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Kouhei Nakaji
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[第3回分析コンペLT会 、オンライン開催] (https://kaggle-friends.connpass.com/event/220927/) での発表資料です。 画像コンペに出るうえで便利過ぎる timm(pytorch image models) の紹介をしました。
backbone としての timm 入門
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Takuji Tahara
日本計算機統計学会 スタディーグループ 「IR(Institutional Research)のための統計的モデル構築に関する研究」ワークショップ 開催日時:2019年3月23日(土) 13:30~17:00 会場: 統計数理研究所 セミナー室1
トピックモデルの基礎と応用
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Tomonari Masada
NLP コロキウム https://nlp-colloquium-jp.github.io/ で発表した際のスライドです。 論文: https://arxiv.org/abs/2205.01954 GitHub: https://github.com/joisino/wordtour 概要 単語埋め込みは現代の自然言語処理の中核技術のひとつで、文書分類や類似度測定をはじめとして、さまざまな場面で使用されていることは知っての通りです。しかし、ふつう埋め込み先は何百という高次元であり、使用する時には多くの時間やメモリを消費するうえに、高次元埋め込みを視覚的に表現できないため解釈が難しいことが問題です。そこで本研究では、【一次元】の単語埋め込みを教師なしで得る方法を提案します。とはいえ、単語のあらゆる側面を一次元で捉えるのは不可能であるので、本研究ではまず単語埋め込みが満たすべき性質を健全性と完全性という二つに分解します。提案法の WordTour は、完全性はあきらめ、健全性のみを課すことで一次元埋め込みを可能にし、それでいて、全ての、とまでは言わないまでも、いくつかの応用において有用な一次元埋め込みを得ることに成功しました。
Word Tour: One-dimensional Word Embeddings via the Traveling Salesman Problem...
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joisino
2013/09/12 PFI セミナー「平面グラフと交通ネットワークのアルゴリズム」
平面グラフと交通ネットワークのアルゴリズム
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Takuya Akiba
Search Engineering Tech Talk #1
「いい検索」を考える
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Shuryo Uchida
勤め先の社内勉強会での発表資料です。日本語版 Wikipedia の抄録を対象として gensim の LdaModel を利用する例を説明した後、LDA の生成モデルについて説明します。そのうえで、gensim の LdaModel に指定できるパラメータや提供されているメソッドの意味を LDA の生成モデルに照らして確認します。
潜在ディリクレ配分法
潜在ディリクレ配分法
y-uti
2019年4月に、GMOインターネット 次世代システム研究室が渋谷と大阪で開催したトークイベントの発表資料です。 補足ブログ記事:https://recruit.gmo.jp/engineer/jisedai/blog/elasticsearch-sudachi/ Elasticsearhcの初学者~実運用を考えている人向けの内容で、特に「いままで Elasticsearch を使ったことはないが、これから使ってみたいと考えている人」を対象にしています。
実践!Elasticsearch + Sudachi を用いた全文検索エンジン
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S. T.
データ収集の基本として、データソース毎に典型的なデータ収集方法を整理して説明しています。またJapanTaxiアプリにおいてどのように実践しているかを説明しています。
データ収集の基本と「JapanTaxi」アプリにおける実践例
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Tetsutaro Watanabe
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関数データ解析とはどういうものか、どのような場面で用いられるかについてまとめてみました。
関数データ解析の概要とその方法
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Linked Open Dataとは
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本発表の目的は機械学習に興味がある制御理論研究者に有用な情報を提供することです.ただし,発表者は機械学習のど素人なので,データに基づいた制御分野との相対化を行うことで情報の抽出を試みます.
データでみる機械学習と制御理論の類似点と相違点
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Union find(素集合データ構造)の解説です
Union find(素集合データ構造)
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一般化線形モデル (GLM) & 一般化加法モデル(GAM)
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Deep Learning Lab(ディープラーニング・ラボ)
日本社会心理学会第6回春の方法論セミナー「社会心理学者のための時系列分析入門」小森担当分.下記リンク「時系列地獄めぐりMAP.pdf」と一緒にご覧ください https://drive.google.com/file/d/1mr73_49oTWHp7yiGrqUITOWQMTgaqmFi/view?usp=sharing
社会心理学者のための時系列分析入門_小森
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2023/2/24 Deep Learning JP http://deeplearning.jp/seminar-2/
【DL輪読会】HyperTree Proof Search for Neural Theorem Proving
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『トピックモデルによる統計的潜在意味解析』読書会ファイナル ~佐藤一誠先生スペシャル~ LT 資料 http://topicmodel.connpass.com/event/27999/
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2016/10/12 第16回全脳アーキテクチャ勉強会@リクルートテクノロジーズ 2016/08/01 第19回画像の認識・理解シンポジウム、チュートリアル@浜松 2016/06/29 第3回ステアラボ人工知能セミナー@千葉工業大学(スカイツリータウン) 2016/06/21 人工知能セミナー第7回 「自然言語処理のAIの最新動向」@産総研 2016/01/13 確率場と深層学習に関する第1回CRESTシンポジウム@早稲田大学 にて一部を使用。画像×言語の研究に関する日本語資料としては、現在一番網羅的だと信じています。
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LDAを用いた教師なし単語分類
1.
LDAを使った教師なし単語分類
2.
概要
3.
LDAについて トピック1 トピック2 トピック3 発祥の地であるロンドンで開かれた パラリンピックが、幕を閉じた。大 会は変質を遂げ、世界記録が連日更 新されて競技性の高さに注目が集ま った。各国の報道も力が入り、4年 後のリオデジャネイロ大会に期待す る声が早くも上がった。 LDAの構造 -
文章中の各単語がそれぞれ背景 にトピックを持つ - 各文章は様々なトピックが混合 されている 20% 20%60%文章:
4.
単語分類の手順 大リーグは9日、各地であり、ブル ワーズの青木はカージナルス戦に1 番右翼で出場し、9回に同点の2点 本塁打を放つなど5打数2安打だっ た。 1.各単語の背景トピックの初期値 を割り振る トピック1 トピック2 トピック3 発祥の地であるロンドンで開かれた パラリンピックが、幕を閉じた。大 会は変質を遂げ、世界記録が連日更 新されて競技性の高さに注目が集ま った。各国の報道も力が入り、4年 後のリオデジャネイロ大会に期待す る声が早くも上がった。
5.
大リーグは9日、各地であり、ブル ワーズの青木はカージナルス戦に1 番右翼で出場し、9回に同点の2点 本塁打を放つなど5打数2安打だっ た。 1.各単語の背景トピックの初期値 を割り振る トピック1 トピック2 トピック3 2.文章を任意に選び、更にその中 の単語を任意に選ぶ 発祥の地であるロンドンで開かれた パラリンピックが、幕を閉じた。大 会は変質を遂げ、世界記録が連日更 新されて競技性の高さに注目が集ま った。各国の報道も力が入り、4年 後のリオデジャネイロ大会に期待す る声が早くも上がった。 単語分類の手順
6.
大リーグは9日、各地であり、ブル ワーズの青木はカージナルス戦に1 番右翼で出場し、9回に同点の2点 本塁打を放つなど5打数2安打だっ た。 1.各単語の背景トピックの初期値 を割り振る トピック1 トピック2 トピック3 2.文章を任意に選び、更にその中 の単語を任意に選ぶ 発祥の地であるロンドンで開かれた パラリンピックが、幕を閉じた。大 会は変質を遂げ、世界記録が連日更 新されて競技性の高さに注目が集ま った。各国の報道も力が入り、4年 後のリオデジャネイロ大会に期待す る声が早くも上がった。 3.以下の確率で選んだ単語wのトピ ックを変更する 全文書中で背景トピックtを持つ単語の総数 全文書中で背景トピックtを持つ単語wの総数 選んだ文章mの中で背景トピックtを持つ単語の総数 単語分類の手順 (
は「選んだ単語を除く」という意味)
7.
大リーグは9日、各地であり、ブル ワーズの青木はカージナルス戦に1 番右翼で出場し、9回に同点の2点 本塁打を放つなど5打数2安打だっ た。 1.各単語の背景トピックの初期値 を割り振る トピック1 トピック2 トピック3 2.文章を任意に選び、更にその中 の単語を任意に選ぶ 3.以下の確率で選んだ単語wのトピ ックを変更する 発祥の地であるロンドンで開かれた パラリンピックが、幕を閉じた。大 会は変質を遂げ、世界記録が連日更 新されて競技性の高さに注目が集ま った。各国の報道も力が入り、4年 後のリオデジャネイロ大会に期待す る声が早くも上がった。 単語分類の手順 全文書中で背景トピックtを持つ単語の総数 全文書中で背景トピックtを持つ単語wの総数 選んだ文章mの中で背景トピックtを持つ単語の総数 (
は「選んだ単語を除く」という意味)
8.
1.各単語の背景トピックの初期値 を割り振る トピック1 トピック2 トピック3 2.文章を任意に選び、更にその中 の単語を任意に選ぶ 3.以下の確率で選んだ単語wのトピ ックを変更する 4.
2と3の繰り返し(収束するまで) 発祥の地であるロンドンで開かれた パラリンピックが、幕を閉じた。大 会は変質を遂げ、世界記録が連日更 新されて競技性の高さに注目が集ま った。各国の報道も力が入り、4年 後のリオデジャネイロ大会に期待す る声が早くも上がった。 単語分類の手順 大リーグは9日、各地であり、ブル ワーズの青木はカージナルス戦に1 番右翼で出場し、9回に同点の2点 本塁打を放つなど5打数2安打だっ た。 全文書中で背景トピックtを持つ単語の総数 全文書中で背景トピックtを持つ単語wの総数 選んだ文章mの中で背景トピックtを持つ単語の総数 ( は「選んだ単語を除く」という意味)
9.
5.各背景トピックを持つ単語を 数え上げる トピック1 トピック2 トピック3 発祥の地であるロンドンで開かれた パラリンピックが、幕を閉じた。大 会は変質を遂げ、世界記録が連日更 新されて競技性の高さに注目が集ま った。各国の報道も力が入り、4年 後のリオデジャネイロ大会に期待す る声が早くも上がった。 単語分類の手順 大リーグは9日、各地であり、ブル ワーズの青木はカージナルス戦に1 番右翼で出場し、9回に同点の2点 本塁打を放つなど5打数2安打だっ た。 トピック1 同点:1 競技性:1 トピック2 大リーグ:1 青木:1 カージナルス:1 本塁打:1 報道:1 トピック3 発祥:1 ロンドン:1 パラリンピック:1 世界記録:1 リオデジャネイロ:1
10.
ニュース記事に適用してみる
11.
セットアップ 単語の抽出: 30万語登録したキーワード辞書による データ: スポーツの記事
2000 件 トピック数: 15 , : 全て 0.01
12.
結果: 男子:85 大会:64 選手:63 メートル:61 女子:59 メダル:56 日本:54 金メダル:49 車いす:45 ロンドンパラリンピック:45 ゴルフ:129 ツアー:110 ヤード:94 オープン:91 女子:86 国内:85 大会:85 スタート:85 ホール:70 男子:63 試合:333 安打:205 監督:205 阪神:202 選手:178 広島:164 投手:156 連続:136 巨人:131 野球:122 選手:220 試合:212 Goa:152 監督:133 クラブ:122 大会:100 スペイン:97 世界:93 ワールドカップ:81 時間:76 オートスポーツ:54 レース:52 F1:40 イタリア:33 マシン:32 ドライバー:26 時間:15 タイム:15 ステージ:15 試合:246 日本:187 アジア最終予選:174 監督:168 日本代表:162 選手:160 イラク:136 サッカー:118 ブラジル:114 自分:113 大相撲:63 秋場所:62 大関:51 場所:48 両国国技館:44 東京:37 横綱:35 琴奨菊:35 日馬富士:35 初日:34 王者:54 東京:46 大会:33 カード:28 イベント:26 トーナメント:25 試合:24 王座:20 ジム:19 世界:17 女子:29 スポニチ:26 東京:25 大会:23 関係者:23 五輪:22 来年:20 ロンドン五輪:20 指導:16 東京都:15 15回以上登場した単語のみ表示 残り6トピック中には, 15回以上登場した単語が0 だったので表示していない 数字は各トピックに属する単語 の数 スポーツの各トピックごとに単語が分類できた 1つ1つが トピックに対応
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