気に入った記事をブックマーク
- 気に入った記事を保存できます
保存した記事の一覧は、はてなブックマークで確認・編集ができます
- 記事を読んだ感想やメモを書き残せます
- 非公開でブックマークすることもできます
自然言語処理モデル(BERT)で文の意味上の類似度を計算
16 users
techblog.gmo-ap.jp
techblog.gmo-ap.jp
techblog.gmo-ap.jp
注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています
はじめに この記事は GMOアドマーケティング Advent Calendar 2022 21日目の記事です。 おはようござい... はじめに この記事は GMOアドマーケティング Advent Calendar 2022 21日目の記事です。 おはようございます。こんにちは。こんばんは。 GMOアドマーケティングのY-Kです。 今回は、 「最近話題の自然言語処理の機械学習のモデルを自分でも軽く触ってみたい！ でも、難しいこと書かれててわからない(号泣)」 という層に向けて、 数ある自然言語処理モデルの中でも有名なBERTモデルを使って、文同士の意味の類似度を計算するという簡単なタスクを難しいことは極力置いといてやっていきます。 準備 今回もGoogle Colab上で行います。 https://colab.research.google.com/?hl=ja BERTの学習には時間と膨大な学習データ、豊富なインターネットリソースが必要なので、 Hugging Face上で公開されている学習済みBERTモデルを利用してい
techblog.gmo-ap.jp
techblog.gmo-ap.jp
techblog.gmo-ap.jp
techblog.gmo-ap.jp
president.jp
togetter.com
togetter.com
qiita.com
zenn.dev/p0n
note.com/hirokivv
note.com/aki0309
blog-dry.com
www.kobonemi.com
zenn.dev/sunwood_ai_labs
hatenanews.com
www.huffingtonpost.jp
sch.hatenablog.jp
blog.livedoor.jp/lkrejg
blog.livedoor.jp/lkrejg
2022/12/21 リンク