BERTの学習済みモデルを使ってみる | NHN テコラス Tech Blog | AWS、機械学習、IoTなどの技術ブログ
こんにちは。データサイエンスチームのtmtkです。 この記事では、最近公開されたBERTの学習済みモデルを試してみます。 はじめに 今年10月末に、BERTという自然言語処理のモデルが発表されました。事前に学習したモデルをファインチューニングする仕組みで、自然言語処理の各種タスクで最高のスコアを更新したため、話題になりました。 このBERTのソースコードと事前学習済みのモデルが、先月末にGitHubで公開されました。 この記事では、このBERTの事前学習済みモデルをつかって、英語の文が「Alice’s Adventures in Wonderland（不思議の国のアリス）」と「Pride and Prejudice（高慢と偏見）」の二つのうちどちらの作品の文かを判定する機械学習モデルを作ってみます。 実験 いつものように、AWSのEC2で実験をします。AMIとしてDeep Learning
ニューラルかな漢字変換 - Qiita
3行まとめ Recurrent Neural Networkによるかな漢字変換をTensorFlowを使って実装しました。 既存手法のN-gramと比べて高い精度（文正解率2.7ポイント向上・予測変換3.8ポイント向上）を実現しました。 RNNの特性により離れた単語の共起関係と低頻度語の扱いが改善されました。 かな漢字変換とN-gramモデルの限界 パソコンやスマートフォンで日本語を入力するためのかな漢字変換には、同音異義語や単語区切りに曖昧さがあります。この問題に対処するため、現在は大規模な訓練データに基づく統計的言語モデルが主流になりました。その中でも代表的な単語のN-gramモデル1では、連続する単語列の頻度を使って言語モデルを構成し、変換候補の確率が高いほど順位が高いと考えます。 しかし、N-gramモデルには離れた単語の共起関係を考慮できないという問題点（マルコフ性）と、低頻度語
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