Natural Language Understanding（playlist）
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機械学習関連の学習に使えそうな本や動画を調べ、整理してみました。（なるべくFREEのものを優先しました）

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Natural Language Understanding（playlist）   LV1     Stanford CS224U: Natural Language Understanding | Spring 2021 - YouTube 2024/2/9  
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Image From  Stanford CS224U: Natural Language Understanding | Spring 2021 - YouTube
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  引用元：Stanford CS224U: Natural Language Understanding | Spring 2021 - YouTube
  引用元：Stanford CS224U: Natural Language Understanding | Spring 2021 - YouTube
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Stanford CS224U: Natural Language Understandingは、2021年春に開講された自然言語処理のコースであり、YouTubeで公開されています。このコースは、自然言語処理の基本的な問題についての理論的および実践的な視点を提供します。

講義は、計算言語学の基礎的なテーマに関する多くの論文を紹介しながら進められます。そのため、自然言語処理の実際の応用について学ぶだけでなく、最新の研究動向にも触れることができます。

講義の内容は以下のように構成されています。

* 言語表現の意味論
* 言語表現の形式論
* モデル化技術
* 応用アプローチ

このコースは、特に自然言語処理に興味がある学生や研究者にとって役立つ情報が詰まった講義です。また、Stanford大学の講義ということもあり、信頼性が高く、講師陣も実力派揃いであるため、学習においても信頼性が高いと言えます。

ーーーーーー （本文なし）
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Basic Reweighting：学習メモ     Link：no title   2024/2/9
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#### Basic Reweighting

この講義では、単語の共起行列の作成、重み付け、低次元埋め込み、そして単語埋め込みの評価方法について紹介されています。

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1. 単語の共起行列 (Word Co-occurrence Matrix): 文書内で一緒に出現する単語のペアの出現回数をカウントし、行列形式で表現する。共起行列は、単語間の関係を捉えるために使用される。

2. 基本的な重み付け (Basic Reweighting): 共起行列の要素に重み付けを行うことで、情報量の高い単語ペアに焦点を当てる。例えば、相互情報量 (Pointwise Mutual Information; PMI) や正規化相互情報量 (Normalized PMI) が使用される。

3. 低次元埋め込み (Low-dimensional Embeddings): 高次元の共起行列を低次元のベクトル空間に埋め込むことで、計算効率を向上させるとともに、単語間の類似性を計算しやすくする。主成分分析 (PCA) や特異値分解 (SVD) が使用されることが多い。

4. 単語埋め込み (Word Embeddings): 低次元埋め込みの結果得られる単語ベクトル。単語埋め込みは、単語間の類似性や意味的関係を捉えるために使用される。例えば、Word2Vec や GloVe が有名な単語埋め込みアルゴリズムである。

5. 単語類似性の評価 (Word Similarity Evaluation): 単語埋め込みが正確に単語間の類似性を捉えているかどうかを評価するために、標準的な単語類似性データセットを用いる。例えば、WordSim-353 や MEN がよく使用される。
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Dimensionality Reduction：学習メモ     Link：no title   2024/2/9
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#### Dimensionality Reduction

この講義では、次元削減の理論と手法が紹介されており、特に自然言語処理の文脈での応用が強調されています。

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1. 次元削減 (Dimensionality Reduction): 高次元データセットの次元を削減し、データの可視化、モデルの計算負荷の軽減、および過学習の防止を目指す。

2. 主成分分析 (PCA: Principal Component Analysis): 線形変換によってデータの分散が最大となるような新しい特徴空間への射影を行い、次元削減を実現する。

3. 特異値分解 (SVD: Singular Value Decomposition): 行列の分解を行い、データの次元削減や潜在意味空間 (LSA: Latent Semantic Analysis) の構築に利用される。

4. t-分布確率的近傍埋め込み法 (t-SNE: t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding): 高次元データの類似性を保持しつつ、低次元空間への埋め込みを行う。特に可視化に適した次元削減手法。

5. 多様体学習 (Manifold Learning): 高次元データの構造を捉えるために、非線形な次元削減手法を使用する。例: Isomap, Locally Linear Embedding (LLE), Laplacian Eigenmaps など。

6. 自動符号化器 (Autoencoders): ニューラルネットワークを使用して、データを低次元表現にエンコードし、再び高次元データにデコードすることで、次元削減を実現する。

7. 単語埋め込み (Word Embeddings): 自然言語処理において、単語やフレーズを低次元ベクトル空間にマッピングし、意味的類似性や構文的類似性を保持する。
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Retrofitting：学習メモ     Link：no title   2024/2/9
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#### Retrofitting

この講義では、単語埋め込みを改善するためのretrofitting手法と、その最適化アルゴリズムについて説明されています。

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1. 単語埋め込み (Word Embeddings): 自然言語処理タスクで使用される単語のベクトル表現。単語間の意味的・構文的類似性を捉える。

2. Retrofitting: 既存の単語埋め込みを、外部知識（例：同義語辞書、関連語辞書、階層的分類など）を利用して改善する手法。

3. クリーンアップ (Clean-up) 操作: Retrofittingの一部で、単語ベクトル間の距離を最適化し、単語の意味的関係を改善する。

4. 損失関数: Retrofittingでは、2つの要素からなる損失関数を最小化する。1つ目は既存の単語埋め込みと改善後の埋め込みの距離、2つ目は関連単語間の距離。

5. 最適化アルゴリズム: 損失関数を最小化するために、最急降下法や準ニュートン法などの最適化アルゴリズムが使用される。

6. Retrofittingの利点: Retrofittingは、知識ベース（例：WordNet）や関連語辞書（例：PPDB）などの外部情報を利用して単語埋め込みの質を向上させることができる。
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none     Link：no title   4月9日
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