【自然言語処理】BERTの単語ベクトルで「王+女-男」を計算してみる
ベクトルの近傍探索ライブラリfaissの操作備忘録を書きたかったのですが、それだけだとつまらなかったので、Word2Vec等で有名な単語ベクトルの演算がBERTにより獲得されたベクトルでもできるのか調べてみました。 事前準備 ライブラリのインストール python3 -m venv .env source .env/bin/activate pip install faiss-cpu transformers numpy import torch from transformers import AutoModel, AutoTokenizer tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("cl-tohoku/bert-base-japanese-whole-word-masking") model = AutoModel.from_pretrain
【🔰自然言語処理】単語の分散表現② Word2VecとBERT - つくもちブログ 〜Python&AIまとめ〜
このシリーズでは、自然言語処理において主流であるTransformerを中心に、環境構築から学習の方法までまとめます。 この記事では単語の分散表現の理解のため、前回紹介したWord2Vecと比較しながら、BERTによる単語のベクトル化の流れを紹介します。 Google colabを使用して、簡単に最新の自然言語処理モデルを実装することができますので、ぜひ最後までご覧ください。 【ChatGPT】自然言語処理まとめ【Huggingface Transformers】 自然言語処理に関するおすすめの書籍 ChatGPT ChatGPTを中心とした、GPT系の関連技術を紹介します。 ChatGPTの概要 ・ChatGPTとは・ChatGPTができること・ChatGPTの問題点…
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GitHub - cl-tohoku/bert-japanese: BERT models for Japanese text.
