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1. 概要 近年、ディープラーニングの自然言語処理分野の研究が盛んに行われており、その技術を利用したサービスは多様なものがあります。 当社も昨年2020年にPhroneCore(プロネコア)という自然言語処理技術を利用したソリューションを発表しました。PhroneCoreは、最新の自然言語処理技術「BERT」を用いて、少ない学習データでも高精度の文書理解が可能です。また、文書の知識を半自動化する「知識グラフ」を活用することで人と同じように文章の関係性や意図を理解することができます。PhroneCoreを利用することで、バックオフィス業務に必要となる「文書分類」「知識抽出」「機械読解」「文書生成」「自動要約」などさまざまな言語理解が可能な各種AI機能を備えており、幅広いバックオフィス業務の効率化を実現することが可能です ※1 。 図:PhroneCore(プロネコア)のソフトウエア構成図 こうした中、2020年に「GPT-3(Generative Pre-Training-3、以下GPT-3)」が登場し自然言語処理分野に大きな衝撃を与えました。さらに、日本でもLINE社が日本語の自然言語処理モデルをGPT-3レベルで開発するというニュース ※2 がありました。 そこで、本コラムでは数ある自然言語処理分野の中からGPT-3についてご紹介したいと思います。 2.
応答: in the late 1990s GLUE同様、examplesに載っている事例は全て英語のデータセットであり、日本語のオリジナルデータを試したい場合はソースコードとコマンドを変更する必要がある。 要約 BertSum の著者の リポジトリ から最低限必要なソースコードを移植したもの。 BertSumはBERTを要約の分野に適用したもので、ニュース記事の要約では既存手法と比較して精度が大きく向上したと論文の中で述べられている。 英語のニュース記事の要約を試したいだけであればhuggingfaceのもので十分だが、 データセットを換えて学習したい 英語ではなく日本語で試したい などがあれば、オリジナルの リポジトリ をさわる必要がある。 固有表現抽出 翻訳 Why not register and get more from Qiita? We will deliver articles that match you By following users and tags, you can catch up information on technical fields that you are interested in as a whole you can read useful information later efficiently By "stocking" the articles you like, you can search right away Sign up Login
文ごとに長さが異なるのを扱うアプローチ 138. Recursiveな方は途中のphraseやsentenceに おける単語ベクトルも保存 139. 具体例の説明が重くなりすぎたかも... 140. 141. (Word|Phrase|Sentence|Document) Recursive Autoencoder一強 他の枠組みは? どうする? よりよい単語の表現 意味?? Compositional Semanticsという タスク自体は,deep learning 以外でも最近盛ん 142. 既存タスクへの応用 単語類似度,分類,構造学習... 要約,翻訳,推薦,... ? - 学習された単語のembeddingを追加素性に使う 他の方法は? 143. おわり 13年9月28日土曜日
最後に 2021年はGPT-3をはじめとした自然言語処理分野の発展が期待されている年であり、今後もGPT-3の動向を見守っていき、機会があれば触れていきたいと思います。 ※2021年1月にはGPT-3に近い性能の言語モデルをオープンソースで目指す「GPT-Neo」の記事 ※9 が掲載されていました。
DRS(談話表示構造) 文と文とのつながりを調べる 単語や文の解析など、単一の文や周囲の1~2文の関係のみに注目してきましたが、自然言語では、単一の文だけで成り立つわけではありません。 4-6-1. 自然言語処理 ディープラーニング. 人と人との会話(対話) 会話に参加する人が直前の発話に対して意見を述べたり、反論したりしながら、徐々にトピックを変え話を進行させます。 4-6-2. 演説や講演など(独話) 人が単独で話す場合にも、前に発話した内容を受けて、補足、例示、話題転換などを行いながら、話を展開していきます。 このように、自然言語では、何らかの関係のある一連の文(発話)の関係を捉えることが重要です。 このような一連の文は談話と呼ばれ、談話自体を生成する技術のほか、文のまとまり、文章の構造、意味などを解析する技術などがげ研究されています。 近年のスマートフォンの普及に伴って、アップルの「Siri」やNTTドコモの「しゃべってコンシェル」など、音声対話を通じて情報を検索したりする対話システムも普及しつつあります。 情報検索システムとのインターフェース役を果たすのが一般的で、ユーザーの発話を理解・解釈しながら、「現在の状態に従って返答をする」「データベースを検索する」といった適切なアクションを起こします。 ほぼこれらのシステムでは、使われる状況が想定されているので、文法や語彙があらかじめある程度制限されているのケースがほとんどです。 つまり、システムの想定していない発話が入力された場合などに適切な対応ができません。 一般に、どのような状況でもどのような発話に対しても対応のできる汎用のチャットシステムを作ることは、ほぼ人間の知能を模倣することに近く、人工知能の永遠のテーマという風に考えられています。 4-7. 含有関係認識 質問応答や情報抽出、複数文書要約を実現する スティーブ・ジョブズはアメリカでアップルという会社を作った。 アップルはアメリカの会社だ。 このように、1だけ読めば、2を推論できる状態を「1は2を含意する」という。 2つのテキストが与えられたときに、片方がもう片方を含意するかどうか認識するタスクは含意関係人認識と呼ばれ、質問応答や情報抽出、複数文書要約など様々な用途に応用されています。 例えば、質問応答システムでは、「アップルのはどこの会社ですか?」という質問があった場合に、1の記述しかなくても、2を推論できるため、そこから「アメリカ」という回答が得られます。 2つのテキストに共通する単語がどのくらい含まれているかを見るだけで、そこそこの精度で含意関係の判定ができますが、数値表現、否定、離しての感じ方などを含む文の意味解析は一般的に難易度が高く課題となっています。 4-8.
g. (イージー)」 からもご覧いただけます。 音声認識の普及と課題 Photo by mohamed hassan on Pixhere Appleの「Siri」やAndroid OSの「Googleアシスタント」など、音声認識サービスは生活にも大きく普及しています。リリース当初と比べ、音声認識の技術は格段に上がり、現在では、検索エンジン上でも欠かせない存在となりました。 一方、こうした音声認識サービスの日本での普及率は、あまり高くありません。 2018年4月iProspectが行った調査 では、「過去6か月以内にスマホの音声認識機能を使用したか」という問いに対し、「使用した」人の平均62%、インド(82%)、中国(77%)と半数を超えるなか、日本は40%と諸外国と比べ、低い普及率でした。 音声認識は、ビジネスや日常生活で大きく活用されています。私たちは日々進化する技術革新を観察し、AI(人工知能)を積極的に受け入れていくことが必要なのではないでしょうか。
私は、米田病院で看護師として勤務をしています。 自己紹介をします。 看護師経験40年以上(このデータで年齢は推し量って下さい)、いたって健康です。 私は2018年10月19日に左人工股関節置換術の手術を受けました、主治医は当院の河邊先生です。 私の、股関節痛との戦いの経緯をお話しします。 私の病魔との戦いを読んでいただいて、すこしでも変形性股関節症あるいは変形性膝関節症でお困りの方に、お役に立てれば幸いです。 2018年新春に、春日大社の神事を見学に行きました。当日はとても寒く、野外での見学だったので体が冷えたことを覚えています。 しばらくして「左股関節がいたい」事に気がつきました。 さっそく、当院を受診し、河邊先生から「立派な変形性股関節症」です、と言われショックを受けた次第です。 さーそれから私の戦いが始まりました。 痛みが強く、鎮痛剤は何も効きません。 夜間は痛みのために体の置き場所が無く、熟睡できない状態でした。 暖かくすれば痛みが楽になるかと思い、本気で沖縄移住を考えるようになりました。 しかし、沖縄に旅行に出かけてもその痛みは改善されず、沖縄移住の計画は頓挫しました。 では、体を温める下着(遠赤外線効果での保温)の着用、接骨医院への通院、ジム・プールでの運動 etc. 試みましたがどれも効果無く、手術を決心しました。 手術は河邊先生にお願いすることにしました。 先生にお願いすることにした一番の理由は、当院での『人工股関節置換術』の患者さんが順調に経過し、また、何だか患者さんが幸せそうな表情をしている方が多かったからです。 私の整形外科勤務は米田病院以外で8年間ありますが、人工股関節術置換術前後はとても大変な事でした。 2018年10月18日に全身麻酔で手術を受けました。 術後経過は良好で約4週間で退院し、12月から職場に復帰することが出来ました。 職場復帰後は通勤時の人混みが怖く感じることもありました。 また脚全体が夕方になると腫れて辛い時期も半年ぐらい続きましたが、少しずつ改善していき手術から1年半経過した現在は、術前と同じように看護師として勤務をしています。 手術を決心するまではとても不安が強く、迷いました。 また、一人暮らしですし、手術後の生活が出来るかどうか心配でした。 しかし、手術を決心したあとは、信頼する河邊先生と毎日見守っていただいた看護職員の方々、リハビリ科の担当者には日常動作の指導・術後の股関節へのアプローチを行って頂きました。 復職するにあたりご理解をいただいた米田病院院長先生たちに見守られ順調に回復することが出来たのだと、心から感謝している毎日です。
リハビリについて、こちらの病院では何か特色はありますか? A. 院内パス(治療や看護の手順を一覧にしたもの)を設定していて、当院では、基本、入院期間は2週間です。あとはリハビリ専門の病院に移っていただいて、安心できるまで、そこで入院してリハビリをしていただいています。そこですとリハビリが専門ですからスタッフの数も十分にいますし、何より、関節症を治療された同じような境遇の方が多くおられますので、楽しく会を作ったりされています。退院後にみなさんで集まられて、1年に1度はこちらにもいらっしゃったりしますよ。リハビリを通して、患者さん同士、仲良くなり、リハビリで切磋琢磨できる関係というのは、励みになってとてもいいことだと思います。 Q. 最後に患者さんへのメッセージをお願いいたします。 ※ムービーの上にマウスを持っていくと再生ボタンが表示されます。 取材日:2013. 変形性股関節症 温存 ブログ. 8. 1 *本ページは個人の意見であり、必ずしも全ての方にあてはまるわけではありませんので詳しくは主治医にご相談ください。