Soumettre la recherche
Mettre en ligne
20190315 nlp
•
4 j'aime
•
1,314 vues
Tomoyuki Kajiwara
Suivre
平易なコーパスを用いないテキスト平易化
Lire moins
Lire la suite
Sciences
Signaler
Partager
Signaler
Partager
1 sur 27
Télécharger maintenant
Télécharger pour lire hors ligne
Recommandé
実践多クラス分類 Kaggle Ottoから学んだこと
実践多クラス分類 Kaggle Ottoから学んだこと
nishio
データサイエンスことはじめ
データサイエンスことはじめ
大貴 末廣
5分で分かる自己組織化マップ
5分で分かる自己組織化マップ
Daisuke Takai
Python基礎その2
Python基礎その2
大貴 末廣
強化学習入門
強化学習入門
Shunta Saito
星野「調査観察データの統計科学」第3章
星野「調査観察データの統計科学」第3章
Shuyo Nakatani
LDA入門
LDA入門
正志 坪坂
R6パッケージの紹介―機能と実装
R6パッケージの紹介―機能と実装
__nakamichi__
Recommandé
実践多クラス分類 Kaggle Ottoから学んだこと
実践多クラス分類 Kaggle Ottoから学んだこと
nishio
データサイエンスことはじめ
データサイエンスことはじめ
大貴 末廣
5分で分かる自己組織化マップ
5分で分かる自己組織化マップ
Daisuke Takai
Python基礎その2
Python基礎その2
大貴 末廣
強化学習入門
強化学習入門
Shunta Saito
星野「調査観察データの統計科学」第3章
星野「調査観察データの統計科学」第3章
Shuyo Nakatani
LDA入門
LDA入門
正志 坪坂
R6パッケージの紹介―機能と実装
R6パッケージの紹介―機能と実装
__nakamichi__
単純ベイズ法による異常検知 #ml-professional
単純ベイズ法による異常検知 #ml-professional
Ai Makabi
大規模グラフ解析のための乱択スケッチ技法
大規模グラフ解析のための乱択スケッチ技法
Takuya Akiba
畳み込みニューラルネットワークの研究動向
畳み込みニューラルネットワークの研究動向
Yusuke Uchida
線形?非線形?
線形?非線形?
nishio
ブートストラップ法とその周辺とR
ブートストラップ法とその周辺とR
Daisuke Yoneoka
距離とクラスタリング
距離とクラスタリング
大貴 末廣
主成分分析
主成分分析
大貴 末廣
心理学におけるオープンサイエンス入門(OSF&PsyArXiv編)
心理学におけるオープンサイエンス入門(OSF&PsyArXiv編)
daiki hojo
異常検知と変化検知 9章 部分空間法による変化点検知
異常検知と変化検知 9章 部分空間法による変化点検知
hagino 3000
関数型プログラミングのデザインパターンひとめぐり
関数型プログラミングのデザインパターンひとめぐり
Kazuyuki TAKASE
Python基礎その1
Python基礎その1
大貴 末廣
数学カフェ 確率・統計・機械学習回 「速習 確率・統計」
数学カフェ 確率・統計・機械学習回 「速習 確率・統計」
Ken'ichi Matsui
Max-Sliced Wasserstein Distance and its use for GANs
Max-Sliced Wasserstein Distance and its use for GANs
Hideki Tsunashima
ベイズモデリングと仲良くするために
ベイズモデリングと仲良くするために
Shushi Namba
rlistパッケージのススメ
rlistパッケージのススメ
Yu Tamura
パターン認識第9章 学習ベクトル量子化
パターン認識第9章 学習ベクトル量子化
Miyoshi Yuya
統計的学習の基礎6章前半 #カステラ本
統計的学習の基礎6章前半 #カステラ本
Akifumi Eguchi
コサインクラスタリング
コサインクラスタリング
osamu morimoto
[DL輪読会]Deep Learning 第4章 数値計算
[DL輪読会]Deep Learning 第4章 数値計算
Deep Learning JP
Pythonによる機械学習実験の管理
Pythonによる機械学習実験の管理
Toshihiro Kamishima
20180208公聴会
20180208公聴会
Tomoyuki Kajiwara
単語分散表現のアライメントに基づく文間類似度を用いたテキスト平易化のための単言語パラレルコーパスの構築
単語分散表現のアライメントに基づく文間類似度を用いたテキスト平易化のための単言語パラレルコーパスの構築
Tomoyuki Kajiwara
Contenu connexe
Tendances
単純ベイズ法による異常検知 #ml-professional
単純ベイズ法による異常検知 #ml-professional
Ai Makabi
大規模グラフ解析のための乱択スケッチ技法
大規模グラフ解析のための乱択スケッチ技法
Takuya Akiba
畳み込みニューラルネットワークの研究動向
畳み込みニューラルネットワークの研究動向
Yusuke Uchida
線形?非線形?
線形?非線形?
nishio
ブートストラップ法とその周辺とR
ブートストラップ法とその周辺とR
Daisuke Yoneoka
距離とクラスタリング
距離とクラスタリング
大貴 末廣
主成分分析
主成分分析
大貴 末廣
心理学におけるオープンサイエンス入門(OSF&PsyArXiv編)
心理学におけるオープンサイエンス入門(OSF&PsyArXiv編)
daiki hojo
異常検知と変化検知 9章 部分空間法による変化点検知
異常検知と変化検知 9章 部分空間法による変化点検知
hagino 3000
関数型プログラミングのデザインパターンひとめぐり
関数型プログラミングのデザインパターンひとめぐり
Kazuyuki TAKASE
Python基礎その1
Python基礎その1
大貴 末廣
数学カフェ 確率・統計・機械学習回 「速習 確率・統計」
数学カフェ 確率・統計・機械学習回 「速習 確率・統計」
Ken'ichi Matsui
Max-Sliced Wasserstein Distance and its use for GANs
Max-Sliced Wasserstein Distance and its use for GANs
Hideki Tsunashima
ベイズモデリングと仲良くするために
ベイズモデリングと仲良くするために
Shushi Namba
rlistパッケージのススメ
rlistパッケージのススメ
Yu Tamura
パターン認識第9章 学習ベクトル量子化
パターン認識第9章 学習ベクトル量子化
Miyoshi Yuya
統計的学習の基礎6章前半 #カステラ本
統計的学習の基礎6章前半 #カステラ本
Akifumi Eguchi
コサインクラスタリング
コサインクラスタリング
osamu morimoto
[DL輪読会]Deep Learning 第4章 数値計算
[DL輪読会]Deep Learning 第4章 数値計算
Deep Learning JP
Pythonによる機械学習実験の管理
Pythonによる機械学習実験の管理
Toshihiro Kamishima
Tendances
(20)
単純ベイズ法による異常検知 #ml-professional
単純ベイズ法による異常検知 #ml-professional
大規模グラフ解析のための乱択スケッチ技法
大規模グラフ解析のための乱択スケッチ技法
畳み込みニューラルネットワークの研究動向
畳み込みニューラルネットワークの研究動向
線形?非線形?
線形?非線形?
ブートストラップ法とその周辺とR
ブートストラップ法とその周辺とR
距離とクラスタリング
距離とクラスタリング
主成分分析
主成分分析
心理学におけるオープンサイエンス入門(OSF&PsyArXiv編)
心理学におけるオープンサイエンス入門(OSF&PsyArXiv編)
異常検知と変化検知 9章 部分空間法による変化点検知
異常検知と変化検知 9章 部分空間法による変化点検知
関数型プログラミングのデザインパターンひとめぐり
関数型プログラミングのデザインパターンひとめぐり
Python基礎その1
Python基礎その1
数学カフェ 確率・統計・機械学習回 「速習 確率・統計」
数学カフェ 確率・統計・機械学習回 「速習 確率・統計」
Max-Sliced Wasserstein Distance and its use for GANs
Max-Sliced Wasserstein Distance and its use for GANs
ベイズモデリングと仲良くするために
ベイズモデリングと仲良くするために
rlistパッケージのススメ
rlistパッケージのススメ
パターン認識第9章 学習ベクトル量子化
パターン認識第9章 学習ベクトル量子化
統計的学習の基礎6章前半 #カステラ本
統計的学習の基礎6章前半 #カステラ本
コサインクラスタリング
コサインクラスタリング
[DL輪読会]Deep Learning 第4章 数値計算
[DL輪読会]Deep Learning 第4章 数値計算
Pythonによる機械学習実験の管理
Pythonによる機械学習実験の管理
Plus de Tomoyuki Kajiwara
20180208公聴会
20180208公聴会
Tomoyuki Kajiwara
単語分散表現のアライメントに基づく文間類似度を用いたテキスト平易化のための単言語パラレルコーパスの構築
単語分散表現のアライメントに基づく文間類似度を用いたテキスト平易化のための単言語パラレルコーパスの構築
Tomoyuki Kajiwara
tmu_science_cafe02
tmu_science_cafe02
Tomoyuki Kajiwara
joint_seminar
joint_seminar
Tomoyuki Kajiwara
Evaluation Dataset and System for Japanese Lexical Simplification
Evaluation Dataset and System for Japanese Lexical Simplification
Tomoyuki Kajiwara
20150702文章読解支援のための日本語の語彙平易化システム
20150702文章読解支援のための日本語の語彙平易化システム
Tomoyuki Kajiwara
文献紹介:SemEval-2012 Task 1: English Lexical Simplification
文献紹介:SemEval-2012 Task 1: English Lexical Simplification
Tomoyuki Kajiwara
文献紹介:Simple English Wikipedia: A New Text Simplification Task
文献紹介:Simple English Wikipedia: A New Text Simplification Task
Tomoyuki Kajiwara
文献紹介:新聞記事中の難解語を平易な表現へ変換する手法の提案
文献紹介:新聞記事中の難解語を平易な表現へ変換する手法の提案
Tomoyuki Kajiwara
日本語の語彙平易化システムおよび評価セットの構築
日本語の語彙平易化システムおよび評価セットの構築
Tomoyuki Kajiwara
文献紹介:格フレームの対応付けに基づく用言の言い換え
文献紹介:格フレームの対応付けに基づく用言の言い換え
Tomoyuki Kajiwara
文章読解支援のための語彙平易化@第1回NLP東京Dの会
文章読解支援のための語彙平易化@第1回NLP東京Dの会
Tomoyuki Kajiwara
文献紹介:言い換え技術に関する研究動向
文献紹介:言い換え技術に関する研究動向
Tomoyuki Kajiwara
文章読解支援のための語彙平易化
文章読解支援のための語彙平易化
Tomoyuki Kajiwara
日本語の語彙平易化評価セットの構築
日本語の語彙平易化評価セットの構築
Tomoyuki Kajiwara
日本語の語彙平易化システムの構築
日本語の語彙平易化システムの構築
Tomoyuki Kajiwara
日本語の語彙的換言知識の質的評価
日本語の語彙的換言知識の質的評価
Tomoyuki Kajiwara
Noun Paraphrasing Based on a Variety of Contexts
Noun Paraphrasing Based on a Variety of Contexts
Tomoyuki Kajiwara
高頻度語は平易なのか?
高頻度語は平易なのか?
Tomoyuki Kajiwara
文脈の多様性に基づく名詞換言の評価
文脈の多様性に基づく名詞換言の評価
Tomoyuki Kajiwara
Plus de Tomoyuki Kajiwara
(20)
20180208公聴会
20180208公聴会
単語分散表現のアライメントに基づく文間類似度を用いたテキスト平易化のための単言語パラレルコーパスの構築
単語分散表現のアライメントに基づく文間類似度を用いたテキスト平易化のための単言語パラレルコーパスの構築
tmu_science_cafe02
tmu_science_cafe02
joint_seminar
joint_seminar
Evaluation Dataset and System for Japanese Lexical Simplification
Evaluation Dataset and System for Japanese Lexical Simplification
20150702文章読解支援のための日本語の語彙平易化システム
20150702文章読解支援のための日本語の語彙平易化システム
文献紹介:SemEval-2012 Task 1: English Lexical Simplification
文献紹介:SemEval-2012 Task 1: English Lexical Simplification
文献紹介:Simple English Wikipedia: A New Text Simplification Task
文献紹介:Simple English Wikipedia: A New Text Simplification Task
文献紹介:新聞記事中の難解語を平易な表現へ変換する手法の提案
文献紹介:新聞記事中の難解語を平易な表現へ変換する手法の提案
日本語の語彙平易化システムおよび評価セットの構築
日本語の語彙平易化システムおよび評価セットの構築
文献紹介:格フレームの対応付けに基づく用言の言い換え
文献紹介:格フレームの対応付けに基づく用言の言い換え
文章読解支援のための語彙平易化@第1回NLP東京Dの会
文章読解支援のための語彙平易化@第1回NLP東京Dの会
文献紹介:言い換え技術に関する研究動向
文献紹介:言い換え技術に関する研究動向
文章読解支援のための語彙平易化
文章読解支援のための語彙平易化
日本語の語彙平易化評価セットの構築
日本語の語彙平易化評価セットの構築
日本語の語彙平易化システムの構築
日本語の語彙平易化システムの構築
日本語の語彙的換言知識の質的評価
日本語の語彙的換言知識の質的評価
Noun Paraphrasing Based on a Variety of Contexts
Noun Paraphrasing Based on a Variety of Contexts
高頻度語は平易なのか?
高頻度語は平易なのか?
文脈の多様性に基づく名詞換言の評価
文脈の多様性に基づく名詞換言の評価
20190315 nlp
1.
2.
3.
• • • •
4.
5.
6.
7.
FRE = 206.835
− 1.015. − 84.60
8.
0 ≤ FRE
< 60 60 ≤ FRE ≤ 100
9.
!, # !$ #% MAS)*+,
!, # = 1 ! / $01 2 max % cos !$, #% MAS !, # = 1 2 MAS)*+, !, # + 1 2 MAS)*+,(#, !)
10.
• • • •
11.
0 ≤ FRE
< 60 60 ≤ FRE ≤ 100 0.5 ≤ MAS < 1.0
12.
• •
13.
14.
• • • • • ✘
15.
16.
• • • •
17.
18.
19.
20.
• •
21.
• •
22.
23.
• • • • • • • • • •
24.
25.
• Ø Ø • Ø Ø
26.
27.
• • • • • •
Télécharger maintenant