自然言語処理関連まとめ

# Neural
- [AllenNLPで簡単にDeepな自然言語処理](https://qiita.com/itok_msi/items/d788155848be46e5407e)
- [5分でできる：Googleの自然言語処理AI（BERT）をTPU上で転移学習](https://qiita.com/uedake722/items/fb9877fc45224353b44b)
- [【 self attention 】簡単に予測理由を可視化できる文書分類モデルを実装する](https://qiita.com/itok_msi/items/ad95425b6773985ef959)
- [torchtextで簡単にDeepな自然言語処理](https://qiita.com/itok_msi/items/1f3746f7e89a19dafac5)
- [リカレントニューラルネットワークの理不尽な効力（翻訳）](https://qiita.com/KojiOhki/items/397f157342e0def06a9b)
- [わかるLSTM ～ 最近の動向と共に](https://qiita.com/t_Signull/items/21b82be280b46f467d1b)
- [作って理解する Transformer / Attention](https://qiita.com/halhorn/items/c91497522be27bde17ce)

## w2v
- [GloVeが出力したモデル(txt)をgensim.word2vecで読み込めるように整形する](https://qiita.com/kanjirz50/items/9d1c79d64dde46604395)
- [【Python】Word2Vecの使い方](https://qiita.com/kenta1984/items/93b64768494f971edf86)
- [文書ベクトルをお手軽に高い精度で作れるSCDVって実際どうなのか日本語コーパスで実験した(EMNLP2017)](https://qiita.com/fufufukakaka/items/a7316273908a7c400868)

## 要約
- [大自然言語時代のための、文章要約](https://qiita.com/icoxfog417/items/d06651db10e27220c819)
- [ROUGEを訪ねて三千里:より良い要約の評価を求めて](https://qiita.com/icoxfog417/items/65faecbbe27d3c53d212)

## 会話
- [TensorFlowでニューラル会話モデル](https://qiita.com/yoh_okuno/items/91b977bb534205a2f0a6)
- [機械学習を使って作る対話システム](https://qiita.com/Hironsan/items/6425787ccbee75dfae36)

# 構造化
- [テキストの構造化を支える技術 -概要編- ](https://hironsan.hatenablog.com/entry/open-information-extraction-from-the-web)
- [単純なキーワードマッチングを超えたWikiPediaの知識を利用した自然言語処理を行いたい方へ](https://qiita.com/GushiSnow/items/d7c5a09b38d3ca650abd)
- [CaboChaで始める係り受け解析](https://qiita.com/nezuq/items/f481f07fc0576b38e81d)
- [PythonのCaboChaの使い方まとめ【自然言語処理, 構文解析】](https://yu-nix.com/blog/2020/11/11/python-cabocha/)
- [自然言語処理におけるPOSタグと係り受けタグ一覧](https://qiita.com/kei_0324/items/400f639b2f185b39a0cf)
- [愛するKNPの使い方を紹介する](https://qiita.com/Kensuke-Mitsuzawa/items/ca6967f0ce07a978f358)
- [spaCy/GiNZA を用いた自然言語処理](https://www.ogis-ri.co.jp/otc/hiroba/technical/similar-document-search/part4.html)
- [現代・古典日本語の形態素解析・係り受け解析のためのunidic2ud](https://srad.jp/~yasuoka/journal/632513/)

## topic-model
- [自然言語処理による文書分類の基礎の基礎、トピックモデルを学ぶ](https://qiita.com/icoxfog417/items/7c944cb29dd7cdf5e2b1)
- [数式をなるべく使わずにトピックモデルの解説にチャレンジ](https://qiita.com/GushiSnow/items/8156d440540b0a11dfe6)

# 形態素解析・単語分割
- [2019年末版 形態素解析器の比較](https://qiita.com/hi-asano/items/aaf406db875f1c81530e)
- [Deep Learning において，漢字はどの単位で分割・エンコードされるべきなのだろう？](https://qiita.com/dcm_sawayama/items/58c8a7ce71d2f24d6f2b)
- [Sentencepiece : ニューラル言語処理向けトークナイザ](https://qiita.com/taku910/items/7e52f1e58d0ea6e7859c)
- [日本語形態素解析器SudachiをMacにインストールしてみた](https://qiita.com/ichiren1/items/ed0f72f59adb1cc8f9ae)
- [Python3からMeCabを使う](https://qiita.com/taroc/items/b9afd914432da08dafc8)
- [新形態素解析器JUMAN++を触ってみたけど思ったより高精度でMeCabから乗り換えようかと思った話](https://qiita.com/riverwell/items/438e88427363511e9f28)
- [neologd使って形態素解析したい。できれば依存関係とかは丸投げで。](https://qiita.com/aono-masashi/items/c4f2d1b62589938a6238)
- [Elasticsearchのための新しい形態素解析器 「Sudachi」](https://qiita.com/sorami/items/99604ef105f13d2d472b)
- [MeCabをブーストさせよう](https://qiita.com/knknkn1162/items/8c12f42dd167aae01c02)

# 検索
- [ELASTICSEARCHで分散表現を使った類似文書検索](https://yag-ays.github.io/project/elasticsearch-similarity-search/)
- [WMD(Word Mover's Distance)でニュース記事の文書間距離を測ってみる](https://qiita.com/swallowatail/items/b70cf50d7596853b7fac)
- [Elasticsearch勉強会の発表資料まとめ](https://qiita.com/snuffkin/items/19b33797b8b5f828b1b6)

# 文字列
- [高速な辞書実装に使えるトライ木をD言語とPythonで書いてみた](https://qiita.com/IshitaTakeshi/items/04e6fcf7c9d52082d4de)

# その他
- [自然言語処理系の国際会議を雑に説明してみる(修正あり)](https://qiita.com/mhangyo/items/4eb5add038d6d4e76c79)
- [macにnkfコマンドがないだと！？じゃあ入れよう！](https://qiita.com/kou_bacchus/items/6448608ee03b0a71dcd4)
- [自然言語（前）処理](https://qiita.com/dcm_sawayama/items/406408e8bda0840a8106)
- [日本語Unicode1](https://so-zou.jp/software/tech/programming/tech/regular-expression/meta-character/variable-width-encoding.htm)
- [日本語Unicode2](https://sites.google.com/site/michinobumaeda/misc/unicodecodechars)
- [transformer deploy](https://towardsdatascience.com/why-you-should-convert-your-nlp-pipelines-to-onnx-2c4a3433325f)