BERTopicを使用したインタラクティブトピックモデリング
毎日、企業は大量の非構造化テキストを扱っています。電子メールでの顧客とのやり取りから、オンラインのフィードバックやレビューまで。この大量のテキストを処理するために、トピックモデリングに目を向けます。繰り返し発生するトピックを特定することにより、ドキュメントから自動的に意味を抽出する手法。 数ヶ月前、トピックモデリングにBERTを活用することに関する記事を書きました。思いがけず爆発し、ポジティブなフィードバックに驚きました！ 私は、記事の基になっているトピックモデリング手法であるBERTopicをさらに開発することに焦点を当てることにしました。 BERTopic は、BERT埋め込みとクラスベースのTF-IDFを活用して密集したクラスターを作成するトピックモデリング手法であり、トピックの説明に重要な単語を残しながら、簡単に解釈できるトピックを可能にします。 私は今、BERTopicが十分な牽
BERT（Keras BERT）を使用した文章分類を学習から予測まで紹介！ | cloud.config Tech Blog
概要 絶賛フロントエンド勉強中の井上です。今回は自然言語処理界隈で有名なBERTを用いた文書分類（カテゴリー分類）について学習（ファインチューニング）から予測までを紹介したいと思います。本記事では実装ベースでお話しするので、「そもそもBERTって何？」という方は検索するか、参考URLを載せておくのでそこから飛んでいただけると助かります。 目次 事前準備 学習 評価 予測 参考文献 事前準備 Google Colaboratory 学習は膨大な計算量が必要なので、Google Colaboratoryを使用します https://colab.research.google.com/notebooks/welcome.ipynb?hl=ja 無料でTPU（Tensor Processing Unit）が使えるのでお得！ googleさんありがとうございます TPUはIntelのHaswellと
はじめての自然言語処理 BERT を用いた自然言語処理における転移学習 | オブジェクトの広場
前回は Rasa NLU を用いて文章分類と固有表現抽出について紹介しました。今回は昨年後半に話題となった BERT について説明し、chABSAデータセットを用いた感情分析での実験結果、アプリケーションへの組み込み方などを紹介します。 1. 始めに 本記事では Google の BERT について、その概要を紹介し、BERT の事前学習済みモデルを用いてファインチューニングにより独自のモデルを構築することを念頭に、BERT の入出力インタフェースや学習データの構造を説明します。そして、ファインチューニングにより独自のモデルを構築する例として、chABSA データセットを用いた感情分析モデル生成の実験結果およびアプリケーションから利用する際のポイントを紹介します。 2. BERTの概要 BERT (Bidirectional Encoder Representations from Tra
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