◆ CNTK ( Microsoft Cognitive Toolkit ) 2.2 の Python API 解説第３弾です。
言語理解 (スロットタギング) をテーマに、埋め込みを利用した標準的な LSTM モデルをベースに双方向リカレント・ネットワーク (Bidirectional RNN) を CNTK で実装します。
スロットタギング (= slot tagging) は自然言語処理の課題の一つです。
顧客からのクエリ (問い合わせ) 文を分解して得られた、単語群の個々の単語をそれぞれクラスにタグ付けします。クラスはラベルとして提供されます。シンプルですが様々な応用が考えられる課題です。
また、CNTK の RNN モデルにおいてシークエンス処理の理解は必須ですので、(シークエンスも含む) CNTK CTF フォーマットの完全な仕様についても解説しておきました。
詳細 : CNTK 2.2 Python API 解説 (3) – <言語理解> 双方向リカレント・ネットワークでスロットタギング