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。