はてなブックマーク

はじめに 2018年のBERT以降、高性能な自然言語処理モデルが次々に登場しています。その中でも特に話題となったのが、2019年2月にOpen AIが発表したGPT-2（Generative Pre-Training 2）です。 GPT-2は、同じくOpen AIが開発したGPTに対して、文章生成に特化した学習をさせたモデルです。発表当初、あまりに自然な文章を生成できるとして、フェイクニュースなどの危険性から、小規模モデル（それでもパラメータ数は1億2400万）のみが公開され、以後段階的に大きなモデルが公開されています。 このGPT-2ですが、現在は全てのモデルが公開されており、Dockerコンテナまで用意されているため、誰でも簡単に試すことができます。ということで実際にいくつかの文章を入力して、どの程度自然な文章を生成できるのか確認してみます。 参考までに、公開履歴は以下の通りです。 公

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに これまでに提案されてきたNLPモデル一つ一つについて詳しく知りたかった＆改良の歴史を知りたかったため、特に有名だと思われるものをまとめました。MikolovらによるRNNLM以降を対象としています。 注）提案年については主にarXivのSubmission historyを参照しています。詳細な日付まで分からなかったものもあります。 代表的なNLPモデル・アルゴリズム一覧 RNNLM 提案年：2010 提案者：Tomáš Mikolov1,2, Martin Karafiát1, Lukáš Burget1, Jan “Hon

はじめに RPAが最近流行っているので、個人で手軽にできないのかな～と調べていたら、どうやら「SikuliX」というOSSがあるみたいなので試してみます1。 SikuliXはOpenCVでの画像認識をベースに操作します。ブラウザの操作ツールはSeleniumやPuppeteerなどが有名ですが、GUIであればブラウザに限らず動かせるのは貴重なのではないでしょうか。 今回はGoogle検索をしてみます（Seleniumでいいじゃん！）。 インストール手順 OS : Windows10 SikuliXのバージョン : 1.1.2 http://sikulix.com/ の画面右側にあるGet version x.x.xからjarを落として以下のコマンドを打ちます。 ※事前にJava8以上をインストールしておく必要があります。

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article?