[過去ﾛｸﾞ] 【統計分析】機械学習・データマイニング30 (1002ﾚｽ)
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963: (ﾜｯﾁｮｲ 3dca-yDFm [182.168.51.6]) 2021/08/31(火)04:15 ID:D+Jl3XmV0(1/2) AAS
>>950
spaCyかな。利点はGPUを使えるので圧倒的に早いこと。欠点はPython依存。
964: (ﾜｯﾁｮｲ 3dca-yDFm [182.168.51.6]) 2021/08/31(火)04:39 ID:D+Jl3XmV0(2/2) AAS
>>958
個人的にはあれはよくできてると思う。
まず、要約はextraction法とabstraction法の2種類がある。
extractionはbowを作って単語の頻出度で統計処理することでウェイトの高いセンテンスを抽出する。
一方、abstractionは要約済みの学習データをseq2seqで機械学習させることで、要約エンジンを作る。
松尾研のベンチャーが作ったのは、後者のabstractionの方で、日本語でabstractiono方式の要約エンジン
というのはほとんど見たことがない。
ただ、実際に売れるかどうかは別。
この種のシステムは、を企業向けに販売しようと思ってもクラウドでAPIで提供する方式の場合だと
企業は内部情報が外部に流出することになるのでまず100％導入はしない。
一般的なのは、企業が利用してるクラウドの中にシステム用のサーバーを立ち上げるか、
企業のイントラネットの中に専用サーバーを立ち上げることなんだが、
これをやるとSI業者には勝てない。
また、下手にこの領域に踏み込むとSI 業者が海外製の要約エンジンを日本語化して販売
を始めたりするので、敵を誘い込むことになる。
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