BERTによる日本語固有表現抽出の精度改善 〜BERT-CRFの紹介〜 - Sansan Tech Blog
こんにちは、DSOC R&Dグループ インターンの笛木正雄です。大学院では離散最適化の研究室に所属しています。インターンでは、日々、知らないことだらけで、色々なことを経験させていただき、伸びしろを実感する毎日です。 現在は、SansanやEightのニュース配信に使用されている固有表現抽出(文章中から組織名を抽出するために使用)と呼ばれる自然言語処理タスクに携わっています。今回は、これまで取り組んだ固有表現抽出における精度改善の手法を紹介したいと思います。ありがたいことに、この手法は現在、プロダクトで実際に稼働しているため、思い入れのある手法です。 また、今回の手法を含め、日本語固有表現抽出については、コード公開を予定しており、pipでインストールできるように現在進行中です。ご興味ある方は、お待ちいただき、合わせてご覧いただければ幸いです。 ※弊社のニュース配信における固有表現抽出タスクの
Kaggleで学んだBERTをfine-tuningする際のTips②〜精度改善編〜 | 株式会社AI Shift
こんにちは AIチームの戸田です 本記事では前回に引き続き、私がKaggleのコンペティションに参加して得た、Transformerをベースとした事前学習モデルのfine-tuningのTipsを共有させていただきます 前回は学習の効率化について書かせていただきましたので、今回は精度改善について書かせていただきます データ 前回に引き続きKaggleのコンペティション、CommonLit-Readabilityのtrainデータを使います validationの分け方などは前回の記事を参照していただければと思います 精度改善 一般的なニューラルネットワークモデルの精度改善方法として、ハイパーパラメータのチューニングやData Augmentationが上げられますが、ここではBERTを始めとするTransformerをベースとしたモデル（以降Transformerモデル）特有の工夫について
深層学習による自然言語処理入門: word2vecからBERT, GPT-3まで
第1回Webインテリジェンスとインタラクションセミナー（いまさら訊けないシリーズ「言語処理技術」）での発表資料です。 https://www.sigwi2.org/next-sigRead less
How to Train a BERT Model From Scratch
BERT, but in Italy — image by authorMany of my articles have been focused on BERT — the model that came and dominated the world of natural language processing (NLP) and marked a new age for language models. For those of you that may not have used transformers models (eg what BERT is) before, the process looks a little like this:
(Part 1) tensorflow2でhuggingfaceのtransformersを使ってBERTを文書分類モデルに転移学習する - メモ帳
現在、NLPの分野でも転移学習やfine-tuningで高い精度がでる時代になっています。 おそらく最も名高いであろうBERTをはじめとして、競ってモデルが開発されています。 BERTは公式のtensorflow実装は公開されてありますが、画像分野の転移学習モデルに比べると不便さが際立ちます。 BERTに限らず、公式のtensorflow実装は難解で、tf.kerasの学習済みモデルに関してもほとんど画像のモデルしかないです。 ただし、pytorch用のライブラリにpytorch-transformersという有用なものがありまして、 BERT, GPT-2, RoBERTa, DistilBert, XLNetなどの多言語学習済みモデルが利用可能で、カスタマイズもしやすいということで有名でした。 このライブラリが名前をかえてtensorflow2に対応してくれました。 Transform
The Illustrated Transformer – Jay Alammar – Visualizing machine learning one concept at a time
Jay Alammar Visualizing machine learning one concept at a time. @JayAlammar on Twitter. YouTube Channel Discussions: Hacker News (65 points, 4 comments), Reddit r/MachineLearning (29 points, 3 comments) Translations: Arabic, Chinese (Simplified) 1, Chinese (Simplified) 2, French 1, French 2, Italian, Japanese, Korean, Persian, Russian, Spanish 1, Spanish 2, Vietnamese Watch: MIT’s Deep Learning St
Kaggle Tweetコンペ振り返り - コンペ概要・BERTによるQ&Aアプローチについて - memo
はじめに 本記事では2020年3月~6月にかけて開催され、約2200チームが参加したKaggleのコンペ Tweet Sentiment Extraction（通称Tweetコンペ）について、振り返りを兼ねてまとめたいと思います。 はじめに コンペ概要 データ データ数について Sentimentについて 元データについて 評価指標 BERTによるQ&Aアプローチ Question Answeringについて 本コンペにおけるアプローチ QAアプローチの課題 最後に コンペ概要 Tweetと正解ラベルの例 まず初めに本コンペのポイントをいくつか挙げます Sentimentラベルの与えられたTweetから、そのSentimentに該当する箇所を抜き出す課題。 アノテーションの問題で正解ラベルにノイズが多く含まれており、noisy labelへの対処もポイントとなった。 BERTやRoBERT
GitHub - thunlp/PLMpapers: Must-read Papers on pre-trained language models.
Semi-supervised Sequence Learning. Andrew M. Dai, Quoc V. Le. NIPS 2015. [pdf] context2vec: Learning Generic Context Embedding with Bidirectional LSTM. Oren Melamud, Jacob Goldberger, Ido Dagan. CoNLL 2016. [pdf] [project] (context2vec) Unsupervised Pretraining for Sequence to Sequence Learning. Prajit Ramachandran, Peter J. Liu, Quoc V. Le. EMNLP 2017. [pdf] (Pre-trained seq2seq) Deep contextuali
ku_bert_japanese - LANGUAGE MEDIA PROCESSING LAB
BERT日本語Pretrainedモデル † 近年提案されたBERTが様々なタスクで精度向上を達成しています。BERTの公式サイトでは英語pretrainedモデルや多言語pretrainedモデルが公開されており、そのモデルを使って対象タスク(例: 評判分析)でfinetuningすることによってそのタスクを高精度に解くことができます。 多言語pretrainedモデルには日本語も含まれていますので日本語のタスクに多言語pretrainedモデルを利用することも可能ですが、基本単位がほぼ文字となっていることは適切ではないと考えます。そこで、入力テキストを形態素解析し、形態素をsubwordに分割したものを基本単位とし、日本語テキストのみ(Wikipediaを利用)でpretrainingしました。 2022年1月21日追記: このモデルは古くなっています。RoBERTa-base 日本語
BERTを超えたXLNetの紹介
概要https://arxiv.org/abs/1906.08237 XLNetは2019/6/19に、”XLNet: Generalized Autoregressive Pretraining for Language Understanding”と題してArxivに投稿された論文です。一言(?)でいうと Transformer-XLを単語の順序を入れ替えた（元の順序情報は保持）もので学習させることで、自己回帰モデルで双方向の意味依存関係を取得できるようにしたと主張。20を超えるタスクでBERT超え。 といったところでしょうか。この記事では、背景となる関連技術も含めてXLNetの着想と技術について順々に説明していきます。 自然言語処理のタスク学習の流れと事前学習の種類深層学習を用いた自然言語処理は翻訳、QAタスク、文書分類など多岐にわたります。 深層学習でそれらのタスクを解く際は、タス
Deconstructing BERT: Distilling 6 Patterns from 100 Million Parameters
The year 2018 marked a turning point for the field of Natural Language Processing, with a series of deep-learning models achieving state-of-the-art results on NLP tasks ranging from question answering to sentiment classification. Most recently, Google’s BERT algorithm has emerged as a sort of “one model to rule them all,” based on its superior performance over a wide variety of tasks. 🕹 Try out a
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