Camphr: spaCy plugin for Transformers, Udify, KNP - Qiita
CamphrはspaCyのプラグインです．日本だとGinzaがspaCyを利用しており有名ですね． spaCyはNLPフレームワークで，以下のような特長があります(主観). 様々な機能を簡単に合成できる (深層学習からパターンマッチまで何でもOK) パイプラインを1コマンドで保存&復元できる 1つ目の機能は実用上とても重要です．NLPはここ数年で大幅に進歩しましたが，実際のタスクはend-to-endにデータを食わせればOK，みたいに美味しいものばかりではありません．かといって新しい手法を全く使わないのも，あまり筋が良くなさそうです． spaCyを使うと，最新の手法からルールベースの手法まで，様々な手法を組み合わせることができます．そしてCamphrを使うと，例えばBERTをfine-tuneした後にKNPと正規表現を組み合わせる，ということが簡単にできます． また2つめの機能のおかげで，
自然言語処理でBERTまでの流れを簡単に紹介 - moriyamaのエンジニアリング備忘録
はじめまして@vimmodeです。普段はMNTSQというリーガルテックの会社で自然言語処理をしています。今回はBERTとBERTまでの流れを簡単に紹介します。 自然言語処理で今やデファクトスタンダードとなりつつであるBERT。登場当時はモデルの複雑さに伴う計算環境や計算リソースの確保が難しく気軽に動かせなかったが、ColabやKaggleカーネル環境が整備されたきたおかげで誰でも気軽に使えるようになりました。 また、haggingface社が公開したBERTと関連モデルのラッパーライブラリであるtransformersによりわずか10行程度でBERTモデルを記述できます。 一方、自然言語処理を始めて間もない段階でいきなりBERTを突きつけられても理解の壁が高いと思いますので、今回は数式やコードを使わずにBERTに至るまでの流れを簡単に紹介したいと思います。 ※これらはあくまで私の理解であり
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