自然言語処理の基礎（241～270）– 自然言語処理（NLP）の基本概念と手法を学びます。 –

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、日本語特有の問題について解説しました。日本語の構造的な特徴やトークン化の難しさ、漢字の多義性などの課題について取り上げました。 今回は、最新のNLPトレンドについて解説します。特に、近年注目さ...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、自然言語処理の課題と限界について解説しました。特に、多義性や文脈理解の難しさ、モデルのバイアスや世界知識の欠如といった課題について取り上げました。 今回は、日本語特有の問題について説明しま...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、テキスト生成の実践について解説しました。GPT-2などの大規模な言語モデルを用いたテキスト生成の方法や、その応用例を紹介しました。 今回は、自然言語処理（NLP）の課題と限界について説明します。NLP...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、スペリングコレクションについて解説しました。誤字脱字の自動修正方法を取り上げ、編集距離や言語モデルを活用したスペリング補正の仕組みを学びました。 今回は、テキスト生成の実践について説明しま...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、N-gramモデルについて解説しました。N-gramモデルは、連続する単語や文字の並びに基づいて次の単語を予測するシンプルな言語モデルであり、テキスト生成やスペリング補正などに応用されています。 今回...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、言語モデルの評価方法について解説しました。特に、パープレキシティやBLEU、ROUGEといった指標を中心に、言語モデルの性能を測定する方法を紹介しました。 今回は、N-gramモデルについて解説します。N-...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、Seq2Seqモデルによる翻訳について解説しました。Seq2Seqモデルは、エンコーダとデコーダを用いてシーケンスを別のシーケンスに変換する技術であり、機械翻訳の分野で広く利用されています。 今回は、テ...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、テキスト要約の基礎について解説しました。抽出的要約と生成的要約の手法を紹介し、ニュース記事やレポートの要点を効率的に把握する方法を学びました。 今回は、言語モデルの評価方法について解説しま...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、対話システムの基本について解説しました。チャットボットの仕組みや、ルールベースおよびAIベースの実装方法を紹介し、対話システムの応用について説明しました。 今回は、Seq2Seqモデルを用いた機械翻...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、シソーラスとWordNetについて解説しました。シソーラスとWordNetは、単語間の意味的な関係を捉えるためのリソースであり、自然言語処理（NLP）タスクで幅広く利用されています。 今回は、対話システム（...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、コサイン類似度による文章比較について解説しました。コサイン類似度は、文章をベクトル化し、その類似性を測る手法であり、テキスト検索や重複検出などに広く応用されています。 今回は、シソーラス（...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、ネームドエンティティ認識（NER）について解説しました。NERはテキスト中の固有名詞を抽出し、その種類を分類する技術であり、情報抽出や検索エンジンの改善など、さまざまな応用があります。 今回は、...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、トピックモデル（LDA）の基本について解説しました。LDAは、文書内の潜在的なトピックを抽出するための手法であり、テキストデータの特徴を捉えて情報を整理するのに役立ちます。 今回は、ネームドエン...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、BERTのファインチューニングについて解説しました。事前学習済みのBERTモデルを特定のタスクに適用するための手法と、具体的な実装方法を学びました。 今回は、トピックモデル（LDA）について説明します...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、Transformerモデルの実装について解説しました。TransformerはSelf-Attentionを活用した革新的なアーキテクチャで、自然言語処理（NLP）の分野で大きな成果を上げています。 今回は、そのTransformerを...