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文章の自然さが分かる?MLM Scoringを日本語に適用してみた - Qiita
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はじめに この記事では,論文の解説をしつつ,それを基にPythonで再現実装したパッケージを紹介していき... はじめに この記事では,論文の解説をしつつ,それを基にPythonで再現実装したパッケージを紹介していきます. 具体的には,英語と日本語文に対しての例文を用いた検証を行います. 英語文は本家様の論文中でかなり検証が行われているため,本記事では例文の検証のみに留めます. 本家様の論文及び実装ではmxnetと呼ばれるフレームワークが使われており,Huggigfaceのモデルは数個しか利用できません. そこで,Huggingfaceで公開されている大体のモデルが試せるように実装しました. MLM Scoringとは Masked Language Model Scoring (ACL 2020) という論文でで提案された文章の自然さをスコアとして表そうという試みの中で登場するスコアの計算手法がMLM Scoringです. MLM Scoringと一括りにしてしまっていますが,本記事で紹介する部分

