はじめての自然言語処理 T5 によるテキスト生成の検証 | オブジェクトの広場
前回はテキストマイニングの手法と OSS を用いた実践について紹介しました。今回は、Google の T5(Text-to-Text Transfer Transformer) によるテキスト生成について、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。 1. はじめに 本記事では Google の T5(Text-to-Text Transfer Transformer) 1によるテキスト生成について、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。実験としては livedoor ニュースコーパス2での文章分類、やさしい日本語コーパス3及びやさしい日本語拡張コーパス4を用いたやさしい日本語変換を行いました。今回も Google Colaboratory で動かすことを想定したコードスニペットを入れていきますので、実際に動かしたり対象を変えてみたりして試して頂けると良いかと思います
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
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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