【深層学習】doc2vec - 文章の意味を機械が理解する仕組み【ディープラーニングの世界 vol. 23】#093 #VRアカデミア #DeepLearning
高評価: 246件
再生: 9,510回
公開日: 2021年3月05日
▼テーマ
word2vec の進化系の doc2vec の解説です!
似たような機構で、文章の意味を理解する事ができるモデルです。
シンプル & 軽量ながら、なかなかの性能を誇ります!▼関連動画
word2vec の動画はこちら
→ https://www.youtube.com/watch?v=0CXCqxQAKKQ▼関連プレイリスト
Deep Learning の世界 https://www.youtube.com/playlist?list=PLhDAH9aTfnxKXf__soUoAEOrbLAOnVHCP自然言語処理シリーズ https://www.youtube.com/playlist?list=PLhDAH9aTfnxL4XdCRjUCC0_flR00A6tJR
▼目次
00:00 DP
==== 1. 背景 ====
00:34 論文紹介と時代背景
==== 2. 結果 ====
02:35 結果を詳しく紹介する理由
03:28 タスク①感情分析
05:24 タスク②情報抽出
==== 3. doc2vec ====
07:28 doc2vecは2つのモデルの合体!
07:50 モデル①PV-DM
13:13 未知の文章への対応
15:02 モデル②PV-DBOW
17:12 2つの合体と、実装上の注意
18:27 PV-DMの精度の凄さの秘密
19:17 ED▼終わりに
ご視聴ありがとうございました!
面白かったら高評価、チャンネル登録お願いします。
動画の質問、感想などは、コメント欄やTwitterにどうぞ!
お仕事、コラボのご依頼は、TwitterのDMからお願い致します。
動画生成:AIcia Solid (Twitter: https://twitter.com/AIcia_Solid/ )
動画編集:AIris Solid (妹) (Twitter: https://twitter.com/AIris_Solid/ )
=======
Logo: TEICAさん ( https://twitter.com/T_E_I_C_A )
Model: http://3d.nicovideo.jp/works/td44519
Model by: W01fa さん ( https://twitter.com/W01fa )
説明文の続きを見る
自然言語処理シリーズ
- 【自然言語処理】tf-idf 単語の情報量を加味した類似度分析【Elasticsearch への道①】#084 #VRアカデミア
- 【自然言語処理】BM25 - tf-idfの進化系の実践類似度分析【Elasticsearch への道②】#085 #VRアカデミア
- 【自然言語処理】Elasticsearch 徹底解説 - スコアリングのロジックについて【Elasticsearch への道③】#086 #VRアカデミア
- 【深層学習】RNNLM - 自然言語処理に革命を起こした RNN について【ディープラーニングの世界 vol. 20】#087 #VRアカデミア #DeepLearning
- 【深層学習】word2vec - 単語の意味を機械が理解する仕組み【ディープラーニングの世界 vol. 21】#089 #VRアカデミア #DeepLearning
- 【深層学習】word2vec の数理 - なぜ単語の計算が可能なのか【ディープラーニングの世界 vol. 22】#090 #VRアカデミア #DeepLearning
- 【深層学習】doc2vec - 文章の意味を機械が理解する仕組み【ディープラーニングの世界 vol. 23】#093 #VRアカデミア #DeepLearning
- 【深層学習】Attention - 全領域に応用され最高精度を叩き出す注意機構の仕組み【ディープラーニングの世界 vol. 24】#095 #VRアカデミア #DeepLearning
- 【深層学習】fasttext - 単語の内部構造を利用した版 word2vec 【ディープラーニングの世界 vol. 25】#097 #VRアカデミア #DeepLearning
- 【深層学習】GNMT - Google翻訳の中身を解説!(2016)【ディープラーニングの世界 vol. 26】#103 #VRアカデミア #DeepLearning
- 【深層学習】SCDV - 文章ベクトルをソフトクラスタとスパース化で精度アップ!【ディープラーニングの世界 vol. 27】#104 #VRアカデミア #DeepLearning
- 【自然言語処理】BLEU - 定義は?どういう意味?何で利用されてるの?【機械翻訳の評価指標】#105 #VRアカデミア
- 【深層学習】Transformer - Multi-Head Attentionを理解してやろうじゃないの【ディープラーニングの世界vol.28】#106 #VRアカデミア #DeepLearning
- 【深層学習】忙しい人のための Transformer と Multi-Head Attention【ディープラーニングの世界 vol.29 】#107 #VRアカデミア #DeepLearning
- 【深層学習】ELMo - 複数粒度の文脈情報を持つ単語ベクトルで広範囲のタスク性能改善【ディープラーニングの世界vol.30】#108 #VRアカデミア #DeepLearning
- 【深層学習】GPT - 伝説の始まり。事前学習とファインチューニングによるパラダイムシフト【ディープラーニングの世界vol.31】#109 #VRアカデミア #DeepLearning
- 【深層学習】BERT - 実務家必修。実務で超応用されまくっている自然言語処理モデル【ディープラーニングの世界vol.32】#110 #VRアカデミア #DeepLearning
- 【深層学習】GPT-2 - 大規模言語モデルの可能性を見せ、社会もざわつかせたモデルの仕組み【ディープラーニングの世界vol.33】#113 #VRアカデミア #DeepLearning
- 【深層学習】XLNet 前編 - BERT の事前学習を工夫して強くなりました【ディープラーニングの世界vol.34-1】#114 #VRアカデミア #DeepLearning
- 【深層学習】XLNet 後編 - 事前学習と推論時のモデルの違いを押さえよう【ディープラーニングの世界vol.34-2】#115 #VRアカデミア #DeepLearning
- 【深層学習】RoBERTa - データと学習方法だけで XLNet を超えたモデル【ディープラーニングの世界vol.35】#118 #VRアカデミア #DeepLearning
- 【深層学習】ALBERT - BERT の軽量版!Multi-Head Attention の新たな可能性【ディープラーニングの世界vol.36】#119 #VRアカデミア #DeepLearning
- 【深層学習】T5 - 入出力をテキストにする Transformer の新利用法【ディープラーニングの世界vol.37】#122 #VRアカデミア #DeepLearning
- 【深層学習】Scaling Law - 大きい Transformer は強い【ディープラーニングの世界vol.38】#123 #VRアカデミア #DeepLearning
- 【深層学習】GPT-3 ①-1 モデルと Sparse Transformer について【ディープラーニングの世界vol.39】#124 #VRアカデミア #DeepLearning
- 【深層学習】GPT-3 ①-2 追加学習なしでタスクに対応する仕組み【ディープラーニングの世界vol.39-2】#125 #VRアカデミア #DeepLearning
- 【深層学習】GPT-3 ② 限界と今後の研究テーマ【ディープラーニングの世界vol.40】#126 #VRアカデミア #DeepLearning
- 【深層学習】GPT-3 ③ 社会的影響編 - AIを誤用しないために【ディープラーニングの世界vol.41】#127 #VRアカデミア #DeepLearning
人気のチャンネル
予備校のノリで学ぶ「大学の数学・物理」
予備校のノリで学ぶ「大学の数学・物理」のチャンネルでは主に ①大学講座:大学レベルの理系科目 ②高校講座:受験レベルの理系科目 の授業動画を...
1,050,000人
286本
68,317,350回
1,361,793件
【簿記系YouTuber?】ふくしままさゆき
おかげさまで簿記学習系ダントツ1位! ✅簿記3級講義すべて ✅簿記2級工業簿記講義すべて ✅簿記2級商業簿記講義45本中31本 を無料公開!...
397,000人
128本
31,592,000回
432,149件
PASSLABO in 東大医学部発「朝10分」の受験勉強cafe
令和元年5月1日から動画投稿を開始しました! PASSLABO in 東大医学部発「朝10分」の受験勉強cafe ~~~~~~~~~~~~...
325,000人
919本
81,325,741回
1,684,543件