BERTとベクトル検索を用いたYahoo!ショッピングの製品名寄せ作業の効率化検証
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog こんにちは。CTO直下のR&D組織であるテックラボにて、コマース領域向けの研究開発に取り組んでいる脇山です。 本記事ではベクトル検索を製品への紐付け（いわゆる名寄せ）業務に利用した事例を紹介します。 商品を製品マスタに紐付けする みなさんはYahoo!ショッピングで商品を探したことがあるでしょうか？ Yahoo!ショッピングにはいろんなストアが商品を出品しているため、同じ商品を異なるストアが販売しています。そのため、「コカ・コーラ 500ml 48本」といったクエリで検索すると、検索結果に異なるストアが出品した「コカ・コーラ 500ml 48本」の商品が複数並ぶことがあります。商品を購入する際は、同じ商品でも商品価格や送料などがス
ヤフーにおける自然言語処理モデルBERTの利用
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog こんにちは。Yahoo! JAPAN研究所で自然言語処理の研究開発をしている柴田です。 私は自然言語処理の研究と、最新の自然言語処理技術を社内のサービスに適用できるようにする開発の両方を行っています。今日は後者の話をします。 この記事ではBERTというモデルに焦点をあて、BERTの概要と、社内でのBERTの利用、最後に具体例として検索クエリのカテゴリ分類について紹介します。 ※この記事で取り扱っているデータは、プライバシーポリシーの範囲内で取得したデータを個人が特定できない状態に加工しています。 1. BERTとは 2018年にGoogleからBERT (Bidirectional Encoder Representations
深層学習による自然言語処理入門: word2vecからBERT, GPT-3まで
第1回Webインテリジェンスとインタラクションセミナー（いまさら訊けないシリーズ「言語処理技術」）での発表資料です。 https://www.sigwi2.org/next-sigRead less
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