BERTの系列でCharacterレベルでのembedding手法であるCANINEが提案され、これに似たような手法が盛んになるのではという考えのもと論文を読んだメモを書いておきます。 CANINEってなんて読むべきなんでしょう？

本記事はQrunchからの転載です。

最近自然言語処理をよくやっていて、BERTを使うことも多いです。 BERTの性能は高く素晴らしいのですが、実際使う上では、私のような計算リソース弱者には辛いところがあります。

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BERTのパラメータの数を減らしたモデルであるALBERTについての概要を書いていきます。

参考論文：ALBERT: A Lite BERT for Self-supervised Learning of Language Representations

問題意識

2018年に提案されたBERTは自然言語界隈では非常に上手くいった手法です。先程論文の引用数を見たら、もう3000を超えていまして、この数字を見てもよくわかります。

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概要

自然言語界隈では非常によく話題になるBERTですが、BERTを使った文生成を実装してみたので今回はその話をします。BERTの事前学習モデルが文生成のタスクで使えたら、比較的少なめの学習データでもそれっぽく文生成できたりしないかなぁと思ってやってみました。