56. 自然言語処理(NLP)の歴史、BERT w/ Takahiro Omi

話したネタ BERTによる自然言語処理入門 ―Transformersを使った実践プログラミング― 自然言語処理とは？ 自然言語処理の応用範囲は？ 機械翻訳、メールフィルタ、チャットボット 自然言語処理はどのように発展してきたのか？ NN (ニューラルネットワーク) とは何か？ NN における大きなブレイクスルー AlexNet エンドツーエンド処理 Deep NN におけるディープとは？ 学習とは具体的にはどのような処理？ RNN (Recurrent Neural Network) とは？ RNN で解きたかった課題は何か？ RNN における処理イメージ RNN の課題 LSTM (Long Short Term Memory) LSTM の特徴、文脈考慮 NN への文章はどのように入力するのか？ 単語をベクトルで表現する ELMo と LSTM との関連性は？ なぜ双方向の情報を使うのが効果的なのか？ セサミストリート Transformers の登場 Self-Attention とは？ Self-Attention の計算効率利点 Attention と Transformer との関連性は？ BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers) とは？ エンコーダとデコーダとは？ BERT の特徴とは？ BERTによるニュース記事の構造化：企業名抽出 自然言語処理界隈はどのように進化していくのか？ GitHub Copilot Recruit、ストックマーク株式会社 See Privacy Policy at https://art19.com/privacy and California Privacy Notice at https://art19.com/privacy#do-not-sell-my-info.