Deeplearning

Enhanced character embedding for Chinese named entity recognition https://journals.sagepub.com/doi/pdf/10.1177/0020294020952456 従来の名前付き実体認識方法では、主に手作業に …

最新論文の情報を広く浅く集めたい場合の巡回するサイトたちをまとめておきます。 おすすめがあれば教えてください。 Google Scholar: https://scholar.google.com/schhp?hl=ja 研究者やキーワードが決まっていると探しやすい。ただ、ザッピングには向かない。 …

autoencoderなどを作っていると、保存や推論を行う上での再利用性を考え、encoderとdecoderは分けてModelを作りたいことがある。 autoencoderの学習の際には、作成したencoderのModelとdecoderのModelを結合する。 Modelの結合は前はできなかった …

Qiitaに投稿した記事、kerasでHREDを構築してみるの記事で、こちらの論文が参考になるとのコメント頂いて、読んで見たので簡単にまとめました。 A Diversity-Promoting Objective Function for Neural Conversation Models …

文章生成にchar-level lstmを使ってみる。英語ではうまくいっている例があるが日本語では難しい。これは、日本語は英語に比べ文字数が多く、ニューラルネットワークの次元数(パラメータ数)が増やす必要があるのが原因の1つだと思う。また、次元削減のため、日本語では文章を単語に区切り単語をベクトル化 …