MONTH

2021年3月

Hugging Faceで文章要約を試してみた

下記の部分にその記述があります。 https://huggingface.co/transformers/task_summary.html#summarization 環境構築 Google Colabで環境構築を行います。 下記の記事に手順を記述しています。 ライブラリを導入します。 モデルとTokenizerをまとめて扱えるpipelineを使用します。 このパイプラインはデータの前処理から […]

Hugging Face のコードで翻訳処理が簡単にできるか試してみた

環境構築 Google Colabで動作確認をします。下記のリンクに環境構築方法を記述しています。 翻訳 まず必要なライブラリを導入します。 下記のコードで動作確認をします。 使用した例文はhuggingfaceが提供しているテストデータの中の一部を抜粋しました。 下記サイトからテストデータを取得できます。 https://huggingface.co/Helsinki-NLP/opus-mt-e […]

SHAPをGPUで加速できるか試してみました

参考にした記事は下記です。 https://medium.com/rapids-ai/gpu-accelerated-shap-values-with-xgboost-1-3-and-rapids-587fad6822 環境構築 NVIDIA GPU CLOUDからRAPIDSのコンテナを取得して実行します。 下記記事でNVIDIA GPU CLOUDの設定方法を記述しました。 SHAPのCPUパ […]

機械学習の説明性を簡単に付与できるSHAPを試す

環境構築 環境構築はGoogle Colabで行います。 Google Colab上でpipで必要なライブラリをインストールします。 https://github.com/slundberg/shap 下記のコードをベースに処理をみていきます https://github.com/slundberg/shap/blob/master/notebooks/overviews/An%20introdu […]

自然言語処理が簡単にできるhugging faceで日本語の言語モデルを作成

動作環境 Google Colabで動作確認しました。 下記の記事で環境構築方法を記述しています。 言語モデルについて シンプルに説明すると単語データが与えられたときに次の単語候補を予測するモデルです。 例えば下記のようなデータが与えられたとき ”今日は日曜焼き肉定食を” 次の候補として ”たべる” を出力するようなモデルです。 データの準備 下記のページにある”How to fine […]

Close Bitnami banner
Bitnami