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、注意機構（Attention）の実装について解説しました。Attentionは、シーケンスデータ内で重要な情報に注目する技術で、特に自然言語処理（NLP）において長い文脈を捉える際に効果を発揮します。Attention...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、LSTMを用いたテキスト分類について解説しました。LSTMは、シーケンスデータを扱うディープラーニングモデルで、特に長期的な依存関係を捉えるのに優れたアーキテクチャです。シーケンスデータの文脈を保...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、感情分析の基礎について学びました。感情分析はテキストデータから感情や意見を判定する技術で、辞書ベースの手法や機械学習ベースの手法を使った実装例を紹介しました。文脈を考慮するディープラーニン...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、ニュース記事のカテゴリ分類モデルの実装方法を学びました。データの前処理から特徴量の抽出、モデルの構築と評価までの手順をPythonで解説しました。文書分類は、テキストデータを指定されたカテゴリに...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、単語埋め込み（Word Embedding）について学びました。単語を低次元のベクトルで表現し、意味的な関係を反映することで、自然言語処理（NLP）の多くのタスクで役立つ手法でした。BoWやTF-IDFと比べて、単...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、GloVeモデルについて学びました。GloVeは共起行列を用いて単語の意味的な関係を捉える手法で、全体的な共起情報を利用することで単語ベクトルを学習するものでした。一方、GloVeには語彙外単語への対応...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、Word2Vecの基本的な仕組みについて解説しました。Word2Vecは、単語の意味的な類似度を学習するためのモデルで、CBOWとSkip-gramという2つの学習方法がありました。Word2Vecは単語の周囲の文脈から意味を...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、TF-IDFを用いた単語の重要度の評価方法について解説しました。TF-IDFは、テキスト中の単語の出現頻度と重要度を考慮して、テキストをベクトル化する手法でした。しかし、TF-IDFは文脈を考慮しないため、...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、Bag-of-Words（BoW）モデルについて学びました。BoWモデルはテキストを単語の出現頻度でベクトル化するシンプルな手法で、多くのNLPタスクで使用されていますが、単語の順序を無視し、重要度を考慮しな...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、日本語の形態素解析について学びました。形態素解析は、日本語テキストを単語に分割し、それぞれに品詞情報を付与する重要なプロセスで、テキストマイニングや感情分析、検索エンジンなど多くの応用例が...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、テキストデータの前処理について学びました。トークナイゼーションやストップワードの除去、品詞タグ付け、Nグラムの作成といった基本的な前処理手法を解説しました。これらの手法を用いることで、テキ...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、第8章のまとめとして、これまで学んできたAI開発の基礎と実践方法を振り返りました。AIモデルの構築から評価、チューニングまで、重要なステップを網羅しましたね。 今回は、新たなテーマとして自然言語...

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（NLP）の基本的な考え方と応用例について学びました。NLPは、テキストや音声データをコンピュータで処理するための技術であり、検索エンジンやチャットボット、機械翻訳など様々な分野で活...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、FastTextの概要について学びました。FastTextはサブワード情報を活用することで、未知の単語や語形変化にも対応できる単語埋め込み手法であり、特に文書分類や機械翻訳で有用な技術です。 今回は、具体...