～ BERTを利用した自然言語処理における学習とベクトル化、転移学習によるテキスト分類の実践とそのポイント ～
・BERTの基本的使い方と応用例、ＢＥＲＴの転移学習によるテキスト分類の実践講座！
・ＢＥＲＴを使ったテキスト分類の実装技術を修得し、転移学習によりテキスト分類の精度の高いシステムに応用しよう！
・自然言語処理に一つの転換点をもたらしたＢＥＲＴ手法を学ぶ特別講座！
＊講義で利用するサンプルプログラムは配布いたします
・ＷＥＢ会議システムの使い方がご不明の方は弊社でご説明いたしますのでお気軽にご相談ください。
BERTを使ったテキスト分類を実装して転移学習によって分類が高い精度で行えることを学べます。事例として小説の作者を分類する課題を対象にします(３人の著者を推定)。小説であるテキストデータをベクトル化するためにある単位に分割して、固有の番号を割り付けてベクトル化してからBERTに入力します。BERTは既に大規模なテキストデータを学習しており配付されています。これに対して小説の分類学習データを与えて転移学習させることで小説を分類するシステムを作成します。
講義ではテキストをどのように単位に区切るか、BERTから目的の問題を解くためにどのように変形して利用するかをサンプルコードを元に動かしながら解説します。BERTは問題に応じて調整することが重要です。講義では調整のポイントについて説明します。講義で利用するプログラムは配付する予定です。ご自身で応用したいタスクへの参考になればと思います。
| 開催日時 |
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|---|---|
| 開催場所 | オンラインセミナー |
| カテゴリー | オンラインセミナー、ソフト・データ・画像・デザイン |
| 受講対象者 |
・システム、ソフト、データ解析部門の技術者の方 ・BERTを利用した自然言語処理に興味がある方 ・テキスト分類やテキストの採点、類似テキストの検索などに興味がある方 ・自然言語処理が必要になった技術者の方 ・言語処理まわりの課題を既にお持ちになっていて、処理手法の選択肢を広げたい方 ・ニューラルネットワークを利用した自然言語処理を実践したい方 |
| 予備知識 |
・予備知識は特に必要ありませんが、パソコン上でテキストを形態素解析などしている経験があると理解しやすい ・Pythonなどプログラミング言語になれている方が理解が早いと思います ・Linux環境に関する知識があると実践が楽になります |
| 修得知識 | ・既に配付されている事前学習済みのBERTを使ってテキスト分類の課題に適用し、転移学習を実行させて分類する方法を習得できる |
| プログラム |
１．BERTを利用した自然言語処理における学習とベクトル化 ２．BERTの転移学習によるテキスト分類の実践 |
| キーワード | 自然言語処理 原因抽出、分散表現 形態素解析 野適用性 ラベル 関係子 ＲＤＦ 述語論理 トピックモデル LSTM 深層学習 分散表現 SVM Tensorflow ＢＥＲＴ テキストデータ |
| タグ | 統計・データ解析、AI・機械学習、コンテンツ、データ分析 |
| 受講料 |
一般 (1名)：49,500円(税込)
同時複数申込の場合(1名)：44,000円(税込) |
| 会場 |
オンラインセミナー本セミナーは、Web会議システムを使用したオンラインセミナーとして開催します。 |
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営業時間 月~金：9:00～17:00 / 定休日：土日・祝日
