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	<title>自然言語処理 | Shino&#039;s Mind Archive</title>
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		<title>自然言語処理勉強結果「文の意味解析」</title>
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		<pubDate>Sat, 20 Jun 2020 23:57:43 +0000</pubDate>
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					<description><![CDATA[前回まで、単語の意味解析を解説してきた。 今回は、次のブロック、文の意味解析に入ろう。 形態素解析、係り受け解析(構文解析)が終わった状態から、どのように文の意味を理解していくのか、解説していく。 なお、本講座は以下の本 [&#8230;]]]></description>
		
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		<title>自然言語処理勉強結果「単語の分散表現」</title>
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		<pubDate>Sat, 20 Jun 2020 00:13:23 +0000</pubDate>
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					<description><![CDATA[前々回、単語の意味理解の一つとして、コーパスを利用して共起語に着目する手法を解説した。 これは、次元が大きくなりすぎるという問題点があり、それをなんとか削減したかった。 今回は、そんな問題点を回避するために、前回解説した [&#8230;]]]></description>
		
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		<title>自然言語処理勉強結果「ニューラルネットワーク」</title>
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		<pubDate>Fri, 19 Jun 2020 01:39:38 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[自然言語処理学習結果]]></category>
		<category><![CDATA[シグモイド関数]]></category>
		<category><![CDATA[ニューラルネットワーク]]></category>
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					<description><![CDATA[前回まで、自然言語処理における単語の意味理解について解説していた。 今回もその手法の一つ…ではない。 というのも、それを解説するために、また機械学習に戻らなければいけない。 今回は、機械学習におけるニューラルネットワーク [&#8230;]]]></description>
		
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		<title>自然言語処理勉強結果「単語の共起関係と意味」</title>
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		<dc:creator><![CDATA[shino.20191228]]></dc:creator>
		<pubDate>Thu, 18 Jun 2020 03:10:46 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[自然言語処理学習結果]]></category>
		<category><![CDATA[コサイン類似度]]></category>
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					<description><![CDATA[前回は意味理解のうち、単語の意味を推測するための考え方を一つご紹介した。 概念体系や、シソーラスといったものを使う手法だ。 ただ、これには問題点があった。 それを克服するための方法の一つとして、すでに書かれた、あるいは話 [&#8230;]]]></description>
		
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		<title>自然言語処理勉強結果「概念体系とシソーラス」</title>
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		<pubDate>Wed, 17 Jun 2020 00:04:02 +0000</pubDate>
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					<description><![CDATA[前回は、自然言語処理における意味理解の概要全体をお話した。 今回から、その詳細に入っていこう。 まずは、単語の意味理解の中でも、概念体系やシソーラスといった辞書の一種のようなものを扱う方法を説明する。 具体的なサイトも紹 [&#8230;]]]></description>
		
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		<title>自然言語処理勉強結果「自然言語の意味理解」</title>
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		<dc:creator><![CDATA[shino.20191228]]></dc:creator>
		<pubDate>Tue, 16 Jun 2020 00:22:19 +0000</pubDate>
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		<category><![CDATA[意味理解]]></category>
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					<description><![CDATA[前回までで、形態素解析ができるようになった。 更に、ツールを使えばすでに構文解析も可能だ。 となると、次のフェーズは意味理解だ。 というわけで、今回はこの意味理解について解説をしていこう。 順番としては、まずは本記事でこ [&#8230;]]]></description>
		
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		<title>自然言語処理勉強結果「ビタビアルゴリズム」</title>
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		<pubDate>Mon, 15 Jun 2020 05:11:20 +0000</pubDate>
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					<description><![CDATA[前回までで、形態素解析に必要な項目のうち、ラティス構造を求めて、コストを推定するところまで来た。 あとは、そのコストが最小となる経路をどうやって見つけるかだけが残っている。 今回は、その最小コストとなる経路を求めるアルゴ [&#8230;]]]></description>
		
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		<title>自然言語処理勉強結果「形態素解析のコスト推定」</title>
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		<pubDate>Sun, 14 Jun 2020 00:36:23 +0000</pubDate>
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		<category><![CDATA[N-1マルコフ過程]]></category>
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					<description><![CDATA[前回は、形態素解析には二つの段階があることと、その前半のラティス構造について解説した。 後半として、コストを推定し、その最小経路を探す部分が残っている。 今回は、そのコストを推定する部分について解説していこう。 このあた [&#8230;]]]></description>
		
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		<title>自然言語処理勉強結果「形態素解析の詳細」</title>
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		<pubDate>Fri, 12 Jun 2020 02:52:50 +0000</pubDate>
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		<category><![CDATA[ラティス構造]]></category>
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					<description><![CDATA[前回は、自然言語処理のうち、解析の部分に焦点を当てていた。 その中でも、特に構造的な解析を行う二つの解析を紹介した。 形態素解析 構文解析 今回は、このうち、形態素解析を具体的にどうやっているのかというお話をしよう。 実 [&#8230;]]]></description>
		
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		<title>自然言語処理勉強結果「形態素解析・構文解析」</title>
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		<pubDate>Wed, 10 Jun 2020 06:20:51 +0000</pubDate>
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					<description><![CDATA[前回は…結局日本語の構造だけで終えてしまった。 今回こそ、本格的に自然言語処理の内容に入っていこう。 まずは、自然言語の内容を解析しなければいけない。 この解析は、大きく分けると構造の解析と意味の解析になる。 そのうち、 [&#8230;]]]></description>
		
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