はじめての自然言語処理 | オブジェクトの広場
ウェブ、メール、SNS 等、私たちの周りには自然言語で記述された文章が溢れていて、様々な情報や価値が含まれています。 しかし、その量は膨れあがり、人間が目視で内容を確認し対応することは困難になってきています。 自然言語処理技術で、これら膨大な文章を人手によらず判断、抽出、検索、変換し、適切なアクションにつなげることができます。そして深層学習の登場により、その性能が飛躍的に向上していることはウェブの翻訳サイトなどを通じ皆さんも体感していることでしょう。 本連載は手を動かしながら自然言語処理技術を学びたい人、システムに組み込んで役立てたい人を対象にしています。 BoW、TF-IDF のような基礎から BERT をはじめとした深層学習を用いた最新手法まで、日本語で動作させるサンプルコードを交えながら紹介していきます。 以下はこれまでの連載でカバーされている内容を俯瞰したイメージです。図中の丸数字
はじめての自然言語処理 BERT を用いた自然言語処理における転移学習 | オブジェクトの広場
前回は Rasa NLU を用いて文章分類と固有表現抽出について紹介しました。今回は昨年後半に話題となった BERT について説明し、chABSAデータセットを用いた感情分析での実験結果、アプリケーションへの組み込み方などを紹介します。 1. 始めに 本記事では Google の BERT について、その概要を紹介し、BERT の事前学習済みモデルを用いてファインチューニングにより独自のモデルを構築することを念頭に、BERT の入出力インタフェースや学習データの構造を説明します。そして、ファインチューニングにより独自のモデルを構築する例として、chABSA データセットを用いた感情分析モデル生成の実験結果およびアプリケーションから利用する際のポイントを紹介します。 2. BERTの概要 BERT (Bidirectional Encoder Representations from Tra
はじめての自然言語処理 類似文書検索の手法と精度比較 | オブジェクトの広場
自然言語処理とは、人間が自然に使っている英語や日本語などの言語をコンピュータで処理する技術です。自然言語処理でできることには機械翻訳、要約生成、感情分析などがありますが、今回は比較的シンプルな例として類似文書検索に焦点を当ててみたいと思います。類似文書検索はテーマとしては真新しいものではありませんが、本記事では単語の分散表現を用いる手法や Watson Discovery も含めた各種の類似文書検索手法について、日本語データに対して精度比較試験をした結果を紹介します。複数の手法を同一の日本語データで比較した記事はあまり見ないので面白いのではないでしょうか。 1. 始めに 本記事では類似文書検索の各手法について、単語の分散表現を用いる手法や Watson Discovery も含めて精度比較試験をした結果を紹介します。まず各手法の概要を紹介しますが、ここでは数学的な細かい説明などは省くので概
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