開催概要

Deep Learning をつかった自然言語処理（NLP）の入門書である「ゼロから作るDeep Learning 2 -自然言語処理編」の輪読会の第２回を、オンラインで行います。 https://www.oreilly.co.jp/books/9784873118369/ （コロナ対策のため、オンラインで実施します）

第2回は、下記の第2章の内容を取り扱います。

2章 自然言語と単語の分散表現
2.1自然言語処理とは
2.1.1 単語の意味
2.2 シソーラス
2.2.1 WordNet
2.2.2 シソーラスの問題点
2.3 カウントベースの手法
2.3.1 Python によるコーパスの下準備
2.3.2 単語の分散表現
2.3.3 分布仮説
2.3.4 共起行列
2.3.5 ベクトル間の類似度
2.3.6 類似単語のランキング表示
2.4 カウントベースの手法の改善
2.4.1 相互情報量
2.4.2 次元削減
2.4.3 SVD による次元削減
2.4.4 PTB データセット
2.4.5 PTB データセットでの評価

前回の第1回は、Deep Learning、ニューラルネットワークの仕組みの話がメインで、 難解な部分も多くありましたが、今回からは、いよいよ、NLP（自然言語処理）の話に なり、身近な話題で、かつ、理解しやすいものが中心となります。

前回の第1回の内容とは、直接のつながりはないので、前回は参加していないという方も 是非、ご参加下さい。

開催日程

4/28(火） 受付＆自己紹介：18:00〜18:15
発表：18:15〜19:50
まとめ：19:50〜20:00
＊今回からは、18時会誌になります。

会場

主催者側が準備するHangout（後ほど周知します）で行います。

対象者

・機械学習・Deep Learningの入門者、初心者の方 ・最低限必要な数学は理解している or 理解しようとする意思はある方

費用

無料

ご準備頂くもの

題材の書籍は、ご自分でご準備（ご購入）をお願い致します。

定員

20名

ご参加にあたってのお願い

無断欠席や前日以降のキャンセルに関しては当日人数読めなくなり非常に迷惑なので 基本的に行わないようにお願いします。（直前参加は定員的に問題なければ歓迎です！） 体調不良、職務都合、ご家庭の事情などどうしてものケースは別途ご連絡いただくか、 イベントへのお問い合わせよりご連絡いただけますと嬉しいです。 上記がひどいアカウントに関してはブラックリスト処理を行い以後の参加をお断りさせて いただきますので、その点だけ予めご了承ください。

よろしくお願いいたします。