自然言語処理とディープラーニングの関係 2. 自然言語処理の限界 1.
2019/10/9 News, ディープラーニング, 自然言語処理 自然言語処理が注目されている。いよいよコンピュータ言語を使わず、コンピュータに指示を出せるようになるのか。それにはディープラーニングの技術が欠かせない。 Facebookで記事をシェアする Twitterで記事をシェアする RSSで記事を購読する はてなブックマークに追加 Pokcetに保存する コンピュータが人の言語を理解する時代に突入して久しい。コンピュータと会話をしたり、自分が書いた文章をコンピュータに解読してもらったりしたことがある人は少なくないはずだ。 これを可能にしたのは、自然言語処理という技術だ。 しかしコンピュータはまだ、流暢な会話能力や正確な文章解読能力を持てていない。それは自然言語処理の技術が完璧ではないからである。 流暢で完璧な自然言語処理を行うには、AI(人工知能)の領域で使われているディープラーニングの技術を使う必要がある。 ところがこのディープラーニングも発展途上にある。 この記事では、流暢で完璧な自然言語処理をつくりあげるために、なぜディープラーニングが必要なのかを解説したうえで、ディープラーニング開発の現状を概観する。 続きを読む シェア 役にたったらいいね! してください NISSENデジタルハブは、法人向けにA. Iの活用事例やデータ分析活用事例などの情報を提供しております。
機械翻訳と比べて 小さなタスクにおいても大きいモデルを使うと精度も上がる 。 2. 下流タスクが小さくてもファインチューニングすることで事前学習が大きいため高い精度 を出せる。 1. 3 BERTを用いた特徴量ベースの手法 この論文を通して示した結果は、事前学習したモデルに識別器をのせて学習し直す ファインチューニング によるものである。ここではファインチューニングの代わりに BERTに特徴量ベースの手法を適用 する。 データセットに固有表現抽出タスクであるCoNLL-2003 [Sang, T. (2003)] を用いた。 特徴量ベースの$\mathrm{BERT_{BASE}}$はファインチューニングの$\mathrm{BERT_{BASE}}$と比べF1スコア0. 3しか変わらず、このことから BERTはファインチューニングおよび特徴量ベースいずれの手法でも効果を発揮する ことがわかる。 1. 6 結論 これまでに言語モデルによる転移学習を使うことで層の浅いモデルの精度が向上することがわかっていたが、この論文ではさらに 両方向性を持ったより深いモデル(=BERT)においても転移学習が使える ことを示した。深いモデルを使えるが故に、さらに多くの自然言語理解タスクに対して応用が可能である。 2. まとめと所感 BERTは基本的に「TransformerのEncoder + MLM&NSP事前学習 + 長文データセット」という風に思えますね。BERTをきっかけに自然言語処理は加速度を増して発展しています。BERTについてさらに理解を深めたい場合はぜひ論文をあたってみてください! ツイッター @omiita_atiimo もぜひ! 3. 参考 原論文。 GLUE: A MULTI-TASK BENCHMARK AND ANALYSIS PLATFORM FOR NATURAL LANGUAGE UNDERSTANDING, Wang, A. ディープラーニングが自然言語処理に適している理由 ｜Appier. (2019) GLUEベンチマークの論文。 The feature of bidirection #83 [GitHub] BERTの両方向性はTransformers由来のもので単純にSelf-Attentionで実現されている、ということを教えてくれているissue。 BERT Explained! [YouTube] BERTの解説動画。簡潔にまとまっていて分かりやすい。 [BERT] Pretranied Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding (algorithm) | TDLS [YouTube] BERT論文について詳解してくれている動画。 Why not register and get more from Qiita?
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。
高精度なデータ品質で、且つ御社でのデータ用途を考慮したご満足いただけるアウトプットを提供します。 3次元測定を実施したい場合は、ぜひ一度ご相談ください。 リバースエンジニアリングとは リバースエンジニアリングとは、現物をスキャンして2Dや3Dデータに加工する技術です。高度な技術力が求められる技術ですが、弊社の熟練の技術者が御社の希望を実現します。 リバースエンジニアリング活用方法 主な活用方法 2D図面化 過去の製品の再製造 図面や3Dがないものに対するモノづくり 等に活用可能です。 3D CADデータ 設計検討 CAE解析 金型のデータ化 他社製品ベンチマーク 製品の偏差比較 3D造形 他社製品の形状確認 金型の複製 ヴィンテージ品や一点物の複製、カスタムパーツ 手術トレーニング用の疑似臓器等の製作 品質検査 自由曲面の数値データ化 プレス品等の表面や変形の状態把握 製造工程や経年等の時系列での変化把握 製造物の生産環境の違いによる出来栄えチェック 不具合品等の現物チェック FAQ よくあるご質問 リバースエンジニアリングとは何ですか? 試作品や実製品などのリアルな物体を3次元測定機でスキャンしてCAD用にデジタルデータ化することです。 リバースモデリング用ソフトウェアは何を使用していますか? 弊社は3DSYSTEMS社のGeomagic Wrap/ControlX/DesignX及び各種CADソフトを駆使してお客様のご希望に沿ったデータを納品しております。 3Dスキャンで出来る事は何ですか? 現物を3Dデータ化しCADデータとの重ね合わせ比較や経時変化/傾向変化の確認、データ上での3次元測定が可能です。 点群データとは何ですか? 令和2年秋期問51 リバースエンジニアリング｜ITパスポート試験ドットコム. コンピュータで扱う点の集合体で、直交座標(x, y, z)で表現されます。 ポリゴン(STL)データとは何ですか? 点と点を線で繋いだ三角形データです。 一見、面が貼ってあるように見えますが、このデータに面は存在しません。 3Dスキャンで出来ない事は何ですか? 透明部品や光が反射する面、部品の死角や内側などは測定できません。(死角や内側はCTスキャンを組合わせる事で測定可能です) オートサーフェス(CAD)データとは何ですか? ポリゴンをNURBS化して網目を密着するように作ったCAD面のデータです。面構成が著しく不規則で全てが自由曲面の為、平面や円筒等の認識がありません。 設計(CAD)データとは何ですか?
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ぜひご覧ください! 水谷製作所の リバースエンジニアリング リバースエンジニアリングとは、機械を分解したり、製品の動作を観察したり、ソフトウェアの動作を解析するなど、その仕組みや構成を明らかにすること。 水谷製作所のリバースエンジニアリングは、3Dスキャンから3D CADデータ加工、3Dプリンター造形、3Dデータ加工、試作品製作までの総合サービスです。 高精度スキャナーで複雑な形状にも対応が可能。お客さまのご要望に合ったデータ形式のCADデータなどを、プロの技でスピーディーにご提供します。
ソフトウェア開発技術者平成19年春期 午前問40 午前問40 ソフトウェアの再利用技術のうち,リバースエンジニアリングを説明したものはどれか。 既存のプログラムから,そのプログラムの仕様を導き出す技術である。 既存のプログラムから導き出された仕様を修正して,プログラムを開発する技術である。 既存のプログラムを部品化し,それらの部品を利用して,プログラムを開発する技術である。 クラスライブラリにある既存のクラスを利用しながら,プログラムを開発する技術である。 [この問題の出題歴] 応用情報技術者 H24春期 問50 ソフトウェア開発技術者 H17秋期 問39 分類 テクノロジ系 » ソフトウェア開発管理技術 » 開発プロセス・手法 正解 解説 リバースエンジニアリング (Reverse Engineering)は、ソフトウェアの動作を解析するなどして、製品の構造を分析し、そこから製造方法や動作原理、設計図、ソースコードなどを調査する技法です。 正しい。リバースエンジニアリングの説明です。 フォワードエンジニアリングの説明です。 オブジェクト指向プログラミングの説明です。 差分プログラミングの説明です。
《第1種情報処理技術者試験》 2001年度 = 平成13年度 午前 問47 ソフトウェア開発技術者試験 2001年度 = 平成13年度 午前 問47 ソフトウェアのリバースエンジニアリングの目的に関する記述として、適切なものはどれか。 ア 実装済みのソフトウェアから設計仕様などを抽出して、そのソフトウェアの修正又は再開発を支援する。 イ 集合論などの数学的な体系を基礎として、ソフトウェアの機能の正当性を証明する。 ウ ソフトウェア開発のライフサイクルで発生する種々の作業を同時並行的に進めて、開発期間の短縮を図る。 エ ソフトウェアの設計が困難な部分を試作することによって、実現に必要な設計情報を得る。 ア リバースエンジニアリング は、既存のプログラムやファイルを解析して仕様書を作成し、これを参考として同等の機能をもったプログラムやファイルを作成する開発手法です。