3 BERTのファインチューニング 単純にタスクごとに入力するだけ。 出力のうち $C$は識別タスク(Ex. 感情分析) に使われ、 $T_i$はトークンレベルのタスク(Ex. Q&A) に使われる。 ファインチューニングは事前学習よりも学習が軽く、 どのタスクもCloud TPUを1個使用すれば1時間以内 で終わった。(GPU1個でも2~3時間程度) ( ただし、事前学習にはTPU4つ使用でも4日もかかる。) 他のファインチューニングの例は以下の図のようになる。 1. 4 実験 ここからはBERTがSoTAを叩き出した11個のNLPタスクに対しての結果を記す。 1. 4. 1 GLUE GLUEベンチマーク( G eneral L anguage U nderstanding E valuation) [Wang, A. (2019)] とは8つの自然言語理解タスクを1つにまとめたものである。最終スコアは8つの平均をとる。 こちら で現在のSoTAモデルなどが確認できる。今回用いたデータセットの内訳は以下。 データセット タイプ 概要 MNLI 推論 前提文と仮説文が含意/矛盾/中立のいずれか判定 QQP 類似判定 2つの疑問文が意味的に同じか否かを判別 QNLI 文と質問のペアが渡され、文に答えが含まれるか否かを判定 SST-2 1文分類 文のポジ/ネガの感情分析 CoLA 文が文法的に正しいか否かを判別 STS-B 2文が意味的にどれだけ類似しているかをスコア1~5で判別 MRPC 2文が意味的に同じか否かを判別 RTE 2文が含意しているか否かを判定 結果は以下。 $\mathrm{BERT_{BASE}}$および$\mathrm{BERT_{LARGE}}$いずれもそれまでのSoTAモデルであるOpenAI GPTをはるかに凌駕しており、平均で $\mathrm{BERT_{BASE}}$は4. 5%のゲイン、$\mathrm{BERT_{LARGE}}$は7. 0%もゲイン が得られた。 1. 2 SQuAD v1. 1 SQuAD( S tanford Qu estion A nswering D ataset) v1. 1 [Rajpurkar (2016)] はQ&Aタスクで、質問文と答えを含む文章が渡され、答えがどこにあるかを予測するもの。 この時、SQuADの前にTriviaQAデータセットでファインチューニングしたのちにSQuADにファインチューニングした。 アンサンブルでF1スコアにて1.
1. 自然言語処理のための Deep Learning 東京工業大学 奥村・高村研究室 D1 菊池悠太 @kiyukuta at 2013/09/11 Deep Learning for Natural Language Processing 13年9月28日土曜日 2. 3. 2つのモチベーション - NLPでニューラルネットを - 言語の意味的な特徴を NN→多層×→pretraining→breakthrough!! 焦って早口過ぎてたら 教えて下さい A yet another brief introduction to neural networks networks-26023639 4. Neural networkベースの話 RBMとか苦しい 5. for NLP 6. Deep Learning概要 Neural Networkふんわり Deepへの難しさ Pretrainingの光 Stacked Autoencoder, DBN 7. 8. 9. Unsupervised Representation Learning 生データ 特徴抽出 学習器- 特徴抽出器 - 人手設計 答え! 答え! Deep Learning 従来 10. 結論からいうと Deep Learningとは 良い初期値を(手に入れる方法を) 手に入れた 多層Neural Networkです 11. ⽣生画像から階層毎に階層的な特徴を ラベル無しデータから教師なしで学習 12. 自然言語処理（NLP）で注目を集めているHuggingFaceのTransformers - Qiita. 生画像 高次な特徴は,より低次な特徴 の組み合わせで表現 13. = = = 低次レベルの特徴は共有可能 将来のタスクが未知でも 起こる世界は今と同じ 14. 15. A yet another brief introduction to Neural Networks 菊池 悠太 16. Neural Network 入力層x 隠れ層z 出力層y 17. 生データ,抽出した素性 予測 18. 例えば,手書き数字認識 784次元 10次元 MNIST (28*28の画像) 3!! [0. 05, 0. 40, 0. 15, 0. 05] 10次元の確率分布 (左から,入力画像が, 0である確率, 1である確率... 9である確率) 28*28= 784次元の数値ベクトル 19. Neuron 隠れユニットjの 入力層に対する重み W1 隠れユニットj 20.
身近な自然言語処理(NLP) 「自然言語を処理する」ということ一体どういうことなのでしょうか? 日々の生活でも取り入れられて、知らない間に私たちの生活を便利にしてくれている自然言語処理(NLP)について以下をはじめ様々なものがあります。 日本語入力の際のかな文字変換 機械翻訳 対話システム 検索エンジン 等々 3. 自然言語処理の流れ 以上のような技術を実現するのが自然言語処理で、まずは処理するための「前処理」というものを見ていきます。 はじめに、解析するための「元のデータ」が必要になり、このときできるだけ多くの高品質なデータを収集すると、後の処理が楽になるとともに、最終的に出来上がるモデルの品質が高くなります。 データの収集を終えたら、必要な部分を取り出したり不要なデータを削除したりします。 3-1. ディープラーニング・自然言語処理編1 | データサイエンス基礎講座2020 | インプレスアカデミー. 自然言語処理のための前処理 3-1-1. コーパス 近年、コンピュータの記憶容量や処理能力が向上し、ネットワークを介してデータを交換・収集することが容易になりました。 その為、実際の録音やテキストなどを収集し、そのデータを解析することによって、言語がどのように使われているかを調べたり、そこから知識を抽出したりといったことが広く行われています。 このように、言語の使用方法を記録・蓄積した文書集合(自然言語処理の分野ではコーパスと呼ぶ)が必要になります。 3-1-2. 辞書 日本語テキストを単語に分割し、ある日本語に対する「表層形」「原形」「品詞」「読み」などを付与するなど何らかの目的を持って集められた、コンピュータ処理が可能なように電子的に情報が構造化された語句のリストである辞書も必要です。 3-1-3. 形態素解析 テキストを言語を構成する最小単位である単語を切り出す技術(形態素解析)も必要になります。 単語は言語を構成する最小単位で、文書や文を1単位として扱うよりも正確に内容を捉えられ、文字を1単位として扱うよりも意味のある情報を得られるというメリットがあるため、自然言語処理では、多くの場合、単語を1つの単位として扱っています。 英語テキストを扱う場合、基本的に単語と単語の間はスペースで区切られているため、簡単なプログラムでスペースを検出するだけで文を単語に分割できるのですが、日本語テキストでは通常、単語と単語の間にスペースを挿入しないため、文を単語に分割する処理が容易ではありません。 つまり、形態素解析は、日本語の自然言語処理の最初のステップとして不可欠であり、与えられたテキストを単語に分割する前処理として非常に重要な役割を果たしています。 3-1-4.
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
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1. 自然言語とは何か? 言語は、私たちの生活の中に常にあり、また、なくてはならないものです。 そんな日々当たり前に使われる言語を見つめ直し、解析すると、どんな興味深いものが見えてくるのでしょうか。 1-1. 言語の世界とは? 「自然言語処理」の「自然言語」とは何か? 自然言語処理モデル「GPT-3」の紹介 | NTTデータ先端技術株式会社. 言語には、大きく分けて2種類あり、「コンピュータ言語」と「自然言語」に分けられます。 つまり、「自然言語」とは普段、私たちが日常で会話する言語のことで、「コンピュータ」のための言語と対比した言い方だと言えます。 1-2. コンピュータ言語と自然言語処理の違い 一言でいえば、「解釈が一意であるかどうか」です。 自然言語では、聞き手によって受け取る意味が変わり、日常生活で誤解を生むことは、よく見受けられるかと思います。 これは日本語であろうと、外国語であろうと同じです。 対して、コンピュータ言語は、解釈がたった1通りしか存在しないものなので、「別の解釈」をしてしまったという誤解は絶対に起ききない仕組みになっています。 1-2-1. コンピュータ言語の例 1 * 2 + 3 * 4 1-2-2. 自然言語の具体例 警察は自転車で逃げる泥棒を追いかけた 解釈1: 警察は「自転車で逃げる泥棒」を追いかけた(泥棒が自転車で逃げる) 解釈2: 警察は自転車で、「逃げる泥棒」を追いかけた(警察が自転車で追いかける) 1-3. 蓄積される言語データの飛躍的増大 インターネットなど様々な技術の発達によって、何ヶ月もかけて手紙でしか伝えられない言葉がメールで一瞬にして伝えられるといったように、現代で交わされる言語の数は莫大に増加しています。 1-4. 言語(自然言語)があるからこそ人類は発展した 「共通の言語があってはじめて、共同体の成員は情報を交換し、協力し合って膨大な力を発揮することができる。だからこそ、"ホモサピエンス"は大きな変化を地球という星にもたらせたのだ」 言語学者、スティーブン・ピンカー(ハーバード大学教授) 1-5. つまり… その言語を解析する=可能性が無限大? 人類の進化の所以とも言われ、また技術発展によって増え続ける「自然言語」を解析することは、今まで暗闇に隠れていたものを明らかにし、更なる技術進化の可能性を秘めています。 またその「自然言語処理」の分析結果の精度は日々向上し、株式投資の予測やマーケティングでの利用など様々な分野で応用され非常に関心を集めています。 まずは、日常で使用されている自然言語処理にフォーカスを当てて、その先の可能性まで見ていきましょう。 2.
HOME > 【アトピーお声とビフォ―アフター】 > 約1週間で顔がつるつるになりました! 約1週間で顔がつるつるになりました! 2021年07月18日 【大阪 茨木 アトピーなら 悠々堂 まき鍼灸院にお任せください!】 こちらの鍼灸院に通い始めたころは、 リバウンドの症状が出始めて、かゆみ赤みがひどく、ジュクジュクな状態でした。 通い始めて3~4日で顔がカサカサになり、 爬虫類の様な見た目、個人的に最もきつい時期でしたが、 当院とコネクションがある佐藤先生に診察してただいたり、 牧先生の治療の中で苦しさもあるといわれましたが、 約1週間程度で顔はつるつるに戻りました。 脱ステ脱保湿という新しい概念と佐藤先生と出合わせていただき、感謝しております。 ありがとうございました。 K. 下痢症状のときにマッサージするツボ | ツボです。. S 19歳 男性 【大阪 アトピーなら 悠々堂 まき鍼灸院にお任せください!】 症状別ページ ホームページをご覧のあなた様へプレゼント! ホームページ限定割引情報 「ホームページを見た」 とお伝えいただくと、下記特典が受けられます。 電話・メールでのお問合せ 「悠々堂まき鍼灸院」へのお電話はこちら 【 電話番号 】 072-629-1665 【 営業時間 9時~20時 【 電話受付 】 8時30分~19時30分 【 定休日 】 日・祝
「胃腸の症状にどのツボがいいですか?」 と聞かれれば、鍼灸師の大半は「足三里」を答えるかもしれません。 もっとも、足三里以外に胃腸の症状を改善することが期待できるツボはたくさんあります。 そもそも胃腸の症状も多岐にわたりますし、 その人のその時の状態にあわせてツボは選ばれるべきではあります。 しかしながら、胃腸の症状にはこの足三里(あしさんり)が代表であることは間違いないと言えるでしょう。 足三里の場所 足三里の場所は脛(すね)の骨のやや外側、 膝の皿の下の外側にあるくぼみから3寸下にあります。 ツボをみつけるにはまずはじめに膝の皿の下のくぼみをみつけ、 そこから指4本を揃えて人差し指の第二関節あたりをそこに当てます。 脛の骨よりは外側で小指の端に足三里があります。 片膝を立ててツボを見つけてみましょう! 期待できる効果 足三里は 陽明胃経(ようめいいけい)という胃のエネルギーラインに属し ていますので、冒頭の通り 基本的には胃腸を整えるはたらき がメインです。 胃腸の症状と言えば、 食欲不振、便秘・下痢、腹痛 などに効果が期待出来ます。 その他にもエネルギーのルートから下肢の痛みやしびれ、だるさにも効果を発揮します。 昔々、かの有名な 松尾芭蕉 がこの足三里にお灸をすえていたのだと語り継がれているように 足三里は胃腸を整え、保健としての滋養強壮作用にすぐれているツボだと言えるでしょう。 さらには、胃のラインは顔にもつながっていますので 鼻炎などの鼻水や鼻づまり、顔面神経麻痺にも使うことがあります。 ただし、 胃酸過多の人には足三里は避けた方がいい でしょう。 代わりに陽陵泉という腓骨の下やや前にあるツボを使うことがありますが 私は手の内関や背部の胃兪などを多用します。 マッサージのポイント 左右の親指の爪が向き合うように指先を足三里に押し当てて、横に 筋を切るようにマッサージ しましょう。脛に沿って前脛骨筋の筋繊維が縦にはしっているので、その繊維をかき分けるように少し強めの刺激でマッサージすると効果を感じやすいです。もちろん、個人差がありますので無理に力をいれて行わないようにしてくださいね! 左右の中指を中心に爪を合わせるようにしてマッサージする方法もおススメです! いcいchいcい 胃腸を整える代表穴(ツボ)、足三里 ぜひ試してみてくださいね!
下痢の原因には 3種類 あると紹介しました。 この中で、食あたりによる下痢の場合は、 止めない方がいいです。 理由としては、この下痢は 体に有害なものをすぐに外へ出そうという反応です。 それを無視して下痢を止めると、体に有害なものをとどめておくことになるので、気をつけて下さい。 下痢が長期間続いたり、便秘と下痢を繰り返す場合 長期間の下痢・便秘・下痢を繰り返す症状として、「 過敏性腸症候群 ( かびんせいちょうしょうこうぐん ) 」があります。 過敏性腸症候群では、西洋医学では明確な治療法は確率されておりません。 がしかし、東洋医学では鍼灸によって改善するケースがあります。 どこの鍼灸院でも良いわけではなく、「大腰筋刺鍼」というテクニックを扱っている鍼灸院ならば、過敏性腸症候群に効果的だと思いますので、ホームページなどを探してみましょう。 このページのまとめ こちらで紹介した下痢のツボは、急性の下痢でも、慢性の下痢でもどちらでも効く 急性の下痢で、「食べたものが悪かった」「風邪を引いた」という場合は、下痢を止めないほうがよい。理由は、体に悪いものを早く出そうとする反応なので、下痢として早く出したほうが良い。