自然言語処理

特定のドメインのテキストから同義語候補を取り出すために色々検証した話

リサーチャーの勝又です。 今回の記事では、特定のドメインのテキストから同義語候補取り出そうと色々試みた結果をまとめています。

DeepSpeed Compressionを使ってtask-specific BERTを蒸留してみた

ニューラルネットワークモデルの軽量化や推論高速化手法として、蒸留を利用した小さいモデル作成が挙げられます。 今回はtask-specific BERTの蒸留をDeepSpeed Compressionで試してみようと思います。

BERTを用いた教師なし文表現の発展

こんにちは。レトリバの飯田(@HIROKIIIDA7)です。TSUNADE事業部 研究チームのリーダーをしており、分類エンジンの開発・マネジメント、検索分野の研究、チームマネジメントを行っています。今回は、教師なしの文表現作成手法DiffCSEを紹介します。なお、日本…

深層学習の量子化に入門してみた 〜BERTをIntel Neural CompressorでStatic Quantization〜

リサーチャーの勝又です。 前回のONNX Runtimeを用いたStatic Quantizationに引き続き、今回はIntel Neural Compressorを用いたStatic Quantizationを試してみました。

深層学習の量子化に入門してみた 〜BERTをStatic Quantization〜

リサーチャーの勝又です。 前々回の深層学習の量子化について簡単な解説記事、前回のDynamic Quantizationを試した記事に引き続き、今回はStatic Quantizationを試してみました。

簡潔データ構造第3回: 順序木に対する簡潔データ構造 (導入編)

こんにちは。レトリバのリサーチャーの木村@big_wingです。 4月から静岡県の浜松市に引っ越しをして、引き続きフルリモートで働いています。 ずいぶん久しぶりになってしまいましたが、今回は簡潔データ構造シリーズの続きで順序木に対する簡潔データ構造に…

社Dへの道 ~折り返し地点~

こんにちは。レトリバの飯田(@meshidenn)です。TSUNADE事業部 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。 2020年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、論文が一本出せた段…

深層学習の量子化に入門してみた 〜BERTをDynamic Quantization〜

こんにちは。 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・キャッチアップなどを行っております。 前回、深層学習の量子化について簡単な解説記事を公開しました。 今回は、深層学習の量…

深層学習の量子化に入門してみた 〜理論編〜

こんにちは。 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・キャッチアップなどを行っております。 最近、深層学習の量子化について勉強する機会があったので、この記事では量子化の理論的…

BERTでの語彙追加~add_tokenに気をつけろ!~

こんにちは。レトリバの飯田(@meshidenn)です。TSUNADE事業部 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。 みなさんは、BERTなどの学習済み言語モデルに対して語彙を追加したくなることはありませんか? 諸々の論…

事前学習モデルT5とTransformersを使ってお手軽日本語文書要約をやってみた

カスタマーサクセス部リサーチャーの勝又です。今回の記事では、事前学習モデルであるT5とTransformersを使って日本語文書要約を行った話を紹介します。

再訪: 極大部分文字列

こんにちは。レトリバのリサーチャーの木村@big_wingです。 今回は業務で久しぶりに触れる機会があったこともあり、極大部分文字列について紹介したいと思います。 極大部分文字列については、有志の方のブログやスライドが公開されています。私も今回久しぶ…

BERTを用いた教師なし文表現

こんにちは。レトリバの飯田[(@meshidenn)](https://twitter.com/meshidenn)です。TSUNADE事業部 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。今回は、教師なしの文表現作成手法[SimCSE](https://arxiv.org/abs/21…

ラベルなしデータだけでも高い精度で文法誤り訂正ができるLM-Criticの紹介

こんにちは。 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・キャッチアップなどを行っております。 今回の記事では、LM-Critic: Language Models for Unsupervised Grammatical Error Corr…

ACL2021のBest PaperのVOLTを日本語文書分類で試してみた結果...!

今回の記事では、先日開催された自然言語処理のトップカンファレンスである、ACL-IJCNLP2021でBest Paperとなった、VOLTを日本語文書分類で試してみた話をします。

SparseBERTの紹介

こんにちは。レトリバのリサーチャーの木村@big_wingです。 今回は今年のICML2021で発表されたSparseBERT: Rethinking the Importance Analysis in Self-attentionを紹介します。

文脈化された転置インデックス

クエリも文書もベクトル表現にして計算してしまえ!ということで近年研究が盛んに行われており、BERT[^1]が提案されて以降、教師データがあれば、うまく行くことがわかってきています。さらに、近年、最近傍アルゴリズムが進歩し、内積計算が高速化したこと…

事前学習モデルBARTを使って日本語文書要約をやってみた

今回の記事では、事前学習モデルであるBARTを使って日本語文書要約を行った話を紹介します。

日本語話し言葉BERTを作成、公開します!

今回の記事では、国立国語研究所との共同研究で作成した日本語話し言葉BERTとその利用方法について紹介します。日本語話し言葉BERTを使ってみたい方はぜひご覧ください。

AACL-IJCNLP2020で発表してきました

今回の記事では、昨年12月にオンラインで開催されたAACL-IJCNLP2020の参加報告をしています。

とりあえず動かしてみる自然言語処理入門 ~ BERT MLM 編 ~

BERTの言語モデルの学習は、どの程度上手くいっているのかを数行のPythonコードで確かめる方法をご紹介します。

検索の評価指標その2

今回は、前回の続きとして、複数の適合度に対応したランク付き検索評価指標を紹介します。

NLP若手の会(YANS2020)で発表してきました

今回の記事では、先日参加したYANS2020での参加、発表報告をしています。

BERTを利用した日本語文書要約をやってみた

今回の記事では、前回作成した日本語要約データに対してBERTを用いた要約手法を試しました。

ACL2020に参加しました

今回の記事では、先日オンラインで開催されたACL2020の参加報告をしています。

wikiHowから日本語要約データを作成してみた

今回の記事では、とある英語要約データセットを参考に、日本語要約のデータセットを作成した話をしています。