こんにちは。 カスタマーサクセス部リサーチャーの勝又です。 私はレトリバで自然言語処理、とくに要約や文法誤り訂正に関する研究の最新動向の調査・キャッチアップを行っております。 今回の記事では、以前作成した日本語wikiHow要約データに対して、BERTを用いて抽出型、抽象型要約を行った話をします。 概要と背景 wikiHow要約データの特徴 BERTを用いた要約 抽出型要約 抽象型要約 実験 実験設定 実験結果 まとめ 概要と背景 前回の記事ではwikiHowから日本語要約データを作成しました。 その記事内では、簡単な要約実験として教師なし抽出型要約を試しました。 今回は、BERTを利用した抽出型、抽象型要約を用いて要約実験を行いたいと思います。 wikiHow要約データの特徴 前回の記事の再掲になりますが、wikiHow要約データ量は次の通りとなっています。 train dev test
はじめに この記事のターゲットは「文書要約やりたいけど、ゼロからサーベイするのはちょっとしんどい・・・」という人です。おそらく未来の自分ですね。これさえ読めば、2021年以降のサーベイだけでもランドスケープがぼんやりわかるぞってなるように書きました。 記事は全3部の構成です。第一部では時系列順に文書要約というタスクの歴史を辿っていきます。第二部では、第一部でぱらぱらと出てきた知識を体系的にまとめます。最後に第三部において、実際に要約モデルを動かしてみたいと思います。手を動かさないと理解するのは難しいので。 それでは、まずは文書要約の歴史を追いかけてみましょう。 第1部 文書要約の歴史 前ニューラル時代 (2000以前〜2014) → 抽象型要約の登場 (2015) → 抽象型要約の発展 （2016〜2018） → BERTの登場、そして抽出型要約の再流行 (2019) → BERTを超えた
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【シリコンバレー=渡辺直樹】米マイクロソフトがパソコンの基本ソフト（OS）「ウィンドウズ11」に対話型人工知能（AI）の搭載を始める。23日に開いた開発者会議のデモでは、メイン画面の右側にAIとやりとりする画面を置き、議事録の要約やイラストの作成・共有といった作業を一括して依頼する様子を公開した。6月から試験提供する「ウィンドウズ・コパイロット」はパソコンのメイン画面の右側にAIへの指示画面を
抽出的文書要約における hetero graph の応用 Heterogeneous Graph Neural Networks for Extractive Document Summarization
ACL 2020 に採択された Heterogeneous Graph Neural Networks for Extractive Document Summarization を読んでいます。
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PEGASUS：AI文書要約ってどこまで要約できるの？ ~Swallow had been waiting for this moment for a long time.~ - GMOインターネットグループ グループ研究開発本部
2022.04.08 PEGASUS：AI文書要約ってどこまで要約できるの？ ~Swallow had been waiting for this moment for a long time.~ こんにちは！４月になって新人を名乗れなくなりました、次世代システム研究室のY.T.です！今年度もよろしくお願いします！ はじめに BERTが出てからというもの、自然言語処理の活躍はすごいですね。最近の機械翻訳はかなり実用に耐えるレベルですし、XLNetを使ったモデルでセンター試験の英語を解かせたら180点ぐらい取ったみたいな話も聞きました。 機械翻訳は自然言語処理でも早くから世に出ている成果なので、触れたことがある人も多いのではないでしょうか。 しかし、AIによる文書生成はどうでしょう。小説を書くAIみたいなのがSNSで流行ったりして、知っている人はいるかもしれませんが、こういったものが世の中に
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BERTを利用した日本語文書要約をやってみた - Retrieva TECH BLOG
文書要約の歴史を辿って（＋BERTに文書要約させてみる） - Qiita
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Windows Copilotデモ公開 対話型AI搭載、コピペで文書要約 - 日本経済新聞