自然言語処理の王様「BERT」の論文を徹底解説 - Qiita
結果は以下。 $\mathrm{BERT_{BASE}}$および$\mathrm{BERT_{LARGE}}$いずれもそれまでのSoTAモデルであるOpenAI GPTをはるかに凌駕しており、平均で $\mathrm{BERT_{BASE}}$は4.5 %のゲイン、$\mathrm{BERT_{LARGE}}$は7.0%もゲイン が得られた。 BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding, Devlin, J. et al. (2018) 1.4.2 SQuAD v1.1 SQuAD(Stanford Question Answering Dataset) v1.1[Rajpurkar (2016)]はQ&Aタスクで、質問文と答えを含む文章が渡され、答えがどこにあるかを予測す
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テレビ視聴データとブランドマネジメント〜新たなテレビマーケティングの形とは？〜【セミナーレポート】vol.3｜Screens｜映像メディアの価値を映す
テレビ視聴データとブランドマネジメント〜新たなテレビマーケティングの形とは？〜【セミナーレポート】vol.3 イベント テレビCM 視聴質 2019年2月26日、東京・六本木の日本マーケティング協会 アカデミーホールにてシンポジウム『テレビマーケティングデータの最前線 〜広告主が真に必要とする評価軸とは？〜』が開催され、テレビ媒体におけるマーケティングデータの具体的なケース紹介とともに、今後に向けた展開のヒントを探るディスカッションが行われた。 その中で今回は『テレビ視聴データとブランドマネジメント』と題され行われたセミナーの模様をお伝えする。 このセミナーには、株式会社Mizkan Holdings 執行役員CDO 渡邉英右氏（写真：左）、株式会社インテージ Life Log Data事業本部 クロスメディア情報部 部長 李相吉氏（写真：右）が登壇し、ブランド浸透における消費者層の変容を
cvpaper.challenge -CVの動向とこれからの問題を作るために- (東京大学講演)
2016年9月26日に東京大学にて講演した内容です． cvpaper.challenge2016は産総研，東京電機大，筑波大学，東京大学，慶應義塾大学のメンバー約30名で構成されています． 2015年はCVPR2015の全602論文を読破し，PRMUにて論文調査からアイディア考案，論文化までをカバーする「DeepSurvey」を提案しました． 2016年は「1000本超の読破」と「コンピュータビジョンの上位会議への投稿」を目標に活動しております． Twitterで論文情報を随時アップしてます． Twitter： https://twitter.com/CVpaperChalleng 質問コメント等がありましたらメールまで． Mail ： cvpaper.challenge@gmail.com Read less
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