https://www.jnlp.org/ https://www.jnlp.org/nlp/ 2026-04-29T22:30:46+00:00 https://www.jnlp.org/nlp/ https://www.jnlp.org/nlp/_media/logo.png text/html 2022-10-22T07:54:57+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://www.jnlp.org/nlp/%E5%88%86%E6%95%A3%E8%A1%A8%E7%8F%BE/chive?rev=1666425297&do=diff chiVe * 2022-10-13 | 単語分散表現 chiVe の活用方法 Part 2 text/html 2023-01-29T07:54:09+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://www.jnlp.org/nlp/%E5%88%86%E6%95%A3%E8%A1%A8%E7%8F%BE/doc2vec?rev=1674978849&do=diff Doc2Vec * 2022-12-11 | 【Doc2Vec】(β) アンサイクロペディア記事検索機【自然言語処理】 * 2022-09-03 | 【自然言語処理】Doc2Vecで文章ベクトルを算出し、類似文書検索をやってみた * 2017-11-15 | gensimでDoc2Vec - Gensim 関連ページ * 類似度 text/html 2022-04-29T06:01:40+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://www.jnlp.org/nlp/%E5%88%86%E6%95%A3%E8%A1%A8%E7%8F%BE/elmo?rev=1651212100&do=diff ELMo GitHub<https://github.com/cl-tohoku/elmo-japanese#elmo-japanese>論文(arxiv)Deep contextualized word representations ELMoとは * Embeddings from Language Models * 文脈を考慮した分散表現 記事 * 2018-07-06 | 文脈を考慮した単語表現を獲得するELMo text/html 2022-04-29T05:09:25+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://www.jnlp.org/nlp/%E5%88%86%E6%95%A3%E8%A1%A8%E7%8F%BE/fasttext?rev=1651208965&do=diff fastText FastText日本語モデル<https://fasttext.cc/docs/en/crawl-vectors.html#models> 記事 * 2021-06-22 | ゆるふわ自然言語処理（その２）fastText で単語分散表現 * 2021-02-01 | fastTextを使用した文章ベクトル作成 * 2020-11-13 | fastTextがすごい！「Yahoo!ニュース」をクラスタリング * 2020-11-11 | 誰でも簡単に自然言語処理ができるfastTextとは？「Mac」-「Apple」+「Microsoft」= ？言葉の足し算できますか？… text/html 2021-06-20T03:18:08+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://www.jnlp.org/nlp/%E5%88%86%E6%95%A3%E8%A1%A8%E7%8F%BE/glove?rev=1624159088&do=diff GloVe 日本語モデルの公開 * 朝日新聞単語ベクトル text/html 2023-01-29T08:00:22+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://www.jnlp.org/nlp/%E5%88%86%E6%95%A3%E8%A1%A8%E7%8F%BE/simcse?rev=1674979222&do=diff SimCSE Japanese SimCSE (BERT-base)<https://huggingface.co/pkshatech/simcse-ja-bert-base-clcmlp>日本語のSimCSEの日本語モデルです。cl-tohoku/bert-base-japanese-v2をベースに、日本語自然言語推論データセットであるJSNLIで、学習を行いました。 * 2022-12-22 | DiffCSEという対照学習を用いた言語モデルのまとめ text/html 2022-04-29T06:01:49+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://www.jnlp.org/nlp/%E5%88%86%E6%95%A3%E8%A1%A8%E7%8F%BE/top?rev=1651212109&do=diff この名前空間のページ： * chive * doc2vec * elmo * fasttext * glove * simcse * top * universal_sentence_encoder * word2vec * word_rotator_s_distance * ベクトル空間 text/html 2022-04-29T05:12:46+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://www.jnlp.org/nlp/%E5%88%86%E6%95%A3%E8%A1%A8%E7%8F%BE/universal_sentence_encoder?rev=1651209166&do=diff Universal Sentence Encoder * 2018-03-29 | Universal Sentence Encoder -- 元論文 * 2022-01-12 | Universal Sentence Encoderによる文章埋め込みの紹介と、転移学習への有用性の検証 関連ページ * 類似度 text/html 2023-10-02T11:57:10+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://www.jnlp.org/nlp/%E5%88%86%E6%95%A3%E8%A1%A8%E7%8F%BE/word2vec?rev=1696247830&do=diff Word2Vec Word2Vecとは * 最も有名な単語の分散表現。教師なし学習で単語をベクトル化する * 中間層が一層のニューラルネットワーク * cbowとskip-gramという２種類のモデルがある * 意味の近い単語が近いベクトルになるだけでなく、ベクトルの加減算ができる。例えば、東京－日本＋イタリアはローマ（に近い単語ベクトル）が出力される。ただ実際にいろいろやってみるとそううまくはいかない場合も多い。… text/html 2022-04-29T05:13:03+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://www.jnlp.org/nlp/%E5%88%86%E6%95%A3%E8%A1%A8%E7%8F%BE/word_rotator_s_distance?rev=1651209183&do=diff Word Rotator's Distance WRD implementaion for Japanese texts<https://github.com/kenta1984/wrd> * 2020-09-29 | WRD（Word Rotator's Distance）で文書間の距離（類似度）を計算する 関連ページ * 類似度 text/html 2022-04-29T06:00:58+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://www.jnlp.org/nlp/%E5%88%86%E6%95%A3%E8%A1%A8%E7%8F%BE/%E3%83%99%E3%82%AF%E3%83%88%E3%83%AB%E7%A9%BA%E9%96%93?rev=1651212058&do=diff ベクトル空間 * 2021-06-14 | 自然言語処理入門　Vol.3 ベクトル空間法による文書検索 関連ページ * TF-IDF * Bag of Words * 重要度