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ファインチューニングの課題を自然言語処理で最適化 | ジェットラン・テクノロジーズ
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意図解釈 / 意味解析を実現 生成系AIの登場によりこれまで以上に類似した内容、著作権の配慮が必要です ... 意図解釈 / 意味解析を実現 生成系AIの登場によりこれまで以上に類似した内容、著作権の配慮が必要です 様々な表現違いに類義語辞書の導入をご検討ください 課題はファインチューニング 生成系AI、検索エンジン最適化の中でも 「同じ意味を持つ言葉のネットワーク」 「どこかで繋がりを持つ言葉のネットワーク」 は日本語を知る上で重要です 類語(シソーラス)では医療・学校名・地名・センシティブワードといった用語にも対応し より質の高い自然言語処理ソリューションを提供いたします 多次元化されたキーワードは、カテゴライズだけでなく 5W1H(「When(いつ)」「Where(どこで)」「Who(だれが)」「What(なにを)」「Why(なぜ)」「How(どのように)」) 感情値などが抽出できるため、テキストの解析・集計からSNS分析、機械学習トレーニングデータの仕分けまで、様々な用途に活用できます トー