こんにちは。カスタマーサクセス部 研究チームリサーチャーの坂田です。 レトリバでは、主にPoCやPoC支援ツールの開発、話し言葉関連の研究に取り組んでいます。
今回は、最近自然言語処理に興味を持ち始めた方に向けてPythonを使ってBERTを試す方法をご紹介します。
続きを読む検索の評価指標その2
検索の評価指標
こんにちは。レトリバの飯田(@meshidenn)です。カスタマーサクセス部 研究チームのリーダーをしており、マネジメントや論文調査、受託のPOCを行なっています。
前回は、検索エンジンの評価について入門的な内容をご紹介しました。今回は、その続きとして、少し発展的な評価指標についてご紹介します。なお、以下の内容は酒井先生の書籍に記載されておりますので、詳細が気になる方は、こちらも読んでみてください。
続きを読むNLP若手の会（YANS2020）で発表してきました
こんにちは。 カスタマーサクセス部リサーチャーの勝又です。
レトリバでは、研究動向・業界動向の把握のため、積極的に学会参加をしています。 先日開催されたNLP若手の会第15回シンポジウム（YANS2020）にも参加、抽象型要約について発表しました。 今回の記事ではYANS2020での参加、発表報告をします。
続きを読む音響学会2020年秋季研究発表会に参加しました
こんにちは。製品企画部リサーチャーの古谷（@kk_fry_）です。
レトリバでは、研究動向・業界動向の把握のため、積極的に学会参加をしています。9/9～11にオンラインで開催された日本音響学会2020年秋季研究発表会にも参加しました。
続きを読むBERTを利用した日本語文書要約をやってみた
こんにちは。 カスタマーサクセス部リサーチャーの勝又です。 私はレトリバで自然言語処理、とくに要約や文法誤り訂正に関する研究の最新動向の調査・キャッチアップを行っております。
今回の記事では、以前作成した日本語wikiHow要約データに対して、BERTを用いて抽出型、抽象型要約を行った話をします。
続きを読む音声認識エンジンの深層学習フレームワークをChainerからPyTorchに移行しました
音声認識チームのソフトウェアエンジニアの西岡 @ysk24ok です。
弊社では音声認識エンジンを開発しており、これまでChainerを使って音声認識モデルの訓練・精度評価をおこなってきましたが、Chainer v7を最後に開発がストップすることが発表されたため、今回ChainerからPyTorchへの移行をおこないました。
本記事では、移行にあたってぶつかった問題や工夫した点について紹介します。
- 音声認識エンジンのシステム構成
- PyTorch移行にあたってぶつかった問題
- 問題1: LSTMが受け取る入力の仕様の違い
- 問題2: PyTorchではモデルをhdf5形式で保存できない
- 問題3: LSTMのパラメータの持ち方がChainerとPyTorchで異なる
- まとめ