Transformersを用いた固有表現抽出のtips - MNTSQ Techブログ

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misshiki “頻出の問題に対するtipsを解説し、それを考慮したTransformersベースの日本語固有表現抽出のサンプル実装”

2020/12/17 リンク

RyunosukeMatsuda https://note.com/takahiroanno/n/nf4843a68da9a

2020/12/16 リンク

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Transformersを用いた固有表現抽出のtips - MNTSQ Techブログ

TL;DR Transf ormersのNERではFast Tokenizerを使うことで、サブトークン ↔ ラベルのアラインメントが実... TL;DR Transf ormersのNERではFast Tokenizerを使うことで、サブトークン ↔ ラベルのアラインメントが実装できる。長いテキスト入力については、無駄なpaddingを最小限にとどめて高速処理するために、入力を固定長分割するのが良い。検出漏れが問題になるようであれば、ストライド付きのwindow処理を追加するのが良い。サンプル実装: github.com 背景この記事を目に留めていただいた方にはおそらくおなじみであろう Hugging Face の Transf ormers *1。 BERT等のTransf ormer素子ベース事前学習モデルを用いた転移学習が容易に実験できるライブラリである。最新モデルのモジュールがすごいスピードで実装されることに加えて、事前学習モデルおよび依存するトークナイザが一緒に管理・ダウンロードできる点がご利益として特に大きい。

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