BERTとベクトル検索を用いたYahoo!ショッピングの製品名寄せ作業の効率化検証
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog こんにちは。CTO直下のR&D組織であるテックラボにて、コマース領域向けの研究開発に取り組んでいる脇山です。 本記事ではベクトル検索を製品への紐付け（いわゆる名寄せ）業務に利用した事例を紹介します。 商品を製品マスタに紐付けする みなさんはYahoo!ショッピングで商品を探したことがあるでしょうか？ Yahoo!ショッピングにはいろんなストアが商品を出品しているため、同じ商品を異なるストアが販売しています。そのため、「コカ・コーラ 500ml 48本」といったクエリで検索すると、検索結果に異なるストアが出品した「コカ・コーラ 500ml 48本」の商品が複数並ぶことがあります。商品を購入する際は、同じ商品でも商品価格や送料などがス
WebAssemblyを用いてBERTモデルをフロントエンドで動かす - OPTiM TECH BLOG
はじめまして。R&Dチーム所属、20.5卒の伊藤です。 普段の業務では自然言語処理と格闘していることが多いです。 今回は自然言語処理モデルとして有名なBERTをWebAssemblyを使用してフロントエンドで動かしてみた話になります。 最近、自然言語処理ライブラリとして普段お世話になっているHugging Face社のTransformersのTokenizerがRustで実装されていることを知り、それならばWebAssemblyにコンパイルして動かせるのではないかと試したみたのがきっかけです。 Tokenizerのみ動かしても実用性に乏しいため、Tokenizerから得られた結果からBERTを用いた推論をブラウザで動作させるまでを行い、備忘録がでら手順をまとめました。 どなたかの参考になれば幸いです。 8/26追記 本記事内のコードを含むリポジトリを公開しました！Dockerを使用してブ
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