JGLUE

Huggingface で公開されている日本語モデルを使って QA タスクをファインチューニングする TL;DR Huggingface で公開されている事前学習済み日本語モデルを利用し、Question-Answering タスク用のデータセットでファインチューニングする際のサンプルコードです。

Integrated Gradientsでグラフニューラルネットワークを可視化する TL;DR Integrated Gradients(統合勾配)を利用して、グラフニューラルネットワークによる推論モデルの可視化を行ってみました。よくあるデータセットだと効果が直感的にわかり難いと感じたため、日本語ベンチマーク用データセットであるJGLUEのMARK-jaを利用し、日本語の文を係り受け解析した上でグラフ構造に変換して入力し、Itegrated Gradientsによりどの語句として表現されたノードの反応を可視化してみました。

JGLUE/MARC-jaをGoogle Colabで評価してみる TL;DR ヤフー株式会社により、標準的な自然言語処理の標準ベンチマークであるGLUEの日本語版としてJGLUEが公開されています。 今回は日本語の二項分類タスクの評価用データセットであるMARC-jaについて、Google Colab上で実際に評価してみました。モデルはHuggingfaceを利用し、以下に対するファインチューニングを行っています。