電子情報通信学会 研究会発表申込システム
講演論文 詳細
技報閲覧サービス
技報オンライン
‥‥ (ESS/通ソ/エレソ/ISS)
技報アーカイブ
‥‥ (エレソ/通ソ)
 トップに戻る 前のページに戻る   [Japanese] / [English] 

講演抄録/キーワード
講演名 2019-09-28 16:00
日本語Pretrained BERTモデルの比較
芝山直希曹 鋭白 静馬 ブン新納浩幸茨城大
技報オンラインサービス実施中
抄録 (和) BERT は有益な言語の事前学習モデルである。英語に対しては BERT 論文で利用された学習済みモデルが公開され、利用されている。
日本語に対しては現在、字句区切りに SentencePiece を用いたもの、JUMAN++ とBPE を用いたもの及び MeCab と NEologd を用いたものの 3 種の日本語のみで訓練したモデルが公開されている。本論文では感情分析タスクを題材にこちら 3 つのモデルを比較した。 
(英) BERT is useful pre-training method for neural languages. There are pre-trained models for English which was used in a paper of BERT. Now, There are 3 Japanese pre-trained models which uses SentencePiece, Juman++ with BPE, or MeCab with NEologd to separate input texts by lexical. In this paper, we compared these 3 models with a sentiment analysis task as a subject.
キーワード (和) 機械学習 / BERT / 事前学習モデル / 自然言語処理 / / / /  
(英) machine learning / BERT / pre-trained model / natural language processing / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 119, no. 212, NLC2019-24, pp. 89-92, 2019年9月.
資料番号 NLC2019-24 
発行日 2019-09-20 (NLC) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380

研究会情報
研究会 NLC IPSJ-DC  
開催期間 2019-09-27 - 2019-09-28 
開催地(和) フューチャー株式会社 
開催地(英) Future Corporation 
テーマ(和) 第15回 テキストアナリティクス・シンポジウム 
テーマ(英) The Thirteenth Text Analytics Symposium 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 NLC 
会議コード 2019-09-NLC-DC 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 日本語Pretrained BERTモデルの比較 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) A comparison of Japanese pretrained BERT models 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 機械学習 / machine learning  
キーワード(2)(和/英) BERT / BERT  
キーワード(3)(和/英) 事前学習モデル / pre-trained model  
キーワード(4)(和/英) 自然言語処理 / natural language processing  
キーワード(5)(和/英) /  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 芝山 直希 / Naoki Shibayama / シバヤマ ナオキ
第1著者 所属(和/英) 茨城大学 (略称: 茨城大)
Ibaraki University (略称: Ibaraki Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 曹 鋭 / Rui Cao / ソウ ルイ
第2著者 所属(和/英) 茨城大学 (略称: 茨城大)
Ibaraki University (略称: Ibaraki Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 白 静 / Jing Bai / バイ ジン
第3著者 所属(和/英) 茨城大学 (略称: 茨城大)
Ibaraki University (略称: Ibaraki Univ.)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 馬 ブン / Wen Ma / マ ブン
第4著者 所属(和/英) 茨城大学 (略称: 茨城大)
Ibaraki University (略称: Ibaraki Univ.)
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) 新納 浩幸 / Hiroyuki Shinnou / シンノウ ヒロユキ
第5著者 所属(和/英) 茨城大学 (略称: 茨城大)
Ibaraki University (略称: Ibaraki Univ.)
第6著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第6著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第7著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第7著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第8著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第8著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第9著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第9著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第10著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第10著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第11著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第11著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第12著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第12著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第13著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第13著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第14著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第14著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第15著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第15著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第16著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第16著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第17著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第17著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第18著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第18著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第19著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第19著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第20著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第20著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
講演者
発表日時 2019-09-28 16:00:00 
発表時間 25 
申込先研究会 NLC 
資料番号 IEICE-NLC2019-24 
巻番号(vol) IEICE-119 
号番号(no) no.212 
ページ範囲 pp.89-92 
ページ数 IEICE-4 
発行日 IEICE-NLC-2019-09-20 


[研究会発表申込システムのトップページに戻る]

[電子情報通信学会ホームページ]


IEICE / 電子情報通信学会