文章からLGTM数を予測して「バズる記事」を判別してみた - Qiita
はじめに Qiita初心者の@pyopp8128と申します。 これまでに記事を2本ほど投稿してみたのですが、他人に見てもらえる記事というのはそう簡単に書けるものでもなく、「あ～楽してLGTM沢山貰いたいな～」などと言っているところでしたが、じゃあ LGTMが多くつく記事ってどんな記事だ？ という疑問に至りました。 そこで、記事本文を自然言語処理により解析し、LGTMがつく/つかないを判別する機械学習モデルができないか を試してみることにしました。 本記事の内容は以下の通りです。 LGTMの数を基準に、Qiita上の記事がバズるかバズらないかを判別するAI を作ったよ BERTのファインチューニングにより、Qiita中の記事がLGTM>100かどうか判別する2クラス分類深層学習モデルを作成したよ Qiita APIを通して取得した約10,000記事のデータセットを用いてモデル構築&性能評価を
【PyTorch】BERTの使い方 - 日本語pre-trained modelsをfine tuningして分類問題を解く - Qiita
【PyTorch】BERTの使い方 - 日本語pre-trained modelsをfine tuningして分類問題を解くPython自然言語処理機械学習PyTorchbert はじめに 自然言語処理の様々なタスクでSOTAを更新しているBERTですが、Google本家がGithubで公開しているものはTensorflowをベースに実装されています。 PyTorch使いの人はPyTorch版を使いたいところですが、PyTorch版は作っていないのでHuggingFaceが作ったやつを使ってね、ただし我々は開発に関与していないので詳しいことは彼らに訊いてね！とQAに書かれています。 HuggingFace製のBERTですが、2019年12月までは日本語のpre-trained modelsがありませんでした。 そのため、英語では気軽に試せたのですが、日本語ではpre-trained mod
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