メタ、「GPT-3並み」の大規模言語モデルを研究者向けに無償提供
メタ（旧フェイスブック）AIラボは、自社開発した大規模言語モデル「OPT」を研究者向けに無償で提供を開始した。オープンAIの「GPT-3」と同じパラメーター数を持つ。同モデルの構築方法や訓練方法の詳細も公開しており、巨大テック企業の取り組みとしては異例だ。 by Will Douglas Heaven2022.05.09 56 11 メタ（旧フェイスブック）AIラボは、オープンAI（OpenAI）の先駆的なニューラル・ネットワーク「GPT-3」の驚くべき能力と有害な欠陥の両方を継承する新しい大規模言語モデル「OPT（Open Pretrained Transformer）」を作成し、研究者向けに提供を開始した。同モデルの構築方法や訓練方法の詳細も公開する。巨大テック企業の取り組みとしては異例のことだ。 「自社の研究を他者が精査できることは、研究にとって重要なことだと強く思っています。他の研
Rasa+GiNZAによるお手軽チャットボット作成 - OPTiM TECH BLOG
R&Dチーム所属の伊藤です。GiNZAについて検索しようとして(地名の)銀座についての結果が出てくると悲しくなります。 今回はチャットボットの作成についてです。前から気になっていたRasaを試してみたので備忘録がてらまとめてみました。 はじめに 準備 ドメインの設定 intents entities slots responses forms actions モデルの設定 language pipeline policies モデルの訓練データ nlu rules stories エンドポイント設定 モデル訓練 チャットボット実行 おわりに はじめに RasaはRasa Technologies GmbHより提供されるオープンソースの対話システム作成フレームワークです。 Pythonで書かれており、自然言語理解のモデル訓練・推論環境や対話管理ツール、データベースやAPIに接続するためのエン
Wikipediaを用いた日本語の固有表現抽出データセットの公開
ML事業部の近江崇宏です。 ストックマークではプロダクトで様々な自然言語処理の技術を用いていますが、その中のコア技術の一つに固有表現抽出があります。固有表現抽出はテキストの中から固有表現（固有名詞）を抽出する技術で、例えば「Astrategy」というプロダクトでは、固有表現抽出を用いてニュース記事の中から企業名を抽出しています。（企業名抽出については過去のブログ記事を参考にしてください。） 一般に、固有表現抽出を行うためには、大量のテキストに固有表現をアノテーションした学習データをもとに機械学習モデルの学習を行います。今回、ストックマークは固有表現抽出のための日本語の学習データセットを公開いたします！ご自由にお使いいただければと思います！ レポジトリ：https://github.com/stockmarkteam/ner-wikipedia-dataset 固有表現をハイライトしたサンプ
類似文字列検索ライブラリResemblaを公開しました
LINE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 LINEでClovaの開発をしている上村です。これはLINE Advent Calendar 2017の13日目の記事です。今日は文字列の話をします。 はじめに 与えられた文字列によく似たものを大きな文字列集合から探すということは、古典的でありふれていながら奥が深く難しい問題です。文字列の類似度を正確に見積もるには複雑な計算が必要ですが、膨大な量のコーパスが与えられたときも可能な限り高速に応答を返す必要があります。 検索する文字列の性質をよく把握することも、品質のよい類似文字列検索を行うためには極めて大切です。ここで、今回考える問題の例を見てみます。 この例では、1文字ずつ違いを見つけ出したり、単語単位で見たり、文全体が疑問文
TIS、自然言語処理で企業名認識を行うための辞書「JCLdic」を無償公開
TIS、自然言語処理で企業名認識を行うための辞書「JCLdic」を無償公開企業名のカバレッジ範囲が高い辞書で、自然言語処理など多様なシーンでの活用を目指す TISインテックグループのTIS株式会社（本社：東京都新宿区、代表取締役会長兼社長：桑野 徹、以下：TIS）は、自然言語処理で企業名認識を行うための辞書「JCLdic」（日本会社名辞書）を無償公開し、辞書を生成するコードをオープンソースソフトウェア（OSS）として公開することを発表します。 ・「JCLdic」公開ページ：https://github.com/chakki-works/Japanese-Company-Lexicon （利用は上記のページからダウンロード） 「JCLdic」は800万以上の企業名を収録している企業名辞書です。国税庁が公開している法人情報(2019年12月27日まで)の商号に対して、別名生成手法を適用してTI
ディープラーニングで作る固有表現認識器 - Ahogrammer
固有表現認識は自然言語処理の基礎技術であり、様々なタスクの要素技術として使われます。たとえば、情報抽出や対話システム、質問応答といった応用システムの中で固有表現認識は使われることがあります。また、関係認識やEntity Linkingといった基礎技術で使われることもあります。 従来の固有表現認識では、言語に特有な特徴や外部知識に依存した手法が使われていました。これらの手法では、特徴を人間が定義することで、高性能な認識を実現していました。ただ、言語依存の特徴を使うため、モデルを新しい言語に対して適用する際のコストが高くなる問題があります。 本記事では、ディープラーニングを使って言語的な特徴や外部知識に依存しない固有表現認識器を作成します。本文は以下の内容で構成されています。 実装するモデルの説明 モデルの実装 モデルの学習 全体のコードは以下のGitHubリポジトリにあります。スターしていた
実践！固有表現認識 ~Flairを使って最先端の固有表現認識を体験しよう~ - Ahogrammer
自然言語処理の分野で昔から研究され、実際に使われている技術として固有表現認識があります。固有表現認識は、テキスト中で固有表現が出現する位置を特定し、人名や地名などのラベルを付与するタスクです。情報抽出や質問応答、対話システムなどへの幅広い応用が可能なため、今でも盛んに研究され、使われている技術です。本記事では、日本語の固有表現認識をFlairと呼ばれるPythonパッケージを使って実現する方法について紹介します。 準備 本記事では Flair を使って固有表現認識のモデルを学習させます。Flairは最先端の自然言語処理のモデルを簡単に使い始められる形で提供してくれているパッケージです。その中で提供されている機能として、固有表現認識や品詞タグ付け、文書分類のモデルを学習するための機能があります。使い始めるために、以下のようにしてFlairをインストールしておく必要があります。 $ pip i
Python用の自然言語処理ライブラリ”StanfordNLP”を試す | DevelopersIO
StanfordNLPとは StanfordNLPとは、スタンフォード大学の自然言語処理(Natural Language Processing, NLP)グループが提供するPythonのNLPライブラリです。 同じくスタンフォード大学のNLPグループが提供するStanford CoreNLPというJavaで書かれたNLPツールのサーバーにアクセスする為のパッケージが含まれています。 GitHub - StanfordNLP GitHub - Stanford CoreNLP ライセンス 基となるStanford CoreNLPはGNU GPL(v3以降)ですが、StanfordNLPはApache License Version 2.0となっています。 特徴 StanfordNLPは、Python3.6以降をサポートしており、トークナイザー、形態素解析、依存関係パーサー等の機能を有します
日本テレビ東京で学ぶMeCabのコスト計算 | mwSoft
今回はこの言葉の解析をMeCab＋NAIST辞書にお願いして、結果を分析することで、MeCabが行っているコスト計算について勉強してみたいと思います。 とりあえず実行してみる さっそくMeCabに「日本テレビ東京」を解析してもらいましょう。 $ echo 日本テレビ東京 | mecab 日本 名詞,固有名詞,地域,国,*,*,日本,ニッポン,ニッポン,, テレビ東京 名詞,固有名詞,組織,*,*,*,テレビ東京,テレビトウキョウ,テレビトーキョー,, EOS 「日本 | テレビ東京」と分けていますね。視聴率的には負けていますが、NAIST辞書的には日本テレビよりもテレビ東京が優先されたようです。 ちなみに「フジテレビ東京」ではどうなるでしょうか。 $ echo フジテレビ東京 | mecab フジテレビ 名詞,固有名詞,組織,*,*,*,フジテレビ,フジテレビ,フジテレビ,, 東京 名詞,
新語・固有表現に強い「mecab-ipadic-NEologd」の効果を調べてみた
このようにすることで、 そもそも mecab-ipadic-NEologd に意味はあるの? mecab-ipadic-NEologd で分かち書きして悪影響は無いの? mecab-ipadic-NEologd を週2回も更新することに意味はあるの? などの典型的な疑問について考察する材料を得たいと考えました。 学習器と特徴ベクトルの作り方 学習器は LIBLINEAR を使用しました。LIBLINEAR で学習するときのパラメーターですが、今回は辞書やデータごとに最適なパラメーターを探すことが今回の目的ではありません。そこで、別の期間のデータと MeCab 用の辞書を用意して、事前に実験と相対的に同様なデータと辞書の関係を作って探索することにしました。その結果、「s=5, c=0.8, B=-1」という設定が比較対象の UniDic にとって総合的に有利だったのでそれを採用しました。 各
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実務で使う固有表現抽出 / Practical Use of Named Entity Recognition