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。
こんにちは。カスタマーサクセス部 リサーチャーの坂田です。
レトリバでは、固有表現抽出、分類、PoC用ツール作成に取り組んでいます。
PoC用ツール作成は、研究成果をより迅速にPoCで試せることを狙いとしています。
実験結果の可視化UIが充実しているMLFlow を中心に、足りないところを補うため、その他のツールとの組み合わせについて考えていきます。
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。
この4月から、東京工業大学(東工大)の岡崎研究室に社会人博士課程で所属しており、動機・受験・会社の支援など書いていきたいと思います。
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