキニと秋の風の巻 #346 やさしい秋色オレのもの!! の巻 #347 私への道案内!! の巻 第39巻 #348 わたしのスプリンターの巻 #349 きびきびサービス実施中!? の巻 #350 ぬくもりさがしの巻 #351 どこまで秋の色の巻 #352 あの娘にないしょでドッキン イキぬきの巻 #353 25点の天使の巻 #354 ハートパンツは落ち葉色の巻 #355 ふりむいて!北風さんの巻 #356 今日より大きい明日の巻 第40巻 #357 落ち葉の青春ゴールの巻 #358 カゼをひいてしまったサンタクロース<前編>の巻 #359 カゼをひいてしまったサンタクロース<後編>の巻 #360 となりの君におめでとうの巻 #361 いつも自由な君がいて!の巻 #362 お魚カイロはまるかじりの巻 #363 思い出・お別れ・北の風の巻 #364 男の子コ 女の子コの巻 #365 おっと!バレタライカン・デーの巻 #366 君だけに春の味の巻 第41巻 #367 ちょっとだけお子様ランチの巻 #368 9時30分までのシンデレラの巻 #369 ユメを明日にの巻 #370 ポッカリ!いいところの巻 #371 いつも そばにいての巻 #372 エープリル・デートの巻 #373 ハートいっぱいラブレターの巻 #374 春をつかんだ小さな手の巻 第42巻 #375 何待ち・夏待ち・彼女待ちの巻 #376 白は幸福 夏の色の巻 #377 海がくれた恋の巻 #378 なにかいいこと初夏!の巻 #379 夏のかおりのさがしものの巻 #380 もう一度!!
!の巻 第29巻 #258 明日は!0天気の巻 #259 愛のターゲットの巻 #260 青春シグナルの巻 #261 ハイウェー・デイトの巻 #262 冬・急がば回れ! !の巻 #263 スリーデイズガールの巻 #264 落ち葉の向こう側の巻 #265 サンタクロースは君の巻 #266 おめでとう火の用心の巻 第30巻 #267 バージンスノーのだれかさんの巻 #268 いつまでも幼なじみの巻 #269 ボクだけの春の巻 #270 バレンタイン・トライアングルの巻 #271 あしたが見える道の巻 #272 春風かくれんぼの巻 #273 開けてみれば春の巻 #274 いつまでも・どこかにの巻 #275 5・4・3・2・1の巻 第31巻 #276 涙をすてる橋の巻 #277 卒業のおくりものの巻 #279 春のないしょ話の巻 #280 たちばなかおるの巻 #281 ほら!君にカーネーションの巻 #282 エバー・グリーンの風の中の巻 #283 あの娘釣れますか?の巻 #284 絵顔にキラ星の巻 第32巻 #285 6月1日午後5時16分40秒の巻 #286 がんばれ小さな渡り鳥の巻 #287 テレフォンデートの巻 #288 夏にスローモーションの巻 #289 夢をはこぶ風の巻 #290 見上げれば夏の雲の巻 #291 夏への予約電話の巻 #292 マスターの夏休みの巻 #293 大都会だって青い空の巻 第33巻 #294 ギンギン太陽ご対面の巻 #295 アリンコのいる渚の巻 #296 いつまで!? オレの夏の巻 #297 渚のひとり事の巻 #298 青空は秋へ一直線の巻 #299 あの娘とピッタシセメダインの巻 #300 感じたら秋の巻 #301 何度目の秋の巻 #302 あの娘にバトンタッチの巻 第34巻 #303 えがおに友達10月生まれの巻 #304 落ち葉のラブレターの巻 #305 追いかけた冬の空の巻 #306 今日だけの友達の巻 #307 北風は何色!? の巻 #308 見つけよう!ぬくもりの冬の巻 #309 友情ラーメンもう一杯の巻 #310 星のクリスマスの巻 #311 ラスト・フレンドの巻 第35巻 #312 バージン・キッスの巻 #313 もう一度キスの味の巻 #314 いつもサンタクロースの巻 #315 春の残り何マイルの巻 #316 あの娘にあげる夢の巻 #317 好きだから!あげるの巻 #318 ゴッホン!隣のだれかさんの巻 #319 君に!!
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流れ雲の巻 #448 飛ばせ!ハッピーロードの巻 #449 いつも飛んできて!の巻 #450 ゴッツン合格ごくろうさん!の巻 #451 恋はゆっくりスピード違反の巻 #452 北風・星空・クリスマスの巻 #453 北から熱い風の巻 #454 ハッピーセブンティーンの巻 #455 いつか君とまた…!!
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.
1. 自然言語とは何か? 言語は、私たちの生活の中に常にあり、また、なくてはならないものです。 そんな日々当たり前に使われる言語を見つめ直し、解析すると、どんな興味深いものが見えてくるのでしょうか。 1-1. 言語の世界とは? 「自然言語処理」の「自然言語」とは何か? 言語には、大きく分けて2種類あり、「コンピュータ言語」と「自然言語」に分けられます。 つまり、「自然言語」とは普段、私たちが日常で会話する言語のことで、「コンピュータ」のための言語と対比した言い方だと言えます。 1-2. コンピュータ言語と自然言語処理の違い 一言でいえば、「解釈が一意であるかどうか」です。 自然言語では、聞き手によって受け取る意味が変わり、日常生活で誤解を生むことは、よく見受けられるかと思います。 これは日本語であろうと、外国語であろうと同じです。 対して、コンピュータ言語は、解釈がたった1通りしか存在しないものなので、「別の解釈」をしてしまったという誤解は絶対に起ききない仕組みになっています。 1-2-1. コンピュータ言語の例 1 * 2 + 3 * 4 1-2-2. ディープラーニングが自然言語処理に適している理由 ｜Appier. 自然言語の具体例 警察は自転車で逃げる泥棒を追いかけた 解釈1: 警察は「自転車で逃げる泥棒」を追いかけた(泥棒が自転車で逃げる) 解釈2: 警察は自転車で、「逃げる泥棒」を追いかけた(警察が自転車で追いかける) 1-3. 蓄積される言語データの飛躍的増大 インターネットなど様々な技術の発達によって、何ヶ月もかけて手紙でしか伝えられない言葉がメールで一瞬にして伝えられるといったように、現代で交わされる言語の数は莫大に増加しています。 1-4. 言語(自然言語)があるからこそ人類は発展した 「共通の言語があってはじめて、共同体の成員は情報を交換し、協力し合って膨大な力を発揮することができる。だからこそ、"ホモサピエンス"は大きな変化を地球という星にもたらせたのだ」 言語学者、スティーブン・ピンカー(ハーバード大学教授) 1-5. つまり… その言語を解析する=可能性が無限大? 人類の進化の所以とも言われ、また技術発展によって増え続ける「自然言語」を解析することは、今まで暗闇に隠れていたものを明らかにし、更なる技術進化の可能性を秘めています。 またその「自然言語処理」の分析結果の精度は日々向上し、株式投資の予測やマーケティングでの利用など様々な分野で応用され非常に関心を集めています。 まずは、日常で使用されている自然言語処理にフォーカスを当てて、その先の可能性まで見ていきましょう。 2.
文ごとに長さが異なるのを扱うアプローチ 138. Recursiveな方は途中のphraseやsentenceに おける単語ベクトルも保存 139. 具体例の説明が重くなりすぎたかも... 140. 141. (Word|Phrase|Sentence|Document) Recursive Autoencoder一強 他の枠組みは? どうする? よりよい単語の表現 意味?? Compositional Semanticsという タスク自体は,deep learning 以外でも最近盛ん 142. 既存タスクへの応用 単語類似度,分類,構造学習... 要約,翻訳,推薦,... ? - 学習された単語のembeddingを追加素性に使う 他の方法は? 143. おわり 13年9月28日土曜日
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 ディープラーニング ppt. (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.