MNTSQ & UbieでVertical AI Startup Meetupを開催しました
2021/8/10にリーガルテックのMNTSQさんとヘルステックのUbieの2社で"Vertical AI Startup Meetup"というイベントを開催しました。Ubieからは私が登壇したので、当日のイベントの様子や感想をご紹介します。 【MNTSQxUbie】Vertical AI Startup Meetup - connpass Vertical AI Startupとはなにか @YotaroKatayama まずはじめにMNTSQ 堅山さんから、イベントのタイトルにもなっているVertical AI Startupの紹介と開催 趣旨の説明がありました。このイベントが企画されるまで私はVertical AI Startupという概念を知らなかったのですが、まさにMNTSQさんやUbieのようなスタートアップを表すのにふさわしい単語だと思います。 リーガルテックやヘルステックとい
SWEM: 単語埋め込みのみを使うシンプルな文章埋め込み
単語埋め込み (Word Embedding) のみを利用して文章埋め込み (Sentence Embedding) を計算するSWEM (Simple Word-Embedding-based Methods) を実装しました。 概要 文章に対する固定次元の分散表現を得る手法としては、doc2vecやSkip-thoughts、テキスト間の含意関係を学習することで分散表現を得るinfersent、最近では強力な言語モデルとなったBERTといった方法があります。これらの手法は、単語ベクトルに加えて文章ベクトルを得るためのニューラルネットワーク自体を、大規模コーパスから学習させる必要があります。 そこで、より単純ながらも後続タスクへの精度がでる文章埋め込みの計算方法として、追加学習やパラメータチューニングを必要とせず単語埋め込みだけを利用するSWEMが提案されました。これはACL2018 “
Elasticsearchで分散表現を使った類似文書検索
概要 Elasticseachに分散表現のベクトルに対する類似文書検索が実装されたということで、以下のElasticのブログ記事を参考に類似文書検索を試してみました。 Text similarity search in Elasticsearch using vector fields | Elastic Blog 類似文書検索とは、与えられたクエリの文書と似ている文書を文書集合内から検索する技術です。この際に必要となるのが「似ている」という概念で、計算機上でどうやって2つの文書間の類似度を数値として表現するかがポイントになります。例えば、互いの文書に出現する単語の一致度や重複度合いを測ったり、TF-IDFやBM25などで文書をベクトル化して比較する方法があります。ただしこれらの方法では、言い換え表現や表記の違いにより同じ意味の単語が異なる単語だと判定されたり、文書の中では重要でない単語に
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