10分でできるBERT (英文テキストのQA) - Qiita

はじめに 「XX分でできるBERT」シリーズ第二弾です。 (第一弾の記事はこちら → 60分でできるBERT(英語テキストの感情分析)) 今回は、事前学習モデルを使って、そのまま予測するので、学習が不要、よって、本当に10分かからずにBERTの予測モデルを動かすことができます。 Question-Answering予測とは BERTが活用できるテキスト分析のパターンの一つです。入力として「ヒントとなる一連のテキスト」と「そのテキストを前提とした質問」の対になる文をモデルに入力します。すると、モデルはヒントとなるテキストの特定の範囲を FromとToのインデックスで示します。 この範囲の文章が、質問への回答となっている仕掛けです。 BERTでは、このような振る舞いをする事前学習済みモデルがすでにできあがっていて、モデルをロードするだけで、学習なしに予測ができるというのです。本当なのか、早速試

[misshiki]

“「XX分でできるBERT」シリーズ第二弾です。今回は、事前学習モデルを使って、そのまま予測するので、学習が不要、よって、本当に10分かからずにBERTの予測モデルを動かすことができます。”