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 Rasa NLU を用いた文書分類と固有表現抽出 | オブジェクトの広場
前回は、単語のカウントや分散表現を用いて文書の類似性評価をする手法を紹介しました。今回はチャットボット構築の必須技術である NLU (Natural Language Understanding=自然言語理解) について OSS の Rasa NLU を題材に、 NLU とは何か、Rasa NLU の使用方法と日本語で利用する際のポイント、日本語データセットでの実験結果を紹介します。 1. 始めに 本記事では OSS の Rasa NLU を題材に NLU（自然言語理解）、特に文書分類と固有表現抽出について説明します。Rasa NLU の使用方法と日本語で利用する際のポイントを解説し、日本語のデータで精度評価を行った結果を紹介します。今回も各手法の数学的な細かい説明などは省くので概念的な考え方を理解してもらえればと思います。 2. NLU (Natural Language Underst
はじめての自然言語処理 QuartzNet で音声認識 JetBot を試してみる | オブジェクトの広場
今回も音声認識です。前回は QuartzNet と JSUT データセットで音声→テキスト変換の検証を行いました。今回は問題を音声コマンド認識に簡単化し、自前のデータセットを作成、PCのマイクに話かけてストリーミングでの推論を試します。ついでに JetBot の操縦をしてみましょう。 1. はじめに 今回も 前回 に続いて音声認識です。使用するモデルは前回と同じ QuartzNet ですので、前回を未読の方は 第10回 の記事に目を通して戻ってきて頂けると、より理解がしやすいと思います。前回は音声→テキスト変換の話だったのですが、音声認識モデルを作るとどうしてもマイクに話かけて認識されるかどうか試したくなります。ですが前回の JSUT コーパスは単一女性の声のみですので、私の声が認識できるはずもなく。CSJコーパス1あたりを購入して試しても良いのですが、この連載は読んだ人が試せるようにした
JetBotを動かしてみよう 第1回 | オブジェクトの広場
2019年3月にサンノゼで行われたGTC2019にて、エッジAI製品「Jetson Nano」（参考記事）が発表されました。丁度同僚がGTC2019に参加しており現地で購入してきたので、早速試してみました。既存のJetsonシリーズ「Jetson TX2」や「Jetson AGX Xavier」と比べて小型で低価格でセットアップも簡略化されているので、とりあえず触ってみる目的にも良いと感じました。 本連載では「Jetson Nano」を使ったAI自律走行車「JetBot」（公式Wiki）について紹介します。第1回では部品の調達から衝突回避走行デモの実行、車体や周辺環境に合わせたモデルの作成までの流れを紹介します。また第2回ではハードウェアのセットアップについて詳しい解説をしていく予定です。 Jetson Nanoを買い求める参加者 Jetson Nano本体 JetBotを走らせるまで 以
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