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. 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!! 自然言語処理のためのDeep Learning. [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.
g. (イージー)」 からもご覧いただけます。 音声認識の普及と課題 Photo by mohamed hassan on Pixhere Appleの「Siri」やAndroid OSの「Googleアシスタント」など、音声認識サービスは生活にも大きく普及しています。リリース当初と比べ、音声認識の技術は格段に上がり、現在では、検索エンジン上でも欠かせない存在となりました。 一方、こうした音声認識サービスの日本での普及率は、あまり高くありません。 2018年4月iProspectが行った調査 では、「過去6か月以内にスマホの音声認識機能を使用したか」という問いに対し、「使用した」人の平均62%、インド(82%)、中国(77%)と半数を超えるなか、日本は40%と諸外国と比べ、低い普及率でした。 音声認識は、ビジネスや日常生活で大きく活用されています。私たちは日々進化する技術革新を観察し、AI(人工知能)を積極的に受け入れていくことが必要なのではないでしょうか。
3 BERTのファインチューニング 単純にタスクごとに入力するだけ。 出力のうち $C$は識別タスク(Ex. 感情分析) に使われ、 $T_i$はトークンレベルのタスク(Ex. Q&A) に使われる。 ファインチューニングは事前学習よりも学習が軽く、 どのタスクもCloud TPUを1個使用すれば1時間以内 で終わった。(GPU1個でも2~3時間程度) ( ただし、事前学習にはTPU4つ使用でも4日もかかる。) 他のファインチューニングの例は以下の図のようになる。 1. 4 実験 ここからはBERTがSoTAを叩き出した11個のNLPタスクに対しての結果を記す。 1. 4. 1 GLUE GLUEベンチマーク( G eneral L anguage U nderstanding E valuation) [Wang, A. (2019)] とは8つの自然言語理解タスクを1つにまとめたものである。最終スコアは8つの平均をとる。 こちら で現在のSoTAモデルなどが確認できる。今回用いたデータセットの内訳は以下。 データセット タイプ 概要 MNLI 推論 前提文と仮説文が含意/矛盾/中立のいずれか判定 QQP 類似判定 2つの疑問文が意味的に同じか否かを判別 QNLI 文と質問のペアが渡され、文に答えが含まれるか否かを判定 SST-2 1文分類 文のポジ/ネガの感情分析 CoLA 文が文法的に正しいか否かを判別 STS-B 2文が意味的にどれだけ類似しているかをスコア1~5で判別 MRPC 2文が意味的に同じか否かを判別 RTE 2文が含意しているか否かを判定 結果は以下。 $\mathrm{BERT_{BASE}}$および$\mathrm{BERT_{LARGE}}$いずれもそれまでのSoTAモデルであるOpenAI GPTをはるかに凌駕しており、平均で $\mathrm{BERT_{BASE}}$は4. 自然言語処理 ディープラーニング種類. 5%のゲイン、$\mathrm{BERT_{LARGE}}$は7. 0%もゲイン が得られた。 1. 2 SQuAD v1. 1 SQuAD( S tanford Qu estion A nswering D ataset) v1. 1 [Rajpurkar (2016)] はQ&Aタスクで、質問文と答えを含む文章が渡され、答えがどこにあるかを予測するもの。 この時、SQuADの前にTriviaQAデータセットでファインチューニングしたのちにSQuADにファインチューニングした。 アンサンブルでF1スコアにて1.
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.
その他 「意味」の問題 「ちょっとこの部屋暑いね」という発話は、単にこの部屋が暑いという事実を表明している文であるとシステムは解析しますが、人間であれば、この発話を聞いて、「発話主が不快である」「部屋の窓を開けると涼しくなる」「冷房をつければ涼しくなる」といった推論を経て、「エアコンでも付けようか」と提案するなど、いわゆる人間味のある行動を取ることができます。 これには、「夏には窓を開けたり、冷房をつけると涼しくなる」という常識など、発話以外に大量の知識および推論が必要となってきます。 これらの知識や常識をコンピュータでどのように表現・処理するかは、自然言語処理のみならず人工知能の分野における長年の問題の1つです。
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(@konoseka_tbs) June 16, 2018 水原哲は、小学生のころからのすずの幼なじみ。二人は互いを想いあう関係でしたが、結ばれることなく離れてしまうのでした。のちに海軍に入隊した彼は、ある時すずと再会を果たします。 水原哲役を務めたのは、俳優の村上虹郎です。2014年に映画『2つ目の窓』で映画初主演を果たした彼は、同作で賞を受賞するなど、その演技が注目を集めました。 2015年放送のドラマ『あの日見た花の名前を僕達はまだ知らない』にて、テレビドラマ初主演。2016年のドラマ『仰げば尊し』では、主要キャストに抜擢され、寺尾聡演じる教師の生徒役を演じました。 ドラマ『この世界の片隅に』の見どころ ヒロインを支える個性豊かな女性キャラたち! 本作には、すずと周作の他にも様々なキャラクターが登場します。そして、個性的な登場人物たちを演じている出演者も非常に豪華です。 周作の姉・黒村径子(くろむらけいこ)役を務めるのは、女優の尾野真千子。径子は気が強い性格で、周作とは似ても似つかないところがあります。そんな彼女は、事情により夫のもとを離れ、実家に戻ってくるのでした。 二階堂ふみ演じる白木リンは、呉の町で遊女をしている女性。彼女は、偶然すずと出会い、親しくなります。不思議な雰囲気を持つリンの姿に注目です。 その他にも、榮倉奈々や伊藤蘭、仙道敦子など、女性のキャストが多数出演しています。戦争の時代を強く生きていく女性陣の姿に勇気づけられることでしょう。 アニメ映画版も多くの人に愛される名作! (C)こうの史代・双葉社/「この世界の片隅に」製作委員会 ドラマ『この世界の片隅に』の原作である、こうの史代(ふみよ)の同名漫画作品は、連載当初から現在まで長きに渡って多くの人々に親しまれています。また、単行本コミックは、累計発行部数が130万部を超える大ヒット作品です。 また、2016年には同名のアニメーション映画も公開されました。こちらの映画も観客動員数が110万人超を記録するなど、多くの人から愛される名作です。ドラマ版とは異なる魅力や感動を与えてくれます。ぜひ、アニメーション映画版でもお楽しみください。 この作品も無料で観られる!おすすめの類似作品 松本穂香の出演作品なら映画『世界でいちばん長い写真』がおすすめ!