自然言語処理

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NLP一般/大規模モデル†

• 文章を自動的にナレッジグラフにできるGraphGPTのインストール | ジコログ 2023.2

• AI Text Classifier - OpenAI API 2023.1
  • AIによる文章を判定するAPI

• ChatGPTだけではない。大手テック企業による会話AI開発の最前線 | AI専門ニュースメディア AINOW 2023.1

• 【Deep Learning研修（発展）】系列データモデリング - YouTube 2022.12

• 政治家の発言を可視化し、問題解決に取り組んでいるかを調べる [by ChatGPT] - Qiita 2022.12

• 言語処理100本ノック第2章　解答と解説のまとめ - ブレインズコンサルティング・テックブログ 2022.12

• 人間の言葉をコンピュータが理解できるようにするための「ベクトル化」の話 | DevelopersIO 2022.12
  • 形態素解析,構文解析,意味解析,文脈解析,カウントベース,分散表現

• MIT Tech Review: 大規模言語AIにアキレス腱、訓練用データが2026年にも枯渇か 2022.11

• Hugging Faceのモデル学習で、モデルをカスタマイズする方法 | DevelopersIO 2022.11

• Introduction - Hugging Face Course 2022.11

• 第５回 【Python】まだ見ぬアクティビティーを求めてアソビュー ！Doc2Vecモデルチューニング - Qiita 2022.11

• DeepL APIを公式のDeepL Python Libraryから利用する | ジコログ 2022.11

• (PDF) Natural Language Processing with Python 2022.10

• Large Language Models and Where to Use Them: Part 1 2022.9

• 夏目漱石さんの「こころ」の心を感情分析プログラムで解析してみた - Qiita 2022.9

• 今さら聞けない自然言語処理(NLP) - Qiita 2022.9

• 近年の本格ミステリを可視化する【テキストマイニング】 - Qiita 2022.9

• [Salesforce Research論文]自然言語からコードを生み出す”CodeGen”を試してみた | DevelopersIO 2022.8

• 【メタサーベイ】基盤モデル / Foundation Models 2022.8
  • Transformer,BERT, ViT, CLIP, GLIDE, ...

• 自然言語処理分野で用いられる敵対的学習手法について - Platinum Data Blog by BrainPad 2022.8

• Pythonで文章要約！自然言語処理を使ってExciteの記事を要約してみた - エキサイト TechBlog. 2022.8

• Wav2Vec2.0を使った音声認識を試してみました！ - CCCマーケティング TECH Labの Tech Blog 2022.8

• GitHub - manticoresoftware/manticoresearch: Easy to use open source fast database for search | Good alternative to Elasticsearch now | Drop-in replacement for E in the ELK soon 2022.8

• BLOOMはここ10年で最も重要なAIモデルだ | AI専門ニュースメディア AINOW 2022.8
• The Technology Behind BLOOM Training 2022.7

• Are Large Language Models Sentient? | by Naim Kabir | Jun, 2022 | Level Up Coding 2022.6

• NER（固有表現抽出）始めませんか？ 第1回 | NTTデータ先端技術株式会社 2021.12

• 【保存版】さまざまな自然言語処理の手法を学べるレシピ30選（2022年4月版） - Qiita 2022.4

• 【日本語モデル付き】2021年に自然言語処理をする人にお勧めしたい事前学習済みモデル - Qiita 2021
• フリーで使える日本語の主な大規模言語モデルまとめ 2022.4

• SageMakerで作るケチケチ文書分類 - Mirai Translate TECH BLOG 2022.4

• 【タイタニック】AutoTrainで2値分類 - Qiita 2022.4
  • AutoTrainとはノーコードでテキスト分類や要約や構造化データの機械学習などがstate-of-the-artできるサービスです。
• AutoTrainで文章要約 - Qiita 2022.4

• NLP2022に参加しました（前編）｜朝日新聞社 メディア研究開発センター｜note 2022.3

• 「テキストアナリティクスの基礎と実践」をpythonで読む3 テキストの特徴分析 - Qiita 2022.3

• 言語処理100本ノック 2020 (Rev 2) - NLP100 2020 2020
  • 【言語処理100本ノック 2020】Pythonによる解答例まとめ - Qiita 2020.11

• 【AIのべりすと】とうとうAIが面白い小説を書けるようになってきた！！　〜AIによる小説の自動生成の最前線〜　 - Qiita 2021.11
  • https://ai-novel.com/index.php

形態素解析/構文解析†

• Pythonを使った、形態素解析器での読みの取得 - estie inside blog 2022.11

• Pythonでかな漢字変換 mozcpy の紹介 - Qiita 2022.8

• AWS Lambda で形態素解析〜句を詠めば鐘が鳴るなりスッコココ〜 - estie inside blog 2022.8

• 日本語形態素解析 - Yahoo!デベロッパーネットワーク

GiNZA†

• 日本語自然言語処理オープンソースライブラリ「GiNZA」で構文解析をやってみた | DevelopersIO 2022.12
• 【Python】GiNZA: 日本語自然言語処理オープンソースライブラリ - Qiita 2022.7

MeCab†

• 日本語機械学習開発環境の作成 | PR TIMES 開発者ブログ 2023.1

• MeCabを使った575判定 - estie inside blog 2022.11

• MeCab互換な形態素解析器Vibratoの高速化技法 - LegalForce Engineering Blog 2022.9

• python MeCab で listの文章を一部を取り出し機械学習 - Qiita 2022.8
• PythonでMeCabを使う際のメモ - Qiita 2022.7
• MeCabで形態素解析すれば品名の表記が異なっても一向にかまわんッッ - CUEBiC TEC BLOG 2022.6
• MeCab
  • MeCabは 京都大学情報学研究科−日本電信電話株式会社コミュニケーション科学基礎研究所共同研究ユニットプロジェクトを通じて開発されたオープンソース形態素解析エンジンです. 言語, 辞書,コーパスに依存しない汎用的な設計を基本方針としています. パラメータの推定に Conditional Random Fields (CRF) を用いており, ChaSenが採用している隠れマルコフモデルに比べ性能が向上しています。また、平均的に ChaSen, Juman, KAKASIより高速に動作します.

ワードクラウド†

• ノーコードで、いろんな見た目の「Word Cloud」を描かせる（Google Colab使用） - Qiita 2022.8

• Twitter可視化システムを作ってみたら日本に笑顔が溢れていた話 - NTT Communications Engineers' Blog 2022.6
• ワードクラウドでよろしく ザ・ベスト – プログラマーやめました 2022.6
• WordCloudを使って父の日プレゼントを探す – プログラマーやめました 2022.5
• ワードクラウド 2019

Word2Vec†

• 自然言語処理の必須知識！Word2Vec とは？ | キカガクの技術ブログ 2022.12

• 青空文庫の全小説でword2vecしてみる - Qiita 2022.7

• BERT vs Word2Vec 〜単語分散表現による同義語抽出〜 - Qiita 2022.7

• Word2Vecを用いたタンパク質の分散表現 - Qiita 2022.4
• 【転職会議】クチコミをword2vecで自然言語処理して会社を分類してみる - Qiita 2016
• 【word2vec】会社のクチコミを自然言語処理した結果を可視化してみる - Qiita 2017

文字起こし†

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音声読み上げ†

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機械翻訳†

• Amazon Translateに再入門する（2023年01月版） | DevelopersIO 2023.1

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