OpenAI、文章の前後の脈絡（コンテキスト）から単語の意味を予測するWikipediaをベースにしたニューラルネットワーク「DeepType」を発表 2018-02-09 OpenAIは、コンテキスト（文章の前後の脈絡、文脈）から単語の意味を予測するWikipediaを基にしたニューラルネットワークシステム「DeepType」を発表しました。 論文：DeepType: Multilingual Entity Linking by Neural Type System Evolution 著者：Jonathan Raiman、Olivier Raiman GitHub：openai/deeptype 例えば、「ジャングルをJaguarが横切るのを見た。」という文章が与えられたとしたら、車なのか動物なのかを「Jaguar」から直接的に判断するのではなく、前後の脈絡から予測するというものです。
はじめに AIシステム部AI研究開発グループ アルバイトの五十嵐です。（ @bonprosoft, ポートフォリオ：http://vbcpp.net/about/ ） 現在、東北大学大学院の修士1年で、大学院では（自然言語ではなく）高速な文字列処理アルゴリズムに関する研究を行っています。 私は2017年9月上旬から3週間ほど、アルバイト兼インターンとしてハッカドールチーム内のNLPのタスクに取り組んでいました。 その後はアルバイトとして、期間中にできなかった追加実験と実際の製品への適用に取り組んでいます。 取り組んだタスク 突然ですが、みなさま、ハッカドールはインストールされていますか？ ハッカドールは、主にサブカルチャーに関する記事に特化した、ニュースアプリケーションです。 アプリケーション内のユーザーのクリックや「ホシイ/イラナイ」などのアクションを通して、ハッカドールがユーザーの好み
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