自然言語処理モデル「BERT」を用いたECサイトレビューデータの感情分析 | keywalker
日々刻々と膨れ上がる情報をどのように処理し、迅速に意思決定するかは現代の企業や個人にとって大きな課題です。ビジネス課題を洗い出すためにビッグデータの分析や可視化が有効だとわかっていても、扱いきれないこともあると思います。 キーウォーカーでは、自然言語処理の技術を使ってお客様のビジネス課題を抽出するお手伝いをしています。膨大なテキストデータをAIで分析することによって、課題が明確化され、より適切な意思決定につながります。本記事では、自然言語処理の技術のひとつ「BERT」を利用してECサイトレビューの感情分析を行った例を紹介し、このような分析を行うメリットについて述べていきます。 Keywalker データ分析サービスの詳細 BERTでできること BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers) は2018年10月にGo
データベースの概念を変えるLINEの超巨大言語モデル開発｜日本語対応の難しさ | AI専門ニュースメディア AINOW
最終更新日： 2021年5月26日 近年、自然言語処理技術の可能性が再注目されています。 人間が使用する言語（自然言語）を機械で認識する自然言語処理技術は、チャットボットとして活用が進むほか、文書の検索技術の向上など、さまざまな恩恵をもたらしています。 また、2020年は、アメリカの非営利団体 Open AIが開発した文章自動生成AI「GPT-3」をはじめ、汎用的な言語モデルが注目を集めました。膨大なテキストデータを学習した汎用言語モデルは、従来の自然言語処理技術を大きく向上させ、さらに社会を変革すると期待されています。 ▼参考記事 OpenAIがGPT-3を強化したテキスト生成APIをリリース | AI専門ニュースメディア AINOW 汎用的な言語モデルの活用に注目が集まる中、2020年11月25日にLINEが世界初となる日本語に特化した超巨大モデルの開発と、その処理に必要なインフラを構
RNNでテキスト生成やってみた！（自然言語処理）【図解速習DeepLearning】#015 - 福岡人データサイエンティストの部屋
こんにちは！こーたろーです。 本日もやってまいりましょう！【図解速習DEEP LEARNING】の自然言語処理の課題です。 今回は、テキストの生成ということで、RNNを用いて作成していきます。 必要なライブラリーのインポート データセットのダウンロード データの前処理 モデルの構築 モデルを訓練する テキストを生成する 今回は、シェイクスピア作品のデータセットを用いて、データの文字列”Shakesper”という入力に対して、文字列中の次の文字 "e" を予測するようなモデルを訓練していきます。 このモデルを繰り返し実行（呼び出し）することによって、長い文章を生成していきます。 それでは早速参りましょう！ 必要なライブラリーのインポート import tensorflow as tf import numpy as np import os import time データセットのダウンロード
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LAPRAS7分論文チェック #1 (トップ会議 ACL 2020 から読み解く自然言語処理の最新トレンド)