NICT BERT 日本語 Pre-trained モデル
概要 このページでは、日本語Wikipediaを対象に情報通信研究機構 データ駆動知能システム研究センターで事前学習を行ったBERTモデルをクリエイティブ・コモンズ 表示 4.0 国際ライセンス (CC BY 4.0)のもとで公開しています。 BERTモデル [1] の学習では、バッチサイズやステップ数を増やすことで性能が向上することが報告されています [2]。そこで本ページのモデルでは、[2] のRoBERTa-500Kと同等の計算量となるよう、ステップ数を [1] と同様に100万に保ちつつ、バッチサイズを [1] の16倍の4,096にして学習を行いました。 作成したBERTモデルの評価として、NICTで作成した (fine-tuning用) 学習データと評価データ (これらのデータは大規模Web情報分析システムWISDOM X、対災害SNS情報分析システムDISAANA、災害状況要
多言語音声翻訳コンテスト
新型コロナウィルス感染拡大の状況を鑑み、「多言語音声翻訳コンテスト（第3回）」の最終審査会をオンラインでの実施に変更しました。（詳細は、一次審査通過者に別途連絡いたします） MESSAGE コトバは、伝わる。 言葉の壁がない世界を想像する。 世界中の人と自由に コミュニケーションが取れて 笑い合えるステキな世界。 みんなの想像を実現させよう。 ここから始まる新しい世界。 それは遠くない未来の話。 新しいコトバの夜明けが始まる。
みんなの自動翻訳＠TexTra®
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