異端開発室

BERTを活用した中国語マスク予測システムの実装と実践検証 1. 中国語文脈理解におけるマスク言語モデリングの意義 自然言語処理において、文脈を考慮した意味抽出は常に重要な課題である。特に中国語の場合、慣用句表現や文法構造の多様性が高く、従来のルールベース手法では複雑な文脈に対応することが困難であった。Transformerアーキテクチャに基づく事前学習済み言語 ...

BertEmbeddingsクラスはBERTモデルの中心的なコンポーネントです。このクラスは単語埋め込み、位置埋め込み、セグメント埋め込みを統合し、各入力トークンに対して最終的な埋め込み表現を生成します。これにより、後続のエンコーダ層への入力が提供されます。 BertEmbeddingsクラスの処理フロー ソースコード位置：transformers/src/transformers/models/bert/modeling_ber ...

RobertaモデルのONNX変換と文脈マスク予測 モデルのONNX形式への変換 モデルはHugging Faceから入手可能です。 def setup_nlp_components(): tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("../model/chinese_roberta_L-2_H-512") model = BertForMaskedLM.from_pretrained("../model/chinese_roberta_L-2_H-512") return model, tokenizer def save_as_onnx ...

文書分割とは 文書分割は自然言語処理（NLP）の基本的なタスクの一つであり、連続したテキストを意味のあるセグメント（文、段落、構造要素など）に分割することを目的としています。この処理により、情報抽出、機械翻訳、感情分析など、さまざまなNLP応用処理の精度が向上します。 BERTを用いた文書分割モデル 本記事では、BERTベースの文書分割モデル（nlp_bert_documen ...

はじめに 自然言語処理（NLP）分野において、Transformerベースの大規模言語モデルは革命的な進展をもたらしている。特にBERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）は、その革新的な双方向アーキテクチャにより、質問応答から感情分析まで幅広いタスクで最先端の性能を達成している。本稿では、BERTの基本概念を体系的に解説するとともに、大規模テ ...