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BERT (language model) - Wikipedia
Bidirectional encoder representations from transformers (BERT) is a language model introduced in October 2018 by researchers at Google.[1][2] It learned by self-supervised learning to represent text as a sequence of vectors. It had the transformer encoder architecture. It was notable for its dramatic improvement over previous state of the art models, and as an early example of large language model
prontron - PRONunciation percepTRON
by Graham Neubig English prontronは日本語の未知語発音推定プログラムです。構造化パーセプトロンを日本語の発音推定に使えるのではないかと思って作ってみました。もし興味があったら使ってみてください。 ダウンロード 使い方 仕組み 精度 開発・TODO ダウンロード 最新版： prontron 0.1 開発版： @github 過去のバージョン： まだ prontronはCommon Public License v 1.0に従ってダウンロード、再配布できます。 使い方 発音推定 modelディレクトリの中のモデルを利用して発音を推定することができます。１行１単語の入力ファイルinput.txtを用意して、以下のコマンドを実行します： $ prontron.pl model/model.dict model/model.feat < input.txt > out
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