AWSを活用した機械翻訳のためのGPU並列処理環境の構築
はじめにこんにちは、ストックマークでエンジニアをしている麻生です。ストックマークでは、「Anews」というウェブサービスを提供しています。この度、Anewsで新機能導入のために日次バッチの大規模なインフラ変更を行い、GPU並列処理環境を構築しましたのでご紹介します。 組織の自律化を支援するナレッジプラットフォーム「Anews」Anewsは国内外30,000メディアのニュースを毎日収集し、最先端の自然言語処理で個人や組織のミッションに即したニュースをレコメンドします。コメント機能で簡単にチームにアイデアを共有でき、社内の知見者から学ぶことでチームの情報感度が底上げされます。 エンタープライズを中心に、累計1500社以上のお客様にご利用いただいているサービスです。 英語記事をレコメンドする上での課題Anewsでは、記事への行動履歴からユーザーや組織の好みを学習し、記事をレコメンドしています。ユ
Anewsの裏側で動く、自然言語処理を活用したビジネスニュースの推薦システム
ML事業部の金田です。今回は、ストックマークの提供する法人向けサービス「Anews」の裏側で動くビジネスニュース推薦システムについて、簡単に紹介いたします。 AnewsとはAnewsは組織変革のための情報収集＋コミュニケーションプラットフォームです。 情報収集のためのコア機能としては、国内外３万メディアから収集したビジネスニュースから、利用者の興味・関心に合わせて記事を配信するサービスを提供しています。日々配信されるニュースから業務ニーズに直結するインサイトを獲得し、これを話題にユーザ同士が交流することで、組織全体の情報感度やコミュニケーションを促進させるのが、サービスの狙いです。 事前準備：ことばの定義具体的な機能説明の前に、Anewsにおける基本的な概念について軽く整理します。 Anewsは1企業＝1集団としての利用を想定しています。以降ではこの集団をチーム、チームに所属する各利用者を
“ニュース知ったって仕事はできない”と思うあなたに、人生のリスクが減る情報収集を教えよう──ストックマーク林が教える「アウトプットが変わる良質なインプット」 | FastGrow
そもそも何のために情報収集をする必要があるのか。改めて考えてみると、そうした「情報収集の目的」について、深く考えないままに日々のニュースを追っているという人も少なくないだろう。「ニュースを知ることがすぐに仕事に活きるわけではない」とあなたが感じる原因も、このような姿勢にあるのではないだろうか？ もちろん、具体的にどのような情報をどのように収集すべきかは人によって異なるが、「イノベーションが“知と知の組み合わせ”でしか生まれない以上、さまざまな分野の情報を収集し、他人とナレッジをシェアし続けることは今後も必要不可欠である」と林氏は語る。 林入山章栄先生（早稲田大大学院経営管理研究科教授）が繰り返し仰っていることですけど、イノベーションとは、“知と知のかけ合わせ”です。だから、イノベーションを起こしたいのなら、このかけ合わせの機会を増やしていくしかないんです。 そのためには、まず自分が今よりも
Wikipediaを用いた日本語の固有表現抽出データセットの公開
ML事業部の近江崇宏です。 ストックマークではプロダクトで様々な自然言語処理の技術を用いていますが、その中のコア技術の一つに固有表現抽出があります。固有表現抽出はテキストの中から固有表現（固有名詞）を抽出する技術で、例えば「Astrategy」というプロダクトでは、固有表現抽出を用いてニュース記事の中から企業名を抽出しています。（企業名抽出については過去のブログ記事を参考にしてください。） 一般に、固有表現抽出を行うためには、大量のテキストに固有表現をアノテーションした学習データをもとに機械学習モデルの学習を行います。今回、ストックマークは固有表現抽出のための日本語の学習データセットを公開いたします！ご自由にお使いいただければと思います！ レポジトリ：https://github.com/stockmarkteam/ner-wikipedia-dataset 固有表現をハイライトしたサンプ
Wikipediaを用いた日本語の固有表現抽出データセットの公開
ML事業部の近江崇宏です。 ストックマークではプロダクトで様々な自然言語処理の技術を用いていますが、その中のコア技術の一つに固有表現抽出があります。固有表現抽出はテキストの中から固有表現（固有名詞）を抽出する技術で、例えば「Astrategy」というプロダクトでは、固有表現抽出を用いてニュース記事の中から企業名を抽出しています。（企業名抽出については過去のブログ記事を参考にしてください。） 一般に、固有表現抽出を行うためには、大量のテキストに固有表現をアノテーションした学習データをもとに機械学習モデルの学習を行います。今回、ストックマークは固有表現抽出のための日本語の学習データセットを公開いたします！ご自由にお使いいただければと思います！ レポジトリ：https://github.com/stockmarkteam/ner-wikipedia-dataset 固有表現をハイライトしたサンプ
BERTによるニュース記事の構造化：企業名抽出
はじめにMachine Learning部門の近江です。ストックマークでは、自然言語処理技術の研究開発を行っています。 先日、弊社のTech Blogにて弊社が公開している言語モデルを紹介しました。 ストックマークが公開した言語モデルの一覧と振り返り 今回は、言語モデルがプロダクトにおいて実際にどのように利用されているかについての一例を紹介します。 ニュース記事の構造化マーケティング、新規事業開発などの調査業務では、調査を行う人が書籍、ニュース記事、ホームページなどの情報を網羅的に調べ、整理し、報告書などにまとめていきます。その際に扱う情報は膨大であり、そのため調査業務には多くの時間と労力がかかります。 弊社のプロダクトである「Astrategy」は機械学習を用いてニュース記事から特徴となる情報を抽出し、構造化することで、大量のニュース記事を効率的に俯瞰し、さらに新規事業開発などに繋がりう
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【図解】自然言語処理の仕組み-episode2 | ストックマーク株式会社
【図解】注目される自然言語処理-episode1 | ストックマーク株式会社