Flairを使ってSWEMによる文章埋め込みを計算する
概要 Flairは、Pytorchで書かれた自然言語処理用のフレームワークです。固有表現抽出や品詞タグ付け、文章分類などの機能を提供しているほか、文章埋め込み (Sentence Embedding) も簡単に計算することができます。以前に本ブログで紹介したSWEMも扱うことができたので、ここで使い方を紹介したいと思います。 記事：SWEM: 単語埋め込みのみを使うシンプルな文章埋め込み - Out-of-the-box 方法 単語ベクトルの読み込み まずFlairで学習済みの単語埋め込みベクトルを読み込みます。あらかじめ学習済み単語ベクトルのファイルを用意しておく必要はなく、以下のコードを初めて動かす際に自動でウェブからダウンロードされます。日本語の場合は、fastTextが提供しているja-wiki-fasttext-300d-1Mが選択されます。 from flair.embeddi
すぐに試せる日本語BERTのDocker Imageを作ってみた - 機械学習 Memo φ(・ω・ )
はじめに 学習済みBERTを試しに触ってみたいんだけど、日本語使えるBERTの環境整えるの面倒！っていう人向けに、お試しでBERTを使える Docker Image 作ってみました。 BERT はTransformers(旧pytorch-transformers、旧pytorch-pretrained-bert) を使用。 黒橋・河原研究室のWEBサイトに掲載されている、日本語pretrainedモデルのWhole Word Masking版を使ってます。 Transformers — transformers 2.2.0 documentation BERT日本語Pretrainedモデル - KUROHASHI-KAWAHARA LAB Docker Image ここに置いてあります。 https://hub.docker.com/r/ishizakiyuko/japanese_be
Lit BERT: NLP Transfer Learning In 3 Steps
BERT (Devlin, et al, 2018) is perhaps the most popular NLP approach to transfer learning. The implementation by Huggingface offers a lot of nice features and abstracts away details behind a beautiful API. PyTorch Lightning is a lightweight framework (really more like refactoring your PyTorch code) which allows anyone using PyTorch such as students, researchers and production teams, to scale deep l
RNN Attention の理解と bias の議論 - higepon blog
背景 参照 前提 RNN を利用した Encoder& Decoder MNP モデル 特徴 図 Attention 理解のキーポイント 重み PyTorch での Attention の実装例 コードの解説 問題とされた点 筆者の疑問点 間違いを見つけたら 背景 Quora Insincere Questions Classification | Kaggle というコンペで public kernel で使われていた PyTorch Attention 実装に pitfall があったのではという指摘 Common pitfalls of public kernels | Kaggle があった。それを発端に Attention を正しく理解できていないことが分かったのでここにまとめる。 参照 C5W3L08 Attention Model - YouTube Attention an
Open-sourcing PyText for faster NLP development
To make it easier to build and deploy natural language processing (NLP) systems, we are open-sourcing PyText, a modeling framework that blurs the boundaries between experimentation and large-scale deployment. PyText is a library built on PyTorch, our unified, open source deep learning framework. It offers several benefits for NLP development: A simplified workflow for faster experimentation. Acces
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Stanford CS224N: Natural Language Processing with Deep Learning Course | Winter 2019
GitHub - flairNLP/flair: A very simple framework for state-of-the-art Natural Language Processing (NLP)
GitHub - allenai/allennlp: An open-source NLP research library, built on PyTorch.