文の類似度を計算する方法
機械翻訳の翻訳性能を示す指標として、BLEU（bilingual evaluation understudy）スコアをはじめ、いくつかの指標が提案されています。その多くは、機械翻訳で翻訳された訳文が、人間が翻訳した「正しい」訳文とどれだけ似ているか（あるいはどれだけ異なっているか）を表しています。 機械の訳文が人間の訳文に似ていればいるほど、機械翻訳の性能がよいと考えられます。そこで、文の類似度を自動的に計算できれば、翻訳の品質を自動的に評価することが可能になります。 人間が訳した参照訳を用意できない場合でも、原文を機械翻訳にかけたのち、訳文を機械翻訳で原語に戻し、元の原文との類似度を計算することが考えられます。原文と逆翻訳文が似ていればいるほど、訳文の品質がよい可能性が高いでしょう。 では、2つの文の類似度を計算するには、どうすればよいでしょうか。いくつかの計算方法がありますが、この記事
MLOpsことはじめ ～実験管理導入と学習基盤の構築～ | フューチャー技術ブログ
はじめにはじめまして、Strategic AI Group(以降SAIG)に在籍しています、2019年度入社の真鍋です。学生の頃よりクラウドやHadoop等、大規模分散システムの研究をしていました。その経験と私自身の希望もあり、SAIGでは主にインフラ担当として業務に取り組んでいます。 今回は私がAI分野のインフラに触れ、MLOpsを知り、SAIG全体で利用する学習基盤を構築するまでに得た知見を、一部ではありますが共有させていただければと思い筆を取りました。MLOpsについて興味を持たれていて、具体的な取り組みについて知りたいといった方に読んでいただければ幸いです。 概要本稿は下記の内容で構成しています。 MLOpsとは SAIGの課題 施策1：実験管理についての取り組み 施策2：SAIG学習基盤の構築 まとめと今後の展望 1. MLOpsとは私がアサインされたSAIGは、フューチャーの一
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