【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

▼テーマ
subword を利用することで、単語の内部構造を利用して単語埋め込みを作ります。
ほぼ word2vec なのに性能良くなる & 言語によって改善幅が違うのがおもしろポイント！

▼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
(後で追加します。暫くお待ちください)

▼参考文献
Bojanowski, Piotr, et al. "Enriching word vectors with subword information." Transactions of the Association for Computational Linguistics 5 (2017): 135-146.
https://direct.mit.edu/tacl/article/doi/10.1162/tacl_a_00051/43387/Enriching-Word-Vectors-with-Subword-Information
現論文です。この中の pdf というボタンを押すと読めます。
言語別比較はとっても面白いので、ぜひ見てみてください！

【2019年版】自然言語処理の代表的なモデル・アルゴリズム時系列まとめ - Qiita https://qiita.com/LeftLetter/items/14b8f10b0ee98aa181b7
いろいろこれを参考にして動画を作っています

▼終わりに
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