BERT-to-GPT Catch Up Survey
Alternative Photographic Processes Reimagined: The Role of Digital Technology in Revitalizing Classic Printing Techniques【SIGGRAPH Asia 2023】
Alternative Photographic Processes Reimagined: The Role of Digital Technology in Revitalizing Classic Printing Techniques【SIGGRAPH Asia 2023】
huggingface / transformersを使って日本語BERTの事前学習を実施してオリジナルな言語モデルを作ってみる - Qiita
huggingface / transformersを使って日本語BERTの事前学習を実施してオリジナルな言語モデルを作ってみる自然言語処理PyTorchberttransformershuggingface はじめに huggingfaceのtransformersのライブラリを使ってBERTの事前学習をやってみました。日本語でBERTの事前学習をスクラッチで行っている記事が現段階であまり見当たらなかったですが、一通り動かすことができたので、メモがてら残しておきます。 BERTの事前学習をしてみたいけど、いまいちやり方がわからない人の一助になれば幸いです。 正直まだわかっていないところが多々ありますし、紹介する内容がセオリーな方法かもよくわかっていません。 あれこれ試している最中ですので、もっとこうしたほうがいいよ、みたいなアドバイスございましたらご教示いただけると幸いです！ 参考文献
TensorFlow World 2019（米・サンタクララ）参加レポート - Platinum Data Blog by BrainPad
10月28日から31日にかけて、アメリカ・サンタクララで開催された「TensorFlow World 2019」の様子を、現地から速報します。 こんにちは。 CDTO の太田です。10月28日から31日にかけて開催されたTensorFlow World 2019に参加してきたので、その様子を報告します。 開催概要 TensorFlow World は、 Oreilly社主催の TensorFlow に関するイベントです。これまで TensorFlow のイベントと言えばTensorFlow Dev Summitがありましたが、こちらは完全に開発者のためのものでしたが、今回開催された TensorFlow World は、より多くの方をターゲットとしたイベントです。 開催場所はサンタクララ、開催期間は 10月28日 - 10月31日 の4日間で、前半2日間はチュートリアルとハンズオントレーニ
Pretrained Foundation Models (PFMs) are regarded as the foundation for various downstream tasks with different data modalities. A PFM (e.g., BERT, ChatGPT, and GPT-4) is trained on large-scale data which provides a reasonable parameter initialization for a wide range of downstream applications. BERT learns bidirectional encoder representations from Transformers, which are trained on large datasets
BERT で簡単に日本語の文章の特徴ベクトルを取得できるクラス作った - かえるのプログラミングブログ
小ネタです。 表題の通り、日本語の特徴ベクトルを5秒で作れると嬉しいなと思ってまとめてみました。 成果物 https://github.com/osuossu8/Utils/blob/master/text_preprocess/bert_sentence_vectorizer.py 参考にさせていただいたページ huggingface/transformers の日本語BERTで文書分類器を作成する - Qiita コサイン類似度行列？それNumPyですぐ出せるよ - Qiita https://jp.quora.com/BERT-wo-shiyou-shi-te-bunshou-no-ruiji-do-wo-sanshutsu-suru-ni-ha-dono-you-na-tejun-ga-hitsuyou-desu-ka How to use サンプルとして以下の文章群について適用し
Trends in Natural Language Processing at NeurIPS 2019.
方策の長期性能に対する�効率的なオフライン評価・学習 (Long-term Off-Policy Evaluation and Learning)
ML事業部の近江崇宏です。 Stockmarkでは日々、膨大な数のニュース記事に対してBERTの推論処理を行なっています。このような重いタスクを効率的に処理するために、最近、TPUを用いたBERTの推論処理基盤をGoogle Cloud Platform上に構築し、運用を開始しました。その結果として、これまで1週間程度かかっていた、数千万件のデータの処理を1日以内で完了できるようになるなどの大きな効果を得られました。今回はこの取り組みについて紹介します。 はじめに近年のニューラルネットワークの研究の発展により、画像認識や自然言語処理の様々なタスクを人間と同等もしくはそれ以上のレベルで処理できるようになりました。その結果として、ビジネスでのニューラルネットワークの利用が進んでいます。その一方で、ニューラルネットワークには、モデルの巨大さに起因して処理時間が長いという大きな問題があります。その
Azure Machine Learning に組み込まれた BERT x AutoML で テキスト分類 - Qiita
背景 Azure Machine Learning には、ハイパーパラメーターチューニングや、クラウド上の仮想マシンの起動・停止、そして、諸々の学習うジョブの管理をまとめてやってくれる AutoML という機能があります。クラウドを使わない学習もサポートしています。 その中で、テキストのデータがあった場合に、Embedded Featurization をしてくれる機能があります。 この記事は熟読ください。 自動機械学習による特徴量化: https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/machine-learning/how-to-configure-auto-features なんと賢い事に、学習環境のGPUの有無を判断して: CPU のみ: Bidirectional Long-Short Term neural network (BiLSTM) GPU
「Python自然言語処理入門」が自然言語処理の基礎にとても良かった - karaage. [からあげ]
Python自然言語処理入門を読みました 以前レビューを書いた「ディープラーニングの数学」の作者、IBMの赤石さんから、出版社様経由で「Python自然言語処理入門」を献本いただきました。 現場で使える! Python自然言語処理入門 (AI & TECHNOLOGY) 作者:赤石 雅典,江澤 美保出版社/メーカー: 翔泳社発売日: 2020/01/20メディア: 単行本（ソフトカバー） 「ディープラーニングの数学」は、「ゼロから作るDeep Learning」に並ぶ良書と書かせていただきましたが、今回の本も自然言語処理を扱ったゼロから作るシリーズの「ゼロから作るDeep Learning ❷ ―自然言語処理編」と対になるような位置付けの良い本と思いました。 じっくり読んでいたので、読了に時間がかかってしまい、本の発売から時間が経った今更のレビューになってしまいましたが、簡単に紹介をしたい
![「Python自然言語処理入門」が自然言語処理の基礎にとても良かった - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/c4815e772b700227360cc4bcb53c62fcb2271132/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkaraage%2F20200112%2F20200112201529.jpg)
UTH-BERT: a BERT pre-trained with Japanese clinical text – 医療AI・デジタルツイン開発学講座
Abstract This page publishes a Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) model that was pre-trained with a huge Japanese clinical text (approximately 120 million lines). This model is released under the Creative Commons 4.0 International License (CC BY-NC-SA 4.0). To develop the model, we leverage the Tensorflow implementation of BERT published by Google on this page. This stu
ゲームAI、メタバース、スマートシティ
ゲームAI、メタバース、スマートシティについて解説します。
3つの要点 ✔️その１ 高速・高精度な自然言語処理モデルELECTRAが登場 ✔️その２ 低精度なGeneratorにより入力を置換することで、文全体から効率的に学習を行う ✔️その３ RoBERTaの約1/4の学習量で同等の性能を発揮 ELECTRA: PRE-TRAINING TEXT ENCODERS AS DISCRIMINATORS RATHER THAN GENERATORS written by Kevin Clark, Minh-Thang Luong, Quoc V. Le, Christopher D. Manning (26 Sep 2019 (modified: 10 Mar 2020)) Comments: accepted by ICLR 2020 Subjects: Machine Learning (cs.LG); Machine Learning (sta
精度向上が目覚ましい自然言語処理モデルだが、文脈から単語の意味を判断するのはあまり得意ではない。ただ、Googleによる自然言語処理モデルBERTに関しては、子どもがするように言語を習得し、文法まで理解するようだ。 スタンフォード大学の研究者は、BERTに穴埋め問題を大量に解かせることで、言語の構造を理解することを発見した。 文脈によって異なる単語の意味を正しく解釈研究者は、モデルにラベル付けしたデータセットで文法構造を教え込むのではなく、子どもに単語穴埋めゲームを解いてもらう要領で虫食い課題を与えた。 研究者は、欠落している単語の予測精度を向上させる際に、モデルが単に文章中の近接する単語を関連付けていると想定していたが、実際は、主語、述語、目的語……といった文法まで学習していることを発見。これにより、例えば「彼女」が誰のことを指しているかがわかり、何をしているかの推測がより正確になる。
著者のDale Markowitz氏はGoogleクラウド部門に所属するGoogle社員で、最近ではGoogle主催の開発者会議Google I/O 2021で「機械学習のよくある問題の発見と解決」というセッションを担当しました。同氏がMediumに投稿した記事『Transformer解説：GPT-3、BERT、T5の背後にあるモデルを理解する』では、現代の言語AIにおける技術的基礎となっているモデルのTransformerが数式を使わずに解説されています。 Transformer以前に自然言語処理で使われていたモデルは、リカレントニューラルネットワーク（Recurrent Neural Network：RNN）でした。このモデルには長い文章を正しく処理するのが難しい、勾配消失問題の影響を受けやすい、そして処理の並列化が難しいためにモデルの大規模化が困難、というみっつの欠点があったため、自
人工知能（AI）が人間のものと区別ができないほど巧みな文章を生成したり、コミュニケーションロボットが大きな支障なく会話を進めたりするのが当たり前になってきた。コンピューターで言葉を扱う自然言語処理技術がこの数年で急進展したためだ。言語というあいまいで揺らぎの大きい情報を機械が上手に扱えるようになってきた。自然言語処理の応用範囲も広がり、社会や産業のDX（デジタルトランスフォーメーション）のカギを
こんにちは。レトリバの飯田(@meshidenn)です。カスタマーサクセス部 研究チームのリーダーをしており、マネジメントや論文調査、受託のPOCを行なっています。 従来の検索アルゴリズムの問題点 COILの概要 検索時の挙動 学習時の挙動 結果 実験 終わりに 従来の検索アルゴリズムの問題点 従来の検索アルゴリズムの問題点といえば、"意味"を考慮できないということが挙げられます。従来の検索アルゴリズムは、単語一致をベースとして、そのスコアリングをするのが基本だからです。そのため、単語が一致しないことによる弊害がおきます。そして、「あー、意味を考慮できたらなー」という発想に至ります。 その結果、クエリも文書もベクトル表現にして計算してしまえ！ということで近年研究が盛んに行われており、BERT1が提案されて以降、教師データがあれば、うまく行くことがわかってきています。さらに、近年、最近傍アル
ついに読解力も人超え 「BERT革命」の衝撃
文章読解の分野でもAIが人間の平均レベルを超え始めた。米グーグルの新AI技術「BERT」が壁を突き破った。検索や情報収集などの効率が飛躍的に高まる可能性が出てきた。 AIに文章読解は不可能――。数年前までこれが常識だった。日本の国立情報学研究所（NII）が2011年に始めた「ロボットは東大に入れるか（東ロボ）」プロジェクトでも、AIは大学入試センター試験の英語試験で長文読解問題や単語の並べ替え問題に全く歯が立たなかった。東ロボのAIが2016年にセンター試験の英語問題を解いた際の偏差値は「45.1」。東大合格はとうてい不可能なレベルだった。 ところが米グーグルが2018年10月に発表した新技術「BERT」で常識が一変した。BERTが文章読解問題を人間より高い正答率で解いたからだ。 BERTは文章の「言語らしさ」を予測する「言語モデル」というAI技術だ。言語らしさの予測は、AIが単語や文章を
[2020/05/15] nlpaper.challenge BERT応用勉強会 テキスト生成の評価 × BERT
2020/05/15 に開催されたBERT応用勉強会のLT発表での資料です。 https://nlpaper-challenge.connpass.com/event/174957/
![[2020/05/15] nlpaper.challenge BERT応用勉強会 テキスト生成の評価 × BERT](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/620efaf710f89f8b32a8b917f1b1253bd97af715/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Ffiles.speakerdeck.com%2Fpresentations%2F2383aa3762a04fa5bef1fa9982c4e976%2Fslide_0.jpg%3F15477613)
米オーバーン大学の研究者らは、言語理解能力を測定するテストで高得点の自然言語システムが、文中の単語の順序の入れ替えに気づかないことを発見した。こうしたシステムは、文中のいくつかのキーワードを拾い上げてテストの課題を処理しているだけであり、人間のように文の意味を理解しているわけではない。 by Will Douglas Heaven2021.01.22 46 58 21 25 言語を理解しているように見える人工知能（AI）の多くは、一般的な言語理解の課題において人間より高い得点を出している。ところが、文中の単語が並べ替えられても、そのことに気づくことができない。つまり、AIは実際にはまったく言語を理解していないのだ。問題の原因は、自然言語処理（NLP）システムが訓練される方法にある。この問題はまた、どのようにして自然言語処理システムを改善すればよいかを指し示している。 アラバマ州オーバーン大
テーブルデータ向けの自然言語特徴抽出術
例としてあげるデータは全て、atmaCup#10のものです。また、この記事の内容はこちらのノートブックで実験を行っています。 データの例。'title'、'description'など自然言語を含むカラムが存在する。 参考: 自然言語処理におけるEmbeddingの方法一覧とサンプルコード Bag of Wordsベースの手法 文書をトークンの集合として扱う手法です。トークンとしてはよく単語が選ばれますが、自分でtokenizerを設定して文章を単語以外のtokenの集合として扱うこともできます。また、日本語などの言語においてはトークン化が自明でないため、MeCabなどを用いてトークン化することがかなり多いです。 コラム MeCabを用いたトークン化
Decision transoformer (2021)は、自然言語モデルGPTにおける次トークン予測の枠組みでオフライン強化学習タスクを解けることを示し新たなパラダイムをもたらしました。最近ではDeepMindの超汎用エージェントGATOなどもDecision Transformerベースのアーキテクチャを採用しており、その重要性が増しています。 Decision Transformer とは オフライン強化学習の新たなパラダイム 言語を生成するように行動を生成する 自然言語風アプローチのメリット 条件付き生成：Reward conditioned Sequence modelingの系譜 Multi-Game Decision Transoformer（NeurIPS 2022） Uni[Mask]（NeurIPS 2022）： MaskedLMの導入 GATO（2022）：超汎用エー
こんにちは。レトリバの飯田(@meshidenn)です。TSUNADE事業部 研究チームのリーダーをしており、マネジメントや論文調査、受託のPOCを行なっています。今回は、教師なしの文表現作成手法SimCSEを紹介します。 背景・概要 手法 要因 実験 NLIタスクによる実験 クラスタリングによる実験 終わりに 背景・概要 自然言語処理は、昨今様々な領域へ応用することが期待されていますが、特に企業での応用においては、ラベル設計が出来ず、教師あり手法が使えない場面に遭遇することが多々あります。そんな場面で、きっと助けになってくれるのが教師なし手法です。特に、文の類似度については、様々なタスクやデータ作成に際して便利に使える場合があります。 近年、BERTなどの大規模事前学習済み言語モデルが出てきていましたが、教師なしの文類似度タスクの場合、BERTを使って単語をベクトルに変換し、そのベクトル
ポジティブ？ネガティブ？ツイートの感情分析にBERTを活用した事例紹介 〜 学習データのラベル偏りに対する取り組み
ヤフー株式会社は、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 こんにちは、自然言語処理システムを開発している山城です。今回はYahoo!リアルタイム検索の一機能である感情分析機能の紹介と、そのシステム刷新作業の一環として行ったラベル偏り改善の取り組みについて解説します。 リアルタイム検索とは？ツイートから受ける印象を推定しよう！ Yahoo!リアルタイム検索というサービスがあります。ユーザーはこちらを用いて、Twitterに投稿されたツイート（つぶやき）が検索できます。 たとえばユーザーが『月曜日』という単語を入力すると、直近数時間のうちにつぶやかれた『月曜日』という文字列を含むツイートが集められて、その単語に関するさまざまなコメントが閲覧できます。 ところで、リアルタイム検索ではその部分コ
ヤフー株式会社は、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 こんにちは。CTO直下のR&D組織であるテックラボにて、コマース領域向けの研究開発に取り組んでいる脇山です。 本記事ではベクトル検索を製品への紐付け（いわゆる名寄せ）業務に利用した事例を紹介します。 商品を製品マスタに紐付けする みなさんはYahoo!ショッピングで商品を探したことがあるでしょうか？ Yahoo!ショッピングにはいろんなストアが商品を出品しているため、同じ商品を異なるストアが販売しています。そのため、「コカ・コーラ 500ml 48本」といったクエリで検索すると、検索結果に異なるストアが出品した「コカ・コーラ 500ml 48本」の商品が複数並ぶことがあります。商品を購入する際は、同じ商品でも商品価格や送料などがス
汎用自然言語モデル「BERT」は、どんな仕組みで動いているのか？ コンピュータの文脈理解について解説
前回は、センター試験の英語読解問題に必要となる単語分散表現による単語理解について説明しました。紹介した単語分散表現獲得の例では、決まった範囲の周辺単語から単語分散表現を獲得していました。しかしながら、この方法では1単語で1つの意味しか表現することができず、多義語のように文脈で意味が変化する単語には対応できません。 例えば、「have」という単語は「I have a dog」だと「飼っている」という意味になり「I have breakfast」だと「食べる」という意味になります。多義語は意味ごとに周辺単語の種類も異なるため、それを1つの意味だけで捉えようとするのは困難です。 その解決方法の一つとして、文章に含まれる単語全体を使って単語分散表現を獲得する文脈理解を行います。文章全体を入力として単語分散表現を求めるので、文章ごとに異なる単語分散表現を獲得することができます。 次に紹介する「Tra
#xpaperchallenge BERT応用勉強会 「BERTのMulti Modalタスクへの活用」Read less
はじめに huggingfaceを使ったEncoder-Decoderモデルの練習の一貫として、BERT2BERTによる文章生成をやってみました。 BERT2BERTはEncoder-Decoderモデルの一種で、Encoder層もDecoder層もBERTのアーキテクチャーを採用したモデルのことを言います。 ただし、Decoder層のBERTは通常のBERTと以下の2点で異なります。 最初のMutil Head AttentionがMusked Multi Head Attenion(単方向)になってる MMHAとFFNの間にCross Attention層があり、Encoderの特徴量を受け取れるようになってる アーキテクチャーはほぼほぼTransformerと同様の認識ですかね。この辺の構造も含めて、Encoder-DecoderモデルやBERT2BERTの理論的なお話やhuggin
by ScribblingGeek Googleが「Bidirectional Encoder Representations from Transformers(BERT)」と呼ばれる自然言語処理モデルを2018年10月に発表しました。BERTはGoogleの検索エンジンでも使用されており、Wikipediaのエントリやニュース記事、古書などのデジタル化された情報から学習を行います。しかし、このBERTの学習スタイルは、ネット上の情報源に眠る偏見や差別も一緒に学習してしまうという問題が指摘されています。 We Teach A.I. Systems Everything, Including Our Biases - The New York Times https://www.nytimes.com/2019/11/11/technology/artificial-intelligenc
Kaggleで学んだBERTをfine-tuningする際のTips①〜学習効率化編〜 | 株式会社AI Shift
こんにちは AIチームの戸田です 近年、自然言語処理タスクにおいて、BERTを始めとするTransformerをベースとした事前学習モデルを感情分類や質問応答などの下流のタスクでfine-tuningする手法が一般的になっています huggingfaceのTransformersなど、事前学習モデルを簡単に使うことのできるライブラリもありますが、Kaggleなどのコンペティションで上位に入るには素のモデルのままでは難しく、ヘッダや損失関数などの工夫などが必要です 本記事では私がKaggleのコンペティションに参加して得た、事前学習モデルのfine-tuningのTipsを共有させていただきます 書きたい内容が多くなってしまったので、今回は学習の効率化について、次回精度改善について、と２回に分けて書かせていただきます 事前準備 学習データとして、先日終了したKaggleのコンペティション、C
エンジニアコラム 広い技術領域をカバーする当社の機械学習エンジニアが、 アカデミア発のAI＆機械学習技術を 紹介＆解説いたします。 Laboro.AIオリジナル日本語版BERTモデルを公開 2020.4.17 株式会社Laboro.AI 代表取締役CTO 藤原 弘将 機械学習エンジニア 趙 心怡 概 要 Laboro.AIは、近年AI自然言語処理の分野で注目を集めるアルゴリズムBERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）を独自に事前学習させた日本語版モデルを開発し、オープンソースとして公開いたしました。こちらでは、その開発背景やモデルの詳細についてご紹介します。 なお、さらに詳しい情報やモデルのダウンロードをご希望の方は、こちらのGitHubをご確認ください。 また、2020年12月18日、当モデルに蒸留を施した
この記事はBASE Advent Calendar 2022の19日目の記事です。 はじめに こんにちは、DataStrategyチームの竹内です。 今回はBASEで作成されたショップが扱っている商品のカテゴリを機械学習モデルを使って推論するための取り組みについてご紹介いたします。 はじめに TL;DR 商品カテゴリ データセットの作成 ラベルセットの検討 データのサンプリング AWS Ground Truthを利用したアノテーション アノテーション対象のフィルタリング モデルの学習とテスト BERTのファインチューニング モデルの性能評価 gokartを利用したパイプラインの構築 AWS Batchを利用したバッチ推論基盤 おわりに ※ 記事内のコードはサンプルとして簡略化しています。 TL;DR BASEで作成されたショップに登録されている商品のカテゴリ（ファッション、食料品など）を予
はじめに この記事は GMOアドマーケティング Advent Calendar 2022 21日目の記事です。 おはようございます。こんにちは。こんばんは。 GMOアドマーケティングのY-Kです。 今回は、 「最近話題の自然言語処理の機械学習のモデルを自分でも軽く触ってみたい！ でも、難しいこと書かれててわからない(号泣)」 という層に向けて、 数ある自然言語処理モデルの中でも有名なBERTモデルを使って、文同士の意味の類似度を計算するという簡単なタスクを難しいことは極力置いといてやっていきます。 準備 今回もGoogle Colab上で行います。 https://colab.research.google.com/?hl=ja BERTの学習には時間と膨大な学習データ、豊富なインターネットリソースが必要なので、 Hugging Face上で公開されている学習済みBERTモデルを利用してい
この記事は GMOアドマーケティングAdvent Calendar 2022 20日目の記事です。 みなさんこんにちは、GMOアドマーケティングのM.Hです。 今回はXAIの一つである「SHAP」というライブラリについて、自然言語処理向けの機械学習モデルの観点から書いていこうと思います。 はじめに 昨今ではもはや聞き馴染みとなった「機械学習」や「AI」ですが、そのモデルはコンピューティングシステムの計算能力の向上と共に加速度的な速さで複雑化してきています。もちろんそのようなモデルを使ってビジネスに貢献ができれば嬉しいのですが、モデルの中身に関してはブラックボックス化されていることがほとんどで、「何が要因となってこの結果がもたらされたのか？」という部分はなおざりになりがちです。 機械学習のビジネス利用が当たり前に行われるようになった今日では、こういった原因や要因に関して人間がわかる形で示そう
など非効率で属人的な作業と困難がある。また、ホワイトワーカーが、情報収集や資料検索、文書作成にかける時間は、労働時間の約50%を占めると言われている一方、これらの生産性を上げるためのソリューションが提供されていない。 「Asales Slide Finder」は、営業の提案活動における提案書・企画書作成業務の負荷を軽減、ナレッジシェアを促進させることで、営業一人ひとりの生産性を向上させ、組織全体の提案力向上を目指すという。具体的な機能は以下。 スライド共有 提案資料や企画書をアップロードすることで、スライドを1枚単位で共有できる。BoxやSalesforceとも連携が可能。チーム・社内のナレッジを共有し、営業活動における生産性を向上させる。 スライド検索 自然言語処理と画像解析により、スライドに含まれる文字やデザインが似ているスライドを検索可能。1ファイル1ファイルを開いて必要な資料やスラ
こにゃにゃちは、ken11です。 今日は京都大学 黒橋・褚・村脇研究室が公開しているBERT日本語Pretrainedモデルのファインチューニングをして固有表現抽出モデルをつくってみたのでその話です。 なにをやったのか 京都大学 黒橋・褚・村脇研究室が公開しているBERT日本語Pretrainedモデルをベースにストックマーク株式会社が公開しているner-wikipedia-datasetでファインチューニングしました。 固有表現抽出(NER)は自然言語処理のタスクでもごく一般的な部類ではないかと思います。 今回別に固有表現抽出モデルをつくる大きな理由があったわけではないんですが、ちょっと個人的につくってみたかったというのと、日本語BERTモデルのファインチューニングというとベースが東北大になりがちなので、たまには東北大ではないモデルをベースにファインチューニングしてみたかったというのが大
Yahoo!ニュースの「不適切コメント対策」最前線――自然言語処理研究者に聞く、スパコンによる機械学習導入後の変化とは？
Yahoo!ニュースの「不適切コメント対策」最前線――自然言語処理研究者に聞く、スパコンによる機械学習導入後の変化とは？ 記事についてさまざまな意見が寄せられる、Yahoo!ニュースのコメント欄。コメントの投稿数は伸び続け、1日の投稿数は約40万件にのぼることも。 しかし同時に、その中には、規定のルールに反するものも……。そこで、Yahoo!ニュースのコメントプロジェクトでは、多様な意見や考えが集まる場を目指し、24時間・365日体制でのパトロールをはじめ、さまざまな取り組みを行ってきました。 さらに2019年11月からは、スーパーコンピュータ「kukai（クウカイ）」を活用した、機械学習による対策もスタート。ルール違反の1つである「記事との関連性の低いコメント」を表示させなくする仕組みを実装しました。 ここには、最先端の深層学習ベースの自然言語処理モデルが使用されているそう。技術戦略本部
【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
bertで知る炎上とブランドイメージの関係 イントロダクション 近年のSNSでの炎上は企業にとって大きなリスクとして認識されています。炎上してしまうと、企業はその対応に追われ、多大な労力を払うことになります。また、企業のブランドイメージの既存があると一般的に認識されているようです。 2020年は企業・国務に関連した多くの不祥事がありました。不祥事が起こるたびにその対策は行われてきましたが、炎上自体が引き起こす、ブランドイメージの低下等は定量化されていないようです。 今回、twitterのデータと機械学習のbertと呼ばれるアルゴリズムを用いることで、炎上した企業・商品・公人がどのような影響を受けたかを定量化し、曖昧であった炎上のリスクを可視化したいと思います。 類似した研究等 クチコミによるネット炎上の定量化の試みとその検証 ネット炎上の実態と政策的対応の考察 どのように定量化したか tw
えぬえるぴーや 1ねんせい
Event: みんなのPython勉強会#82 Presented: 2022/06/09 nikkie BERT以後の自然言語処理入門を話します いい感じのタイトルは「えぬえるぴーや 1ねんせい」となりました 元ネタは こちら （香川照之さん） BERTを ばーっと理解 しましょう 皆さんの自然言語処理経験 お前、誰よ にっきー ／ Twitter @ftnext ／ GitHub @ftnext えぬえるぴーや 4年生（株式会社ユーザベースのデータサイエンティスト） Python大好き 6年生（みんなのPython勉強会のスタッフ） えぬえるぴーやの提唱者 電波受信！ 自然言語処理（NLP）に従事する者の呼称、 NLPer（えぬえるぴーや） SIerと同じ読み方なら、えぬえるぴあー、でも「ぴーや」もそんなに変わらないのでは？ 試しに今後のLTなどで名乗って見よう — nikkie にっ
やること 一世を風靡したお笑い芸人、コウメ太夫氏のネタは、白塗りメイクと派手な着物に身を包み、甲高い裏声で「Xかと思ったら、Yでした〜！」と歌い上げてから、絹を裂くような金切り声で「チクショー！」と叫ぶというものです。その面白さを言葉によって説明するのは極めて難しいですが、「Xかと思った」という前振りの文Aと、「Yでした」というオチの文Bの接続の突拍子のなさが可笑しみを生み出しているというのは間違いないでしょう。しかし、ただ脈略のない二文を繋げればよいというわけではなく、理解不能ではあるけれどまるで無関連というわけではない、その飛躍具合の妙でネタの出来が決まると考えられます。 そこで、今回はコウメ太夫氏のネタを構成する二つの文の飛躍の程度を定量化し、ネタの面白さにどのような関係があるかを分析します。 文の意味を捉えるために、自然言語処理モデルであるBERTを使います。また、ネタの面白さの指
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A Comprehensive Survey on Pretrained Foundation Models: A History from BERT to ChatGPT
Cloud TPUを用いたBERT推論処理基盤の開発
「ELECTRA」新たな自然言語処理モデルが示したMLMの問題点とは！？
スタンフォード大の研究者、AIが子どもと同じ要領で言語を習得していることを発見！ | Techable(テッカブル)
Transformer解説：GPT-3、BERT、T5の背後にあるモデルを理解する | AI専門ニュースメディア AINOW
AIに言葉の意味はわかるか 進化する自然言語処理 日経サイエンス - 日本経済新聞
文脈化された転置インデックス - Retrieva TECH BLOG
AIはまだ文の意味を理解していない——NLPの欠陥が突きつける課題
オフライン強化学習② Decision Transformerの系譜 - どこから見てもメンダコ
BERTを用いた教師なし文表現 - Retrieva TECH BLOG
BERTとベクトル検索を用いたYahoo!ショッピングの製品名寄せ作業の効率化検証
Bert for multimodal
BERT2BERTによるニュース記事のタイトル生成 - Qiita
Googleの自然言語処理モデル「BERT」はインターネット上から偏見を吸収してしまうという指摘
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BERTを利用した商品カテゴリの推論基盤を作りました - BASEプロダクトチームブログ
自然言語処理モデル(BERT)で文の意味上の類似度を計算
SHAPで自然言語処理モデルネガポジ判定の中身を覗いてみる
社内文書をBERT使用の技術でテキスト解析、欲しい資料を1枚単位でレコメンドするサービス発表 | Ledge.ai
京大BERTをファインチューニングして固有表現抽出モデルをつくってみた
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コウメ太夫氏のネタの面白さを分析してみた【自然言語処理】 - Qiita
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