ChatGPTとPydanticでかんたん契約書解析 - MNTSQ Techブログ
こんにちは、MNTSQでアルゴリズムエンジニアとチームマネージャーをやっている平田です。 MNTSQでは自然言語処理を使って契約書を解析したり検索したりする機能を開発しています。 契約書解析には、次のようなタスクがあります。 秘密保持契約等の契約類型に分類 契約締結日や契約当事者等の基本情報を抽出 条項（第1条, 第2条, ...）単位で分解 本稿では、これらの契約書解析タスクをGPT-4oに解かせてどんな結果になるか見てみます。 ざっくりやり方 GPT-4oのAPIを呼び出すところ ここではAzure OpenAIのGPT-4oを使います。Microsoftのサンプルコードほぼそのままですが、一応貼り付けておきます。 from openai import AzureOpenAI client = AzureOpenAI( api_version="2023-05-15", azure_e
もし「GitHub Copilot」を現役弁護士が使ったら？ - MNTSQ Techブログ
こんにちは。GitHub Copilotを先日初めて触って、感銘を受けたMNTSQ代表の板谷です。MNTSQの代表をしておりますが、現役の弁護士でもあります。 なぜ私が、GitHub Copilotに感銘を受けたかというと、「プログラミングの LLM による進化」は、契約という言語をコーディングするためにもドンピシャで使えそうだと感じたからです。 例えば、GitHub Copilot では、自分の過去のコードを参照して、最適なコードをサジェストしてくれます。 これは、契約に関わるすべてのビジネスパーソンが求めていたものです！契約の 99.9%が過去のコードの使い回しであるにもかかわらず、毎回ゼロからコーディングするのが本当に苦痛だからです。ちなみに、前回契約と理由なく diff があると取引先に怒られます。笑 しかし、GitHub Copilot 的なものがプログラミング言語だけでなく契約
pythonの依存関係解析ツール、pydepsを使う - MNTSQ Techブログ
はじめに 皆様はpythonで書かれたソフトウェアのリアーキテクティング1をどのように進めていますでしょうか？ 既存のソフトウェアに新規機能が追加しにくいとか、機能が修正しにくい等の問題がある場合にリアーキテクティングは有効です。 リアーキテクティングの初手としては既存のソフトウェアが抱える課題の洗い出しが行われます。その際にソフトウェア内のモジュール同士の依存関係を図で把握したい場面があります。 モジュール同士の依存関係が図示されていれば、モジュール同士の構造上の問題点を伝えやすくなり、かつモジュール同士の関係を将来的にどのように落としていくかも議論しやすくなります。 このような用途に用いるpython用の依存関係解析ツールとして、今回はpydepsを紹介します。 pydeps.readthedocs.io なお、本記事で扱うコードは下記にアップロードしてあります。 GitHub - U
Transformersを用いた固有表現抽出のtips - MNTSQ Techブログ
TL;DR TransformersのNERではFast Tokenizerを使うことで、サブトークン ↔ ラベルのアラインメントが実装できる。 長いテキスト入力については、無駄なpaddingを最小限にとどめて高速処理するために、入力を固定長分割するのが良い。 検出漏れが問題になるようであれば、ストライド付きのwindow処理を追加するのが良い。 サンプル実装: github.com 背景 この記事を目に留めていただいた方にはおそらくおなじみであろう Hugging Face の Transformers *1。 BERT等のTransformer素子ベース事前学習モデルを用いた転移学習が容易に実験できるライブラリである。 最新モデルのモジュールがすごいスピードで実装されることに加えて、事前学習モデルおよび依存するトークナイザが一緒に管理・ダウンロードできる点がご利益として特に大きい。
JuliaとPythonを併用したデータ処理のススメ - MNTSQ Techブログ
Pythonでデータ処理をしている際、numpyにはまらないごちゃごちゃした前処理があり、ちょっと遅いんだよなぁ。。。となること、ないでしょうか。 ルーチンになっている解析であれば高速化を頑張る意味がありそうですが、新しい解析を試行錯誤している最中など、わざわざ高速化のためのコードをガリガリ書いていくのは辛いぐらいのフェーズ、ないでしょうか。 こんなとき、私はJuliaを使っています。Juliaは特別な書き方をしなくても高速になる場合が多く、並列処理も簡単にできます。 julialang.org Julia、いいらしいが名前は聞いたことがあるけど使うまでには至ってない、という方がと思います。今まで使っているコードの資産を書き直すのは嫌ですよね。 しかし、JuliaにはPythonの資産を活かしつつ高速にデータ処理がするための道具がそろっています。 今回の記事はPythonとJuliaをいっ
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