【日本語モデル付き】2021年に自然言語処理をする人にお勧めしたい事前学習済みモデル - Qiita
要点 T5（Text-To-Text Transfer Transformer、論文、日本語解説記事）の日本語モデル（事前学習済みモデル）を作り、公開しました。ご活用ください。 T5とは、様々な自然言語処理タスクの入出力がともにテキストになるよう問題形式を再定義することにより、一つの事前学習済みモデルを多様なタスク用に転移学習させることができる高い柔軟性を持ち、かつ、性能も優れている深層ニューラルネットワークです。 転移学習の例: 文章分類、文章要約、質問応答、対話応答、機械翻訳、含意関係認識、文の類似度計算、文法的妥当性判定、タイトル生成、スタイル変換、誤字修正、検索結果のリランキングなど（固有表現抽出などのシーケンスラベリングの実施例はない？） 日本語T5モデルはHugging Face Model Hubからダウンロードできます。 ベンチマークとして、ある分類問題について、既存のmT
自然言語処理研究の最前線 ー海外でのビジネス事例6選ー | AI専門ニュースメディア AINOW
最終更新日： 2019年7月31日 「自然言語処理」という言葉を目にしたことがある人も多いでしょう。人間の言葉を機械が扱えるようにする自然言語処理は、チャットボットなどに活用され、研究も盛んに行われています。 今まで人間の言葉を「理解する」ことに主眼が置かれていた自然言語処理の研究ですが、現在の英語圏における自然言語処理の最新記事においては、「予測」や「生成」といった単語がキーワードとなっています。 そこでこの記事では、グローバルな自然言語処理研究のトレンドを紹介し、それを生かしたどんなビジネスが生まれているのか、そして生じてくる課題を詳しく紹介していきます。 世界の自然言語処理研究の最前線 解析から予測、そして生成へ 自然言語処理（英語表記：Natural Language Processingの頭文字をとってNLPと略記されることもある）とは、コンピュータに（英語や日本語のような）ヒト
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