概要 こんにちは@kajyuuenです。 日本語自然言語処理のData Augmentationライブラリdaajaを作成しました。 この記事ではdaajaが実装しているData Augmentation手法についての解説とその使い方について紹介します。 ソースコードは以下のリポジトリで公開しています。 github.com また、このライブラリはPyPIに公開しているのでpip install daajaでインストールが可能です。 はじめに Data Augmentationとは Data Augmentationとは元のデータから新しいデータを生成し、データ数を増やす手法です。 日本語ではデータ拡張という名前で知られています。 ラベル付きデータを擬似的に増やすことによって、アノテーションコストを必要とせずにモデルの汎化性能や精度の向上が期待できます。 対応している手法 現在daajaは
最近、畳み込みニューラルネットワークを使ったテキスト分類の実験をしていて、知見が溜まってきたのでそれについて何か記事を書こうと思っていた時に、こんな記事をみつけました。 http://www.wildml.com/2015/11/understanding-convolutional-neural-networks-for-nlp 畳み込みニューラルネットワークを自然言語処理に適用する話なのですが、この記事、個人的にわかりやすいなと思ったので、著者に許可をもらって日本語に翻訳しました。なお、この記事を読むにあたっては、ニューラルネットワークに関する基礎知識程度は必要かと思われます。 ※日本語としてよりわかりやすく自然になるように、原文を直訳していない箇所もいくつかありますのでご了承ください。翻訳の致命的なミスなどありましたら、Twitterなどで指摘いただければすみやかに修正します。 以下
東京都立大学自然言語処理研究室（小町研）に入学する人たちは、入学後に自然言語処理・機械学習・プログラミングの基礎勉強会を行なうため、特に事前に学習することはありませんが、入学前に勉強しておいたほうがよいことはあるか、と問い合わせがあるので、自然言語処理の独習用の情報を書いておきます。（主に情報系以外の学部生を対象にしています。） 近年の深層学習の発展に伴ってニューラル機械翻訳をはじめとした深層学習の研究をしたいという人がうちの受験希望者の大半ですが、深層学習の研究をしたい人はプログラミングと数学と英語のすべてがある程度できなければいけません。どれか1つでも足りないものがあれば、ほとんど研究できないと思ってください。これらは現在ほぼ未習の人が入学してから勉強して追いつけるものではないので、深層学習の研究がしたい、という場合はよくよく考えたほうがいいです。東大中山研の深層学習の研究がやりたい人
This is the Kyoto Fst Decoder (Kyfd), a general purpose beam-search decoder for weighted finite state transducers (WFSTs). It has been used for a number of applications including statistical machine translation, speaking style transformation, OCR correction, grapheme-to-phoneme conversion, and speech segmentation. Download/Install Kyfd v. 0.0.5 The source repository can be found at github. Before
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