【日本語モデル付き】2021年に自然言語処理をする人にお勧めしたい事前学習済みモデル - Qiita
要点 T5（Text-To-Text Transfer Transformer、論文、日本語解説記事）の日本語モデル（事前学習済みモデル）を作り、公開しました。ご活用ください。 T5とは、様々な自然言語処理タスクの入出力がともにテキストになるよう問題形式を再定義することにより、一つの事前学習済みモデルを多様なタスク用に転移学習させることができる高い柔軟性を持ち、かつ、性能も優れている深層ニューラルネットワークです。 転移学習の例: 文章分類、文章要約、質問応答、対話応答、機械翻訳、含意関係認識、文の類似度計算、文法的妥当性判定、タイトル生成、スタイル変換、誤字修正、検索結果のリランキングなど（固有表現抽出などのシーケンスラベリングの実施例はない？） 日本語T5モデルはHugging Face Model Hubからダウンロードできます。 ベンチマークとして、ある分類問題について、既存のmT
日本語大規模SNS+Webコーパスによる単語分散表現モデルの公開 : hottoSNS-w2vの配布｜#ホットリンク
最終更新日：2023年6月12日 R&D部の榊です。 当社のR&D部では，研究開発上で利用する様々なリソースを部内で共有しています。 今回、そのうちの一つである単語分散表現モデルを社外の方にも利用可能な形で配布することにしました。 なので、それについてご説明したいと思います。 なお、最近の日本の自然言語処理界隈では、文分散表現モデルであるBERTの日本語を含む多言語モデルが公開になったばかりなので、日本語の単語分散表現モデルの配布は大変今更感があるなあ・・・と思ったりもしています。 ですが、日本語を対象とした文・単語の分散表現共に、配布されているのはWikipediaを学習コーパスとしたものが殆どです。 なので、WikipediaではカバーしきれないSNSやWeb上の文書を学習コーパスとした分散表現のモデルを公開することは一定の価値があると考えています。 本言語資源に関しては、2019年6
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
