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56. 自然言語処理(NLP)の歴史、BERT w/ Takahiro Omi

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話したネタ
  • BERTによる自然言語処理入門 ―Transformersを使った実践プログラミング―
  • 自然言語処理とは？
  • 自然言語処理の応用範囲は？
  • 機械翻訳、メールフィルタ、チャットボット
  • 自然言語処理はどのように発展してきたのか？
  • NN (ニューラルネットワーク) とは何か？
  • NN における大きなブレイクスルー
  • AlexNet
  • エンドツーエンド処理
  • Deep NN におけるディープとは？
  • 学習とは具体的にはどのような処理？
  • RNN (Recurrent Neural Network) とは？
  • RNN で解きたかった課題は何か？
  • RNN における処理イメージ
  • RNN の課題
  • LSTM (Long Short Term Memory)
  • LSTM の特徴、文脈考慮
  • NN への文章はどのように入力するのか？
  • 単語をベクトルで表現する
  • ELMo と LSTM との関連性は？
  • なぜ双方向の情報を使うのが効果的なのか？
  • セサミストリート
  • Transformers の登場
  • Self-Attention とは？
  • Self-Attention の計算効率利点
  • Attention と Transformer との関連性は？
  • BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers) とは？
  • エンコーダとデコーダとは？
  • BERT の特徴とは？
  • BERTによるニュース記事の構造化：企業名抽出
  • 自然言語処理界隈はどのように進化していくのか？
  • GitHub Copilot
  • Recruit、ストックマーク株式会社
    • See Privacy Policy at https://art19.com/privacy and California Privacy Notice at https://art19.com/privacy#do-not-sell-my-info.
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    fukabori.fmBy iwashi
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