本記事について Huggingface transformersを利用して、ひたすら101問の実装問題と解説を行う。これにより、自身の学習定着と、どこかの誰かの役に立つと最高。 本記事では、transformersの実行環境構築・極性判定(Sentiment Analysis)・質問回答(Question Answering)の推論の例題を解く。 はじめに 近年、自然言語処理・画像認識・音声認識において、Transformerを使った事前学習モデルの成果が著しい。一方、日本では日本語で公開されている事前学習モデルを使いこなし業務に活用されている例はまだ限られている。そこで、本記事の最後に掲載した拙著では、huggingfaceを使った事前学習モデルの実装方法を、読者の手元で試せる環境構築も含めて合計101問の問題・解答例を公開する。 対象読者 人工知能・機械学習・深層学習の概要は知っている
海外の自然言語処理活用事例シリーズはこちらです。 Part.1・Part.2・Part.3・Part.4・Part.5 第五回 質問回答・対話~チャットボットに見る可能性~ 第四回では、文章の内容を機械が要約して返す機能である自動要約について、活用事例と、2020年に開発されたばかりの最新アルゴリズム「PEGASUS」を紹介しました。本記事では連載最終回として質問自動回答や対話応答のタスクについて、チャットボットを通じた技術・事例両方の側面から取り上げます。 チャットボットとは 人間に代わり入力に対し質問自動回答・対話という自然言語処理タスクを行います。その内容や構造によって、次の2種類に大別されます。 ①AI-based chatbot: Echo(Amazon社)やSiri(Apple社)など、日常的に使用している方もいらっしゃるのではないでしょうか。「Alexa、7時に目覚ましかけて
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