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GitHub - dmmiller612/bert-extractive-summarizer: Easy to use extractive text summarization with BERT
【機械学習】古いtransformersでも最新のBERTの日本語学習済みモデルを使いたかった | ゆとって生きたい。
日本語の学習済みモデルを使用する際は、東北大学が公開してくれている学習済みのモデルを使用することが一般的だと思います（多分）。 そんな状況が続いていたのですが、当然ながら学習データもやや古くなり新しい使われ方をし始めた言葉（コロナなど）に対して、精度が下がるようになっている現状がありました。 ということで、新しい学習済みのモデルを探していたのですが、その導入で躓くポイントが有ったので知見として残しておこいたいと思います。 やりたいこと 東北大学が公開している日本語版学習済みBERTモデルの最新のものを使用したい。 https://huggingface.co/cl-tohoku/bert-base-japanese-v2 ちなみに、よく探すと出てくる事前学習済みのモデルは下記になりますが、 https://huggingface.co/cl-tohoku/bert-base-japanes
SentencePieceをpythonスクリプトから使ってみる
こんにちは、ぐぐりら(<a href="https://twitter.com/guglilac">@guglilac</a>)です。 modelの学習はコマンドラインからやるのが普通、みたいな記事をみましたが、pythonからでもできるのでそちらでやります。 他の記事ではわざわざsubprocessを使ったりしていますが、普通にpythonライブラリにtrainerを用意してくれているのでありがたく使えばよいです。 日本語の記事がなかったので一応書きます ## sentence pieceとは 文章をいくつか区切ってそれらを機械学習モデルに食わせる、みたいなことはよくやります。 MeCabを使って形態素解析するのがよくやられる手法です。 Mecabでは対応する辞書を使って文章を分割します。辞書にはneologdとかがよく使われます。 これでも上手くいくことも多いですが、語彙数が大きくなっ
うわっ…私の言語モデル、古すぎ…？ | 株式会社AI Shift
こんにちは、AIチームの戸田です 今回は去年Google検索に導入されたことでも話題になったBERTを使った比較実験の記事を書かせていただきます というのも昨年発表報告を書かせていただいた第10回対話シンポジウム、参加して特に印象に残ったことの一つとして、文章をベクトルに変換するモデルとして BERT^1 を使用するのが当たり前になっていたことがあります 私が遅れているだけなのかもしれませんが、とりあえず文章をベクトル化するときはBERTという雰囲気で、Word2Vecで得られた単語ベクトルをコネコネ…とやっているのは(おそらく)今回の会議では私達だけだったと思います BERTはファインチューニングにより自然言語処理の多くのタスクでState of the artを達成しましたが、単純な文書ベクトル抽出器としての能力はどうなんでしょうか？ 私は手軽に文章の分散表現を得る方法としてWord2
BERTで文章のベクトル表現を得るための環境構築紹介 - Qiita
BERTが様々な自然言語処理タスクでSOTAを達成し、コミュニティを賑わせたことは記憶に新しいと思います。 同時にBERTの事前学習には時間がかかることが知られていますが、ありがたいことに本家Googleや有志の方々が事前学習を行ったBERTモデルを配布しています。 本記事ではそんなBERTの恩恵を得るべく、表題のように事前学習済みのBERTを通して文章のベクトル表現を得るための環境作りを紹介します。 私が業務で試した範囲だとBERTのベクトル表現に変更しただけで全てのタスク、特に教師データが少ないタスクでは精度が大きく向上しました。 今までWord2vecやGloVe,fastTextしか知らなかった方は是非試してみてください。 ちなみに本記事で紹介する手法の代案としてbert-as-serviceなどもありますが、デプロイが複雑になりやすいことと、何かしらの例外が発生すると固まってしま
BERT with SentencePiece を日本語 Wikipedia で学習してモデルを公開しました
TL;DR 日本語 Wikipedia で学習した BERT モデルを公開しました yoheikikuta/bert-japanese livedoor ニュースコーパスで finetuning して良い性能を発揮することも確認 まあまあコスト掛かっているので、役に立った場合は BOOTH の商品ページ でサポートしてくれると嬉しい BERT の登場以降、自然言語処理の応用タスクを気軽に解く機運が高まってきたように思う。 自分はもともと画像分析の方に重きを置いていたが、最近は割と自然言語処理の応用タスクに興味があって色々やっていた。 BERT が決定版とも思わないし今後もどんどん改良はされていくとは思うが、ともかく機械学習モデルを利用する側にとってはかなり気軽に自然言語処理の応用タスクを解けるようになってきている。良いことだ。 これは誰か日本語の tokenizer を使った pretra
bert-as-serviceで作るGPU無しのBERTサーバー - Qiita
はじめに 文を投げるとBERTで文ベクトルに変換して返してくれるサーバーを作ります。日本語も英語も利用したいので両方対応させます。 BERTとは Googleが2018年の終わり頃に発表した自然言語処理の事前学習済みモデルです。複数のNLPタスクでstate-of-the-artを叩き出し、その凄まじい性能でNLP界隈で話題になりました。 ただモデルのサイズも凄まじ過ぎて、一番性能の高いBERTは安GPUではFine Tuningはおろか推論すらOut of memoryで動きません。目の前に自然言語処理の最先端があるのにそれを使えないのは悔しい限りです。 目的 そこそこのCPUと大容量のメモリを積んだちょっと強い民生向けコンピューター（GPU非搭載）上でBERTを動かし、文ベクトルを出力させます。 データを前処理的にBERTの文ベクトルに変換することで、強力な計算リソースが無い状況でもB
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GitHub - huggingface/transformers: 🤗 Transformers: State-of-the-art Machine Learning for Pytorch, TensorFlow, and JAX.
Deploying BERT using Kubernetes
Semantics at Scale: BERT + Elasticsearch