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ELMoとBERTを使って多義語に対して単語の類似度判定をする - Qiita
概要 文脈を考慮した単語分散表現（埋め込みベクトル）を計算するエンコーダーモデルであるELMoが複数の... 概要 文脈を考慮した単語分散表現（埋め込みベクトル）を計算するエンコーダーモデルであるELMoが複数の意味を持つ多義語を区別できるかどうか、単語の類似度を計算することで検証します。多義語とは例えば次のようなものです。 What do you mean? （どういう意味？） a mean person （ケチな人） the mean value （平均値） 同じ検証を近年の自然言語処理モデルのデファクトスタンダードであるBERTに対しても行い、結果を比較します。 （2020/4/8追記） 埋め込みベクトルを取り出す層によって結果がどう変わるかを追加検証しました。 環境・使用モデル 計算はすべてGoogle Colaboratory上で行いました。 モデルはELMo, BERTともに英語の学習済みモデルをファインチューニングなしでそのまま使います。ELMoはTensorFlow Hub、BER
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