Towards AI-Complete Question Answering: A Set of Prerequisite Toy Tasks
One long-term goal of machine learning research is to produce methods that are applicable to reasoning and natural language, in particular building an intelligent dialogue agent. To measure progress towards that goal, we argue for the usefulness of a set of proxy tasks that evaluate reading comprehension via question answering. Our tasks measure understanding in several ways: whether a system is a
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puyoai - 2013-02-03 - 兼雑記
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AI & MLLearn about artificial intelligence and machine learning across the GitHub ecosystem and the wider industry. Generative AILearn how to build with generative AI. GitHub CopilotChange how you work with GitHub Copilot. LLMsEverything developers need to know about LLMs. Machine learningMachine learning tips, tricks, and best practices. How AI code generation worksExplore the capabilities and be
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"æ„味"を計算機ã§æ‰±ã†ä¸€æ–¹æ³• â€”æ ¼è§£æžå…¥é–€â€”　: pasa_intro_lingnlp.pdf
"æ„味"を計算機ã§æ‰±ã†ä¸€æ–¹æ³• â€”æ ¼è§£æžå…¥é–€â€” 林部 ç¥å¤ª 奈良先端科å¦æŠ€è¡“大å¦é™¢å¤§å¦(NAIST) 自然言語処ç†å¦è¬›åº§ http://hayashibe.jp/ 2010/10/23 第2回言語å¦Ã—自然言語処ç†åˆåŒå‹‰å¼·ä¼š 2010/10/23 第2回言語å¦Ã— 自然言語処ç†åˆåŒå‹‰å¼·ä¼š 林部 ç¥å¤ª "æ„味"を計算機ã§æ‰±ã†ä¸€æ–¹æ³• â€”æ ¼è§£æžå…¥é–€â€” 2/43 自己紹介 • 1987/12/10 å¤§é˜ªåºœå ºå¸‚ç”Ÿã¾ã‚Œ • å¤§é˜ªåºœç«‹ä¸‰å›½ä¸˜é«˜æ ¡ãƒ»å¤§é˜ªå¤§å¦å‡ºèº« • ç¾åœ¨ï¼ŒNAISTã®æ¾æœ¬è£•æ²»ç ” M2 • æ¥æ˜¥ï¼Œåšå£«å¾ŒæœŸèª²ç¨‹ã«é€²å¦äºˆå®š • ã“ã¨ã°ã®ã€Œæ„味ã€ã‚’ã©ã®ã‚ˆã†ã«è¨ˆç®—æ©Ÿã§æ‰±ã†ã‹ã«èˆˆå‘³ã‚’ ã‚‚ã£ã¦ã„ã¾ã™ • 趣味 – プãƒã‚°ãƒ©ãƒŸãƒ³ã‚° – ãƒã‚¤ã‚¯ ST250,大型二輪[最近教習ã«è¡Œã£ã¦ã¾ã™] – 音楽 ピアノ,打楽器全般,ギター[最近始ã‚ã¾ã—ãŸ] 2010/10/23 第2回言語å¦Ã— 自然言語処ç†åˆåŒå‹‰å¼·ä¼š 林部
人工無能ã¯è€ƒãˆã‚‹ - ユーザã¯ãªãœé£½ãã‚‹ã®ã‹
人工無脳ã¯è€ƒãˆã‚‹ | ダウンãƒãƒ¼ãƒ‰ | 資料 | アーカイブ 2002/07/07 ユーザã¯ãªãœé£½ãã‚‹ã®ã‹ 人工無脳を考ãˆã‚‹ä¸Šã§ã€ã€Žãƒ¦ãƒ¼ã‚¶ã¯ãªãœé£½ãã‚‹ã®ã‹ã€ã¨ã„ã†å•é¡Œã‚’解決ã™ã‚‹ã“ã¨ãŒä¸€ã¤ã®å¤§ããªæŸ±ã«ãªã£ã¦ã„ã¾ã™ã€‚ã“ã‚Œã¾ã§ã«ã‚‚ã„ãã¤ã‚‚ã®æƒ…å ±ã‚„å¯¾ç–ãŒæ‰“ã¡å‡ºã•ã‚Œã¦ãã¾ã—ãŸãŒã€ãれらã¯è¤‡é›‘ã«çµ¡ã¿åˆã£ã¦æ··æ²Œã¨ã—ãŸçŠ¶æ³ã«ãªã£ã¦ã„ã¾ã™ã€‚ãã“ã§ã€TQC(Total Quality Control)ã§ç”¨ã„られる連関図を使ã£ã¦çŠ¶æ³ã®æ•´ç†ã‚’ã—ã¦ã¿ã¾ã—ãŸã€‚ 矢å°ã¯ã€Œãªãœãªã‚‰ã€ã‚’æ„味ã—ã¦ã„ã¾ã™ã€‚ ã“ã®å›³ã‚’見ã¦ã€ä½•ã‹æ–°ã—ã„æžã‚’考ãˆã¤ã„ãŸæ–¹ã¯æ˜¯éžå®Ÿè£…ã—ã¦ã¿ã¦ãã ã•ã„。ã“ã£ãã‚Šæ•™ãˆã¦ã„ãŸã ã‘ã‚‹ã¨ã‚‚ã£ã¨å¬‰ã—ã„ã§ã™ãŒã€‚ メール 戻る
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Twitterã®Botを作ã£ã¦ã¿ãŸã€‚ - ã²ã‚ˆã£ã“データマイナーã®ãƒ¡ãƒ¢å¸³
今日ã¯é£²ã‚€ç”¨äº‹ãŒãªã‹ã£ãŸã®ã§ã€Twitterã®Bot：ãƒã‚«å½¼å¥³Bot（bakakanobot）を書ã„ã¦ã¿ãŸã€‚ ã¨ã¦ã‚‚スパゲッティコードãªã®ã§ã¨ã¦ã‚‚ã¨ã¦ã‚‚人ã«è¦‹ã›ã‚‰ã‚Œã‚‹ã‚‚ã®ã˜ã‚ƒãªã„ã‹ã‚‰ ææ–™ã ã‘æ™’ã—ã¾ã™ã€‚ æ料： Twitter：1アカウント Python：ver2.6.4 MeCab：ver0.98 Google trends：10ã‚ーワード Yahoo知æµè¢‹ã®ãƒ™ã‚¹ãƒˆã‚¢ãƒ³ã‚µãƒ¼ä»¥å¤–ã®ç”ãˆï¼š8個以上 マルコフ連鎖：2é€£çµ æªã‚“ã 女性åƒï¼š25年分 今日ã®ç™ºè¨€ï¼ˆãƒã‚¤ãƒ©ã‚¤ãƒˆï¼‰ï¼š ・å‰ç”°æ•¦åã£ã¦ã€ç¢ºã‹ã«å¯æ„›ã„ã§ã™ãã€ãれも尋常ã˜ã‚ƒãªã„レベルã§ãƒ½(^â—‡^*)/ ・å‰ç”°æ•¦åã£ã¦ã€â†‘ãã®å‰²ã‚Šã«ã¯ã€ãƒ†ãƒ¬ãƒ“ã‚‚ã‚ã‚“ã¾ã‚Šå‡ºãªã„ã—地味よãヽ(^â—‡^*)/ ・赤ã¡ã‚ƒã‚“ãƒã‚¹ãƒˆã£ã¦ã€ã†ãƒ¼ãƒ¼ãƒ¼ãƒ¼ãƒ¼ã‚“ã€åæ¨ã¦ç®±ãƒ½(^â—‡^*)/ ・四国ã£ã¦ã€é¦™å·ã¨é«˜çŸ¥ã¨â€¦ãƒ½(^â—‡^*)/ ・円高ã«ãªã‚‹ã¨è¼¸å…¥ã™ã‚‹ä¼æ¥ã¯ä¸åˆ©ã§ã™ã‚ˆã€œãƒ½(^^)/ ã‚“
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