One-hot
- one-hot ベクトル:
- みたいな形式で離散値を表現する
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...人間がの入力/出力を行う仕組みを知りたい とか使わないと脳の情報処理はわからない なので、な言語を通じて仕組みを探る やることの一部 : ツイート等の膨大な自然言語データーから情報を得る ただの言語の処理だけではない 言語が持つ意味、知識、感情等、人間の知能に関わる深いところまで繋がる イメージ以上に広い分野 方法論 文字列として処理はできない (ケヤキとケーキは文字列としては近い、意味的には全然違う) 意味をどのように扱うか 意味とは?: 人間が性を判定できるもの (頭の中の処理は観察できないので、できる同値性の判定を用いる) 「」と「連続的規則性」をどう組み合わせるか 自然言語の構造は、正誤がはっきりしている = 値構造的な規則性がある ex: 画像とかなら一ピクセル変えてもそんなに影響ない、でも自然言語で一文字変えると大きな問題 ただ、性、性もある (的、値的な性質) 言語のあいまい性と直結 つまり、的・的の複合的な性質を持つ 何をコーパスから学ぶか 自然言語テキストデーターのことを「」という 等をコーパスから学べる ex: (文らしさを評価) 技術として一番よく使うのはやはり 文章の構文を理解する技術 詳しく↑に書いた 文章/単語の意味を理解する技術......