自然言語処理

はぐれ弁理士 PA Tora-O です。前回（第３回）では、アテンション機構の変形例について検討しました。改めて復習されたい方は、こちらのリンクから確認をお願いします。今回（第４回）は、これまでの検討を踏まえ、クレームを含む発明ストー ...

はぐれ弁理士 PA Tora-O です。前回（第２回）では、“Seq2Seq with Attention” について説明しました。改めて復習されたい方は、こちらのリンクから確認をお願いします。今回（第３回）は、“Seq2Seq wi ...

はぐれ弁理士 PA Tora-O です。前回（第１回）では、アテンション機構の概要について説明しました。改めて復習されたい方は、こちらのリンクから確認をお願いします。今回（第２回）は、アテンション機構の実装例として、“Seq2Seq ...

はぐれ弁理士 PA Tora-O です。今回のテーマとして、ニューラル機械翻訳（ＮＭＴ）における頻出の手法であるアテンション機構（Attention Mechanism）を題材に取り上げていきます。

いわゆる “Wor ...

はぐれ弁理士 PA Tora-O です。前回（第３回）では、Seq2Seq の実施例について説明しました。改めて復習されたい方は、こちらのリンクから確認をお願いします。今回は、過去３回分の検討を踏まえ、発明ストーリーの一例を提示します ...

はぐれ弁理士 PA Tora-O です。前回（第２回）では、Seq2Seq の前提知識として、再帰型ニューラルネットワーク（ＲＮＮ）の概要について説明しました。改めて復習されたい方は、こちらのリンクから確認をお願いします。今回（第３回 ...

はぐれ弁理士 PA Tora-O です。前回（第１回）では、Seq2Seq の概要について説明しました。改めて復習されたい方は、こちらのリンクから確認をお願いします。今回（第２回）は、Seq2Seq を理解する上での前提知識ともいえる ...

はぐれ弁理士 PA Tora-O です。今回のテーマとして、ニューラル機械翻訳（ＮＭＴ）の先駆けとも言える “Seq2Seq” を題材に取り上げていきます。Seq2Seq は、文字列（From Sequence）から文字列へ（To S ...

はぐれ弁理士 PA Tora-O です。前回（第４回）では、ＰＶ－ＤＭモデルの概要について説明しました。改めて復習されたい方は、こちらのリンクから確認をお願いします。今回（第５回）は、学習方法に関する補足的な説明を行った上で、クレーム ...

はぐれ弁理士 PA Tora-O です。第２～第３回にわたって、PV-DBOW モデルの概要について説明しました。改めて復習されたい方は、こちらのリンクから確認をお願いします。今回（第４回）から、ＰＶ－ＤＭ（Distributed M ...