自然言語処理

DL Training Routine

ディープラーニングの学習でデータ読んでエポックのループを書いてバッチのループを呼んでloss計算してバックワードしてlossとaccuracyを表示してプログレスバー更新してdevで性能測ってって毎回やるのが面倒なのでライブラリを作った。自分用。

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Chainerあれこれ

12月3日にChainerのNStepLSTMの使い方についてQiitaに投稿した。12月に入って今の研究テーマで進めていた手法が行き詰まったために系列ラベリングの手法を考えていたときだった。

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Python wrapper for RNNLM Toolkit

I implemented a Python wrapper for Tomas Mikorov’s RNNLM Toolkit (http://rnnlm.org/) .
https://pypi.python.org/pypi/rnnlm-python

Using this, you can train a Language Model from Python. Since this works in C++ in background, training performs as fast as the original toolkit.
This also includes loading function for the binary LM file, so you can even retrive it in Python after training by the original C++ program.

To install rnnlm-python, try this command:

% pip install rnnlm-python

Source code and detailed instruction availble here:
https://github.com/chantera/rnnlm-python

If you find a problem, please let me know in Github.

Tomas MikolovのRNNLM Toolkit (http://rnnlm.org/) のPythonラッパーを実装しました。
https://pypi.python.org/pypi/rnnlm-python

このラッパーを使えばPythonから言語モデルの学習ができます。バックグラウンドはC++なのでオリジナルと同じぐらいの速さで動きます。
学習済みのバイナリファイルも読み込めるので、オリジナルのC++で出力したファイルもPythonから取り扱えます。

インストールは下記コマンドでできます。

% pip install rnnlm-python

ソースコードと詳細は下記で見ることができます。
https://github.com/chantera/rnnlm-python

不具合があればGithub等で連絡いただけるとありがたいです。