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「テキスト分析の未来を明らかにする BERTを使用したトレンディなトピックモデリング」

イントロダクション機械学習と自然言語処理において非常に効果的な手法は、トピックモデリングです。テキストのコーパスは、文書のコレクションの例です。この手法は、そこに現れる抽象的な主題を見つけることを目的としています。この手法は、テキストのコーパスの潜在的な構造を明らかにし、即座には見えないテーマやパターンを明らかにします。数千ものツイートなどの大量のドキュメントの内容を分析するために、トピックモデリングアルゴリズムはテキストのパターンを見つけるために統計的な技術に依存しています。これらのアルゴリズムは、ドキュメント内の頻度や単語の共起を調べた後、いくつかの主題に論文を分類します。その結果、内容はより整理されて理解しやすくなり、データの潜在的なテーマやパターンを認識しやすくなります。潜在ディリクレ割り当て（LDA）、潜在的意味解析、非負値行列因子分解などがトピックモデリングのいくつかの従来の手法です。しかし、このブログ記事では、トピックモデリングにBERTを使用しています。詳細情報：トピックモデリングのための潜在ディリクレ割り当て（LDA）を使用する学習目標以下は、BERTを使用したトピックモデリングのワークショップの学習目標のリストです：トピックモデリングの基礎とNLPでの使用方法を理解する BERTの基礎とドキュメントの埋め込みの作成方法を理解する BERTモデルにテキストデータを準備するために前処理を行う [CLS]トークンを使用してBERTの出力からドキュメントの埋め込みを抽出するクラスタリング手法（K-meansなど）を使用して関連する資料をグループ化し、潜在的な主題を見つける生成されたトピックの品質を評価するために適切な指標を使用するこの学習目標の助けを借りて、参加者はBERTを使用したトピックモデリングの実践的な経験を得ることができます。この知識を活用して、彼らは大規模なテキストデータの中から隠れたテーマを分析し、抽出する準備をすることができます。この記事はData Science Blogathonの一環として公開されました。データの読み込みこれはオーストラリア放送協会のコンテンツであり、Kaggleで8年以上にわたり利用可能になっています。2つの重要な列が含まれています：publish_date：記事の公開日（yyyyMMdd形式）と、headline_textの英語訳。これがトピックモデルが使用する知識です。 import pandas as pd #…

研究者たちは「絶対的に安全な」量子デジタルペイメントを実証

この研究は、量子通信における可能性のある突破口を示し、潜在的には量子フィンテックの時代の幕開けを意味します

「ツリーデジタルツインモデルの問題の根本に迫る」

新しい計算モデルは、木とその根の調和の取れた3次元の発達をシミュレートします

「サンドイッチされた半導体により、伸縮可能な統合エレクトロニクスが可能になるかもしれません」

国際研究チームは、統合電子機器に弾力性を提供するために、サンドイッチ状の半導体を開発しました

「ワーグナーのフェスティバルで、新技術がリーダーシップの亀裂を明らかにする」

「パルジファル」の演出に拡張現実を使用したことが、ドイツのバイロイト音楽祭で財政と哲学の論争を引き起こしました

ロボットが太陽エネルギー研究を推進

科学者たちは、半導体材料の発見を進めるための新しいロボットを開発しました

「SECは企業にサイバー攻撃を報告するための期限を4日間としています」

「批評家たちは、新しい規則が善よりも悪い結果をもたらすのではないかと疑問視しています」

ソフトウェア開発の進化：ウォーターフォールからアジャイル、デボップスそして更に先へ

「ソフトウェア開発の変革に飛び込み、アジャイルとデボップスを理解し、AIやローコードプラットフォームなどの将来のトレンドについての洞察を得る」

「REPLUG」をご紹介しますこれは、凍結された言語モデルと凍結/調整可能なリトリーバを組み合わせた、検索増強型言語モデリング（LM）フレームワークですこれにより、GPT-3（175B）の言語モデリングの性能が6.3%向上します

近年、言語モデルは人工知能の中でも最も急速に成長している分野の一つとなっています。これらのモデルは、自然言語テキストの処理や生成を行うために開発され、最も革新的で画期的なAIアプリケーションの一部を駆動しており、AIの拡大における新たな時代の最先端に位置しています。特にGPT-3という言語モデルは、その非凡な能力とパフォーマンスにより、世界中で話題を集めています。GPT-3はトランスフォーマーアーキテクチャを使用してテキストを処理し、人間のように質問に答えることができるモデルを生み出します。さらに、このモデルは長いパラグラフを要約したり、コードを完成させたり、非常に高速かつ正確にタスクを完了させることさえ可能です。 GPT-3のような言語モデルはまだ完璧とは言えず、新しいプロンプトに対して正確かつ適切な応答を生成する際に制約があります。そこで、REPLUGという新しい手法が登場します。REPLUGは、検索補完型言語モデルフレームワークであり、ブラックボックス言語モデルのパフォーマンスを向上させる手法です。検索システムは、与えられたプロンプトに一致する大規模なテキストコーパス内の最適なパッセージを見つけ、その後、言語モデルを取得したパッセージに合わせて調整します。これにより、言語モデルは特にトレーニングデータに存在しないプロンプトの場合でも、より正確な回答を生成することができます。 REPLUG手法は、2つの主要なステップで構成されています- 文書の検索と入力の再構築です。まず、リトリーバーを使用して外部コーパスから関連文書を特定します。次に、各取得された文書は元の入力コンテキストに別々に追加され、複数のパスからの出力確率が結合されます。この手法では、異なるモダリティ間のネットワークを学習するために、アテンションメカニズムを強化するディープニューラルネットワークが使用されます。 REPLUGは、大規模な画像キャプションデータセットを含むさまざまなベンチマークデータセットでテストされ、精度とスケーラビリティの面で既存のシステムに比べてより良い結果を示しました。REPLUGの最大の利点の一つは、基礎となる言語モデルのアーキテクチャを変更する必要がないということです。GPT-3などの現行モデルは、検索システムを追加することで強化することができます。これにより、REPLUGは簡単にアクセスでき、実装することができます。チューニングされたリトリーバーを使用したREPLUGは、言語モデリングにおけるGPT-3（175B）のパフォーマンスを6.3％向上させるだけでなく、Codexの5ショットMMLUにおけるパフォーマンスを5.1％向上させます。結果として、REPLUGの導入はNLPの分野においてゲームチェンジャーとなるようです。REPLUGは、ブラックボックス言語モデルと検索システムの両方の利点を組み合わせて、従来の言語モデルを凌駕するハイブリッドモデルを生成します。REPLUGによって使用されるディープニューラルネットワークアーキテクチャはスケーラブルであり、大量のマルチモーダルデータを処理する必要がある実世界のアプリケーションに適しています。REPLUGの潜在的な応用範囲は非常に広大であり、将来の展望も非常に有望です。

「2023年に学ぶべきデータサイエンスのための8つのプログラミング言語」

データサイエンスに興味はありますか？このブログは、データサイエンスのキャリアをスタートさせるか、進めるために役立ちますデータサイエンティストがデータをクリーニング、分析、可視化、モデリングするために使用する最も人気のあるプログラミング言語について学ぶことができます

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