自然言語におけるアノテーションのつらさをまとめる
先日参加したYANS2018では、アノテーションツールであるdoccanoの紹介を行いました。doccanoを改善していくためにアノテーションについての意見を色々お聞きしたのですが、やはりさまざまなつらみが浮き上がってきました。 本記事では、YANS2018で寄せられたアノテーションのつらさを体系的にまとめます。これはdoccanoの改善に活かされますが、アノテーションを実施する機会がある方にとっても事前に問題となる箇所を把握できる記事になっていると思います。 アノテーションのプロセスアノテーションの意見をまとめる観点として、今回はMATTERを使用しました。MATTERとは、Model、Annotate、Train、Test、Evaluate、Reviseの頭文字を取ったものです。このプロセスはNatural Language Annotation for Machine Learnin
より良い機械学習のためのアノテーションの機械学習 - ABEJA Tech Blog
ABEJAでリサーチャーをしている白川です。 皆さん、アノテーションしていますか？ 私はしています。アノテーション、自分でやるのは大変ですよね。 AIというとモデルの学習に注目されがちですが、もしかしたら、アノテーションはAI開発においてモデル開発以上に重要で注意の必要なプロセスかもしれません。今回はなぜアノテーションがそれほど重要なのか、良いアノテーションとはどのようなアノテーションなのかについて、機械学習的にアプローチしてみたいと思います。 アノテーションを機械学習で解析するの、楽しいですよ。 なお、本記事に関連して、2018年7月1日に開催されるccse2018というカンファレンスでもお話させていただく予定です。記事内では触れられなかった内容についてもお話させていただくかもしれないので、ご興味ある方はチェックしてみてください。 この記事を読むとわかること アノテーションはAIの開発・
The Annotated Transformer
———————- There is now a new version of this blog post updated for modern PyTorch. ———————- from IPython.display import Image Image(filename='images/aiayn.png') The Transformer from “Attention is All You Need” has been on a lot of people’s minds over the last year. Besides producing major improvements in translation quality, it provides a new architecture for many other NLP tasks. The paper itself
能動学習で効率的に教師データを作るツールをGoで書いた - yasuhisa's blog
みなさん、教師データ作ってますか?! 機械学習のツールも多くなり、データがあれば簡単に機械学習で問題を解ける環境が整ってきました。しかし、データ作成は重要ながらも未だに大変な作業です。最近、私もいくつかのドメインで教師データを作る機会があったので、能動学習を使ってコマンドラインから簡単に教師データ作成(アノテーション)ができるツールを作ってみました。 今回は能動学習で教師データを作る意義と、作ったツールの使い方について簡単に書きます。 問題設定 能動学習を使って教師データを効率的にアノテーション go-active-learningを試してみる ダウンロード/インストール 能動学習でアノテーション おまけ: Go言語を使って得られた効用/感想 問題設定 例があったほうが説明しやすいので、問題設定を先に。 あなたはエンジニアが集まるSlackチャンネルに、最近人気の技術エントリを定期的に投稿
ELAN即席入門（トップ）
<body> フレームの使えない方は<a href ="elan_abc.html">こちら</a>をどうぞ。 </body>
ELAN | The Language Archive
Intro Release notes Documentation Download Citing Support Resources ELAN is an annotation tool for audio and video recordings. Screenshot 1 Screenshot 2 Description: With ELAN a user can add an unlimited number of textual annotations to audio and/or video recordings. An annotation can be a sentence, word or gloss, a comment, translation or a description of any feature observed in the media. Annota
パターン認識の人手最強伝説 - 武蔵野日記
午前中は機械学習の基礎勉強会の最終回。1冊全部通読できてよかった。 昼から研究室配属の説明会。誰がうちの研究室を希望してくれるかな？ 連続して学部3年生のプロジェクト実習の最終発表会。学生たちが各自チームで半年間研究した成果を発表してくれた。トップバッターの女の子4人組チームがとてもプレゼンがうまく、出した数値も段違いによく、他のチームのほぼダブルスコアで、最優秀発表賞を受賞していた。ポスター発表を聞くと、ポスターにはアルゴリズムが前面に書かれていたが、質問してみたところアルゴリズムが問題なのではなく、驚くべき手法によってその精度が達成されていた。 タスクは顔画像認識で、人物の映る画像が与えられたとき、それが誰か当てるという課題。ただ、この実験は設定が特殊で、画像に手を加えてもいいことになっていた。そこで、彼女たちは数千枚の写真画像からなる訓練事例とテスト事例の両方で、まず顔の中心点を決め
多機能で洗練されたテキストアノテーションツールbrat - 自然言語処理 on Mac
brat (brat rapid annotation tool)は固有名・イベント抽出、共参照解析、チャンキング、構文解析などの様々なタスクに利用できるテキストアノテーションを表示・編集するツールです。数多くの機能を備えていて、右の画面のように表示が美しく、操作もマウスを使って直観的に行うことができ、ショートカットのキーボード操作も設定できるようになっているなど大変使いやすくなっています。 bratは共同作業も行えるようにサーバクライアントのシステムになっていて、サーバはPythonで、クライアントはJavaScriptで書かれています。セキュリティ面からApacheサーバなどを通して利用することが推奨されていますが、次のようにして簡単に起動することができます： $ curl -O http://weaver.nlplab.org/~brat/releases/brat-v1.3_Cru
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