自然言語処理と深層学習 C言語によるシミュレーション

詳細目次

第1章　自然言語処理と深層学習
1.1　自然言語処理の歴史
1.1.1　自然言語処理とは
1.1.2　自然言語処理の基礎
1.2　深層学習とは
1.2.1　人工知能と機械学習
1.2.2　ニューラルネット
1.2.3　深層学習
1.3　自然言語処理における深層学習
1.3.1　自然言語処理とニューラルネット・深層学習
1.3.2　ニューラルネットを用いた単語意味表現
1.3.3　自然言語処理への深層学習の適用
第2章　テキスト処理による自然言語処理
2.1　自然言語文のテキスト処理
2.1.1　文字の処理
2.1.2　単語の処理
2.1.3　1-of-N表現の処理
2.2　単語2-gramによる文生成
第3章　自然言語文解析への深層学習の適用
3.1　CNNによる文の分類
3.2　準備①　畳み込み演算とプーリング処理
3.2.1　畳み込み演算
3.2.2　プーリング処理
3.3　準備②　全結合型ニューラルネット
3.3.1　 階層構造による全結合型ニューラルネットの構成と学習方法
3.3.2　全結合型ニューラルネットの実現
3.4　畳み込みニューラルネットの実装
3.4.1　畳み込みニューラルネットの構成
3.4.2　 畳み込みニューラルネットによる1-of-N表現データの学習
3.4.3　CNNによる単語列評価
第4章　文生成と深層学習
4.1　リカレントニューラルネットによる文生成
4.1.1　ニューラルネットと文生成
4.1.2　リカレントニューラルネット
4.2　RNNの実装
4.2.1　RNNプログラムの設計
4.2.2　RNNプログラムの実装
4.3　RNNによる文生成
4.3.1　RNNによる文生成の枠組み
4.3.2　文生成実験の実行例
付 録
A　行の繰り返し回数を行頭に追加するプログラム　uniqc.c
B　行頭の数値により行を整列するプログラム　sortn.c
C　全結合型ニューラルネットのプログラム　bp.c
参考文献
索　　引