はじめての自然言語処理 Sentence BERT による類似文章検索の検証 | オブジェクトの広場
今回は初心に帰って類似文章検索です。連載の第1回で扱ったネタですが、 BERT を用いて再挑戦してみましょう。BERT のモデルは Hagging Face Transformers の事前学習済みモデルを用いるので、お手軽に試せるかと思います。手法としては Sentence BERT を用い、おまけとして Poor Man's BERT についても紹介します。 （本記事公開後に公開されたデータセットで再検証しています。最新情報は 第18回 をご覧ください。 2021.12.21 追記） 1. はじめに 本記事では Sentence BERT 1による類似文章検索について、学習や推論のコード例と実験結果を交えてご紹介します。前々から Sentence BERT を試したいと考えていたものの、教師あり学習に必要な日本語の類似文データが用意できずにいました。その後、画像キャプションのデータセッ
分散密ベクトル探索エンジンValdとSentence-BERTを使った類似文書検索を試す - エムスリーテックブログ
エムスリーエンジニアリンググループ AI・機械学習チームでソフトウェアエンジニアをしている中村(@po3rin) です。 好きな言語はGo。仕事では主に検索周りを担当しています。 Overview 最近、社内で情報検索論文輪読会を立ち上げました。 情報検索論文読み会のスケジュール そこでNGT-ONNGについての論文*1を紹介したところ1時間の予定のところを盛り上がりすぎて2時間超えてしまいました。 大盛り上がりのついでに、今回は情報検索論文輪読会で紹介した近似最近傍探索ライブラリNGTを内部で利用するValdを使って、類似文書検索がどのように出来るのか、現状の問題を解決できるのかを試したのでその結果を報告します。 Overview 弊社が抱える類似文書検索の課題 Sentence-BERT Valdを使った近似最近傍探索 NGT Vald Vald×Sententce-BERTで類似文書
Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks
BERT (Devlin et al., 2018) and RoBERTa (Liu et al., 2019) has set a new state-of-the-art performance on sentence-pair regression tasks like semantic textual similarity (STS). However, it requires that both sentences are fed into the network, which causes a massive computational overhead: Finding the most similar pair in a collection of 10,000 sentences requires about 50 million inference computati
T5? BERTSUM? 最近の要約言語モデルってどうなってるの？ 最新言語モデルを比較してみた | 株式会社CyberOwl
ROUGEと呼ばれるこの指標は要約の自動評価尺度であり、F1値で表されています。また、値が大きい方が精度が良いことを示しています。 ROUGE-Nスコアは正解ラベルの要訳文のN-gramのうちどれくらい出力文のN-gramが一致しているかを示します。 ROUGE-Lスコアは生成した要約文と正解ラベルの要訳文の中で最も長く一致している文字数はどのくらいかを示します。 ROUGEスコアだけ見るとPEGASUSモデルが優れていますが、実際に人間が見た時にどのように感じるでしょうか。 それでは次のセクションで実際に出力を確認してみましょう！ 比較 CNBCの記事を使って出力される要約文を比較していきます。 TikTok owner ByteDance takes on Tencent after acquiring major mobile gaming studio また、目視で判断するための参
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Text Summarization Approaches for NLP - Practical Guide with Generative Examples - Machine Learning Plus
Sentence BERT論文-和訳 | Vareal K.K.
GitHub - fastforwardlabs/extractive-summarization-with-sentencebert
