BERTなどの事前学習済み言語モデルを使えば、関係知識を抽出することができるよ、という研究の実装。ファインチューニングとかは不要らしい。FAIR製。

wanchan-daisuki のブックマーク 2019/09/18 12:33

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4674591838284161346/comment/wanchan-daisuki" data-user-id="wanchan-daisuki" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/github.com/facebookresearch/LAMA" data-original-href="https://github.com/facebookresearch/LAMA" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Fgithub.com%2Ffacebookresearch%2FLAMA" data-user-icon="/users/wanchan-daisuki/profile.png">GitHub - facebookresearch/LAMA: LAnguage Model Analysis</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/NLP">NLP</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">BERTなどの事前学習済み言語モデルを使えば、関係知識を抽出することができるよ、という研究の実装。ファインチューニングとかは不要らしい。FAIR製。</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/wanchan-daisuki/20190918#bookmark-4674591838284161346"><span class="datetime-body">2019/09/18 12:33</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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