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

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misshiki “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”

2020/01/27 リンク

miguchi “MNTSQ”

2020/01/27 リンク

rin51 > KとVはそれぞれ文の各単語ベクトルです。[...] エンジニアの方にわかりやすく言うと、入力文の各単語に対してKとVでkey-value storeを作っているようなものです。

2020/01/24 リンク

karaage 初記事とは思えないボリューム。凄い。ご飯食べたら読む

2020/01/24 リンク

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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... 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transf ormers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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