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飛躍的に進化する自然言語処理について知る(下)

2019/06/21

Martin Heller InfoWorld

 自然言語処理は、現在、ディープラーニング(深層学習)の応用として非常に成功している分野の1つだ。ただし数々の失敗例も報告されている。自然言語処理の目標は、大まかに言えば、コンピュータが人間の言葉を理解し、それに基づいて行動できるようにすること。詳しく説明していこう。

前回から続く)

Credit: Gerd Altmann

 続いて行う感情分析には、いくつかの教師なし手法を使う。Sarkar氏の学習データセットは教師ありトレーニング向けにタグ付けされていないためだ。後のブログ記事でSarkar氏は、TensorFlowを使ってGoogleの文章埋め込みモデル「Universal Sentence Embedding」を利用し、転移学習を実行して映画評のデータセットで感情分析する方法について説明している。

 これらのブログ記事を読んで、記事内で提供されているJupyterノートブックで作業した人なら分かるように、1つあれば済むようなテキスト分析の万能モデルや万能アルゴリズムは存在しない。Sarkar氏は絶えず複数のモデルとアルゴリズムを試して、どれが自分のデータにとってベストか調べている。

 最近の深層学習ベースの自然言語処理モデルと解決策を検討したいなら、「Elvis」と名乗るAI研究者が書いたこちらの記事を参考にするとよいだろう。

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