MENU Console Game ↓ 作成中 ↓ Handheld Game PC Game 駿河屋 買取価格表 お問い合わせ カレンダー 2021-08-05 19:34:04 (Thu) 前月 2021年8月 翌月 日 月 火 水 木 金 土 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 仮作成 機動戦士Zガンダム HOT SCRAMBLE タイトル 機動戦士Zガンダムホットスクランブル 機種 ファミリーコンピュータ 型番 ジャンル シューティング 発売元 バンダイ 発売日 1986-8-28 価格 5300円(税別) 機動戦士Zガンダム HOT SCRAMBLE FINAL VERSION 機動戦士Zガンダム ホットスクランブル ファイナルバージョン ファミコン (箱説あり) ファミコン(ファイナルバージョン) 最終更新: 2021年07月10日 06:49
6K 0 8 4:58 2021/04/08 劇場版ZガンダムMAD[もう1つの未来] 210 2 0 52:27 2021/04/07 第15回「ルソー曰く、人を作るのが理性であるなら、人を導くのは感情である」 40 1 2 9:09 2021/03/18 【バトオペ2】ゆかりさんのごった煮バトルオペレーション Part17【VOICEROID実況】 1. 23K 1 37 18:44 2021/03/16 #83【Zガンダム[HML]】私は1年待ったのだ!ハイパー・メガ・ランチャー実装!【頑張るバトオペ2 ゆっくり実況プレイ】 1. 46K 3 113 6:48 2021/03/12 【バトオペ2ゆっくり実況#38】650可変支援機!バイオ発動で回避持ちに【Zガンダム[HML]】 220 1 15 1:51 2021/03/11 【バトオペ2】Zガンダム[HML] 検証結果 619 1 18 4:50 2021/03/04 【ガンおじ頑張ってみた】love letter/GACKT/劇場版 機動戦士Ꮓガンダム 59 1 0 3:26 2021/02/28 【MMD】らぶ式Rouge・Cocoで『Love Me If You Can』1080p 3. 【今日は何の日】7月8日はガンダムの日！ガンダムをテーマにしたゲーム作品3選！ - ゲームドライブ（ゲードラ）. 78K 27 53 9:06 2021/02/20 #02【バトオペ2】Zガンダム【バトオペ2 実況なしプレイ動画】 495 1 38 4:19 2021/02/14 百式桜 595 9 12 3:39 2021/01/31 森口博子で水の星へ愛をこめて 311 6 1 1:36 2021/01/29 【カミーユが紹介! 】
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語義曖昧性解消 書き手の気持ちを明らかにする 自然言語では、実際に表現された単語とその意味が1対多の場合が数多くあります。 「同じ言葉で複数の意味を表現できる」、「比喩や言い換えなど、豊富な言語表現が可能になる」といった利点はあるものの、コンピュータで自動処理する際は非常に厄介です。 見た目は同じ単語だが、意味や読みは異なる単語の例 金:きん、金属の一種・gold / かね、貨幣・money 4-3-1. ルールに基づく方法 述語項構造解析などによって他の単語との関連によって、意味を絞り込む方法。 4-3-2. 統計的な方法 手がかりとなる単語とその単語から推測される意味との結びつきは、単語の意味がすでに人手によって付与された文章データから機械学習によって自動的に獲得する方法。 ただ、このような正解データを作成するのは時間・労力がかかるため、いかにして少ない正解データと大規模な生のテキストデータから学習するか、という手法の研究が進められています。 4-4.
最後に 2021年はGPT-3をはじめとした自然言語処理分野の発展が期待されている年であり、今後もGPT-3の動向を見守っていき、機会があれば触れていきたいと思います。 ※2021年1月にはGPT-3に近い性能の言語モデルをオープンソースで目指す「GPT-Neo」の記事 ※9 が掲載されていました。
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. 自然言語処理のためのDeep Learning. 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. 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.