概要
自然言語処理とは人間が日常生活で扱う言語に対する処理のことで，言語モデルの構築や，分散表現の獲得や，系列変換モデルの構築などの処理があります．近年の深層学習を用いた自然言語処理の盛んな研究により，様々な自然言語処理タスクの性能が向上しました．本勉強会では，ニューラルネットの基礎から自然言語処理の応用までを学び，深層学習を用いた自然言語処理を体系的に理解するとともに，汎化誤差の低減方法やGPUを用いた効率の良い計算方法など深層学習の実装上の工夫も学びます．
目的
- 自然言語処理の体系的知識を身につける．
- 自然言語処理の応用や実装上の工夫を知る．
第1章:自然言語処理のアプローチ 第2章:ニューラルネットの基礎 第3章:言語処理における深層学習の基礎 第4章:言語処理特有の深層学習の発展 第5章:応用 第6章:汎化性能を向上させる技術 第7章:実装 第8章:おわりに
実施期間・日時
場所: 東工大 (大岡山)
日時: 2020年1月 - 2月, 毎週火曜日17時 - 19時
参考資料
[1] 坪井祐太. 機械学習プロフェッショナルシリーズ 深層学習による自然言語処理. 講談社, 2017.