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
機械学習のための日本語前処理 - Qiita
はじめに 機械学習を使ったチャットボットの仕組みを理解するために、テキストを訓練データとする簡単なニューラルネットワークを作成した際の備忘録。 目的 英文テキストで作成したルールベース型チャットボットを、日本語テキストにも適用して動作させること。日本語テキストを前処理し、それをニューラルネットワークへ通せることを確認する。訓練データとして、Niantic社の"Pokemon GO"に関連したサポートページをWebスクレイピングしたものを使用した。 Nianticサポートページ 使用しているCSVファイル(GitHub) マルチクラス分類 予め用意された応答文を入力にあわせて返す「ルールベース型」を参考に、"Intents"（意図）を識別して予測するマルチクラス分類の部分までを形にした。 「生成型」ではなく、入力情報から関連した「よくある質問（FAQ）」を予測するものであるため、”RNN”で
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