自然言語処理モデル（BERT）を利用した日本語の文章分類 〜GoogleColab & Pytorchによるファインチューニング〜 - Qiita

はじめに 自然言語処理の世界で様々なブレークスルーを起こしている**「BERT」**をpytorchで利用する方法を紹介します 特に実務上で利用するイメージの沸きやすい、手元のラベル付きデータでファインチューニングをして、分類問題を解くタスクを行ってみたいと思います 読み込むデータをpandasで少し整形してあげれば他データでも応用することはできるはずなので、是非、お手元の様々なデータで試して頂ければと考えています 環境 Google Colaboratory（GPU環境） Google Colaboratoryの環境設定方法は様々な紹介記事があるので、それらをご参照ください 利用データ ライブドアニュースコーパス 「ITLife Hack（IT関連記事）」と「Sports Watch（スポーツ関連記事）」の記事を利用 それぞれの記事内容（テキスト）から、どちらのメディアの記事なのかを推定

[gengohouse]

“自然言語処理モデル（BERT）を利用した日本語の文章分類 〜GoogleColab & Pytorchによるファインチューニング〜”

[misshiki]

“自然言語処理の世界で様々なブレークスルーを起こしている「BERT」をpytorchで利用する方法を紹介します”