文脈

自然言語処理に関する用語

ELMoとは?文脈を考慮した分散表現を得る手法

ELMo(Embeddings from Language Models)は、文脈を考慮に入れて単語のベクトル表現を生成する手法です。通常、単語ベクトルは各単語に固有の数字の配列で表され、単語の類似性や意味的な関係を捉えるために使用されます。しかし、ELMoでは、単一の単語ベクトルではなく、文脈によって変化する動的な表現が生成されます。 ELMoは、2層の双方向再帰型ニューラルネットワーク(Bi-LSTM)を使用して、文中の単語の表現を計算します。Bi-LSTMは、単語を順方向と逆方向の両方から処理し、それらのコンテキスト情報を統合します。この2層のBi-LSTMは、単語のローカルなコンテキストとよりグローバルなセマンティック情報を捉えることができます。
自然言語処理に関する用語

意味解析とは?仕組みと課題

-意味解析の仕組み- 意味解析の仕組みは、自然言語処理(NLP)に基づいています。NLPは、コンピューターが人間の話し言葉や文章を理解できるようにする技術です。意味解析では、NLP技術を使用して、テキストから意味を抽出します。 このプロセスには通常、以下の手順が含まれます。 1. -トークン化- テキストを単語や句などの小さな単位(トークン)に分割します。 2. -品詞タグ付け-各トークンを名詞、動詞、形容詞など、文法上のカテゴリに分類します。 3. -構文解析-トークンの間の関係を特定して、文章の構造を構築します。 4. -意味的役割ラベル付け-文章内の各語句が果たす役割を識別します(例主語、目的語)。 5. -知識グラフとの関連付け-抽出された情報を、世界に関する既存の知識を表す知識グラフと関連付けます。 これらの手順により、コンピューターはテキストの表面的な意味だけではなく、その背後にあるより深い意味も理解できます。
自然言語処理に関する用語

トランスフォーマー入門

トランスフォーマーとは何か?トランスフォーマーは、自己変形が可能なロボットの架空の種族です。彼らは地球外の惑星サイバトロン星で誕生し、センチネル・プライムやオプティマス・プライムのような知性的な指導者によって統治されています。トランスフォーマーは、車、飛行機、動物などのさまざまな物体に変形することができ、戦闘や移動に役立てています。