Wir, Team AI, veranstalten täglich Lernsitzungen zum maschinellen Lernen und Hackathons zur Datenanalyse in Shibuya. Das Ziel ist eine Gemeinschaft von 1 Million Menschen, hauptsächlich in Tokio.
Ich hoffe, dass sich diese Datenanalysebewegung in ganz Japan und auf der ganzen Welt ausbreiten wird. Hier sind einige nützliche Tutorials für einen Datenanalyse-Hackathon. Es macht viel Spaß, also sollte es jeder, besonders die Einheimischen, auf jeden Fall selbst ausprobieren! Wir werden auch als Team AI zusammenarbeiten.
Diesmal als Teil davon Ich möchte die Artikel zur Verarbeitung natürlicher Sprache zusammenfassen, die Anfänger überprüfen sollten. http://qiita.com/daisuke-team-ai/items/f8e3275f1d3ca7e9bfcd Wenn Sie einen Artikel lesen, der für Anfänger nützlich sein könnte, Bitte lassen Sie es uns in den Kommentaren außer Qiita wissen!
Eine Einführung in die Verarbeitung natürlicher Sprache für IT-Ingenieure https://www.slideshare.net/saicologic/it-64312394
Was ist Natural Language Processing (NLP)? http://qiita.com/MahoTakara/items/b3d719ed1a3665730826
Zusammenfassung der "Natural Language Processing Series" (Corona) http://qiita.com/coronasha/items/474574e82ddf4852351f
Verarbeitungsbegriffe in natürlicher Sprache und Zusammenfassung des Analysators http://qiita.com/yura/items/6c1481ca652d3d131e47
Lose Artikel für diejenigen, die mit der Verarbeitung natürlicher Sprache beginnen möchten http://qiita.com/kazuhirokomoda/items/a4cd0f6f42eb75c757e4
Nagaoka University of Technology Labor für die Verarbeitung natürlicher Sprache Videoserie A satte 560 Bücher!
https://www.youtube.com/user/jnlporg
Es gibt auch ziemlich gute andere Videos zur Verarbeitung natürlicher Sprache. https://www.youtube.com/results?search_query=%E8%87%AA%E7%84%B6%E8%A8%80%E8%AA%9E%E5%87%A6%E7%90%86
100 Sprachverarbeitungsklopfen 2015 http://www.cl.ecei.tohoku.ac.jp/nlp100/
So viele Menschen veröffentlichen ihre Antworten und Ansätze https://qiita.com/tags/%E8%A8%80%E8%AA%9E%E5%87%A6%E7%90%86100%E6%9C%AC%E3%83%8E%E3%83%83%E3%82%AF
Richten Sie eine Entwicklungsumgebung für die Verarbeitung natürlicher Sprache ein http://qiita.com/woody-kawagoe/items/09c0f89a55701bcf72eb
Coming Soon
Coming Soon
Coming Soon
Japanische morphologische Analyse mit Python http://qiita.com/OvKNyRgir3BuEJj/items/9b8f2ab97ba856671848
Boost MeCab http://qiita.com/knknkn1162/items/8c12f42dd167aae01c02
Morphologische Analyse mit Google-Tabelle http://qiita.com/shirayuca/items/f2da6af69c50f38602a3
Vergleichen Sie mehrere morphologische Analysegeräte http://qiita.com/tkngue/items/b32ddcaf3ad80bf93d8c
API
Ich habe versucht, die Google Natural Language API zu verwenden https://qiita.com/howdy39/items/a1aef86fef1ce1b6d778
NLTK(Natural Language ToolKit)
http://www.nltk.org/
PDF https://www.cs.toronto.edu/~frank/csc2501/Tutorials/cs485_nltk_krish_tutorial1.pdf
BOOK
http://www.nltk.org/book/
VIDEO
https://www.youtube.com/watch?v=FLZvOKSCkxY
https://www.youtube.com/watch?v=AKcxEfz-EoI
Python-Phrasen- / Syntaxanalysebibliothek http://qiita.com/shinsa82/items/94d800df630e63511014
Ich habe versucht, die unverständlichen Sätze von Karen Takizawa sprachlich zu analysieren. http://qiita.com/naoyu822/items/9d7a83879c161573f63c
Coming Soon
Coming Soon
Coming Soon
Coming Soon
Coming Soon
Coming Soon
Coming Soon
Coming Soon
Coming Soon
Chainer, RNN und maschinelle Übersetzung http://qiita.com/odashi_t/items/a1be7c4964fbea6a116e
[Maschinelles Lernen] Ich habe meine eigene Google-Übersetzung erstellt (so etwas wie). http://qiita.com/R-Yoshi/items/9a809c0a03e02874fabb
Coming Soon
[Python] Versuchen Sie, Ramen-Shops durch Verarbeitung natürlicher Sprache zu klassifizieren http://qiita.com/naotaka1128/items/87d717961bd0c34e7a64
Coming Soon
Coming Soon
Ich habe das Frage- und Antwortsystem Retrieve & Rank von Bluemix ausprobiert http://qiita.com/VegaSato/items/6d2d03d6a8b42adcf87e
Erstellen Sie ein japanisches Frage- und Antwortsystem, indem Sie die Watson-API von Bluemix vollständig nutzen http://qiita.com/VegaSato/items/5f98831457f22b5ffced
Ich habe versucht, mithilfe der Bluemix Node-RED ein japanisches Frage- und Antwortsystem mithilfe der Watson-API zu erstellen http://qiita.com/VegaSato/items/5883552a2dad2a231f07
DeepLearning
Vorlesungszusammenfassung: Deep Learning für die Verarbeitung natürlicher Sprache (CS224d) http://qiita.com/yoh_okuno/items/06155fe4666204caf944
CNN
Modell unter Verwendung eines Faltungsnetzwerks in der Verarbeitung natürlicher Sprache http://qiita.com/Hironsan/items/63d255fd038acbcdf95b
Word2Vec
Warum ist der verteilte Ausdruck von Wörtern für die Verarbeitung natürlicher Sprache wichtig? http://qiita.com/Hironsan/items/a58636f946dd51f670b0
[Word2vec] Lassen Sie uns das Ergebnis der Verarbeitung von Unternehmensbewertungen in natürlicher Sprache visualisieren http://qiita.com/naotaka1128/items/e617f63907fed035408a
[Jobwechsel-Meeting] Versuchen Sie, Unternehmen zu klassifizieren, indem Sie Mundpropaganda in natürlicher Sprache mit word2vec verarbeiten http://qiita.com/naotaka1128/items/2c4551abfd40e43b0146
Lernen Sie die Grundlagen der Dokumentklassifizierung durch Verarbeitung natürlicher Sprache, Themenmodell http://qiita.com/icoxfog417/items/7c944cb29dd7cdf5e2b1
Recommended Posts