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「spaCyを使用したNLPパイプラインの強化」

はじめに spaCyは、自然言語処理（NLP）のためのPythonライブラリです。spaCyを使用したNLPパイプラインは無料でオープンソースです。開発者は、Cythonのように情報抽出や自然言語理解システムを作成するためにそれを使用します。このツールは、コンパクトで使いやすいAPIを持つ製品のために使用します。テキストを大量に扱う場合は、それについてもっと学びたいと思うでしょう。例えば、それは何についてですか？どの文脈で用語は意味を持ちますか？誰に対して何が行われていますか？どのビジネスや商品が言及されていますか？どのテキストが互いに比較できますか？ spaCyは、本番使用を想定しており、膨大な量のテキストを処理して「理解」するアプリケーションの開発を支援します。情報抽出システム、自然言語解釈、深層学習のためのテキストの前処理など、さまざまなタスクに対応できます。学習目標トークン化、品詞タグ付け、固有名詞の識別など、spaCyの基礎を学ぶ。効率的かつ高速なテキスト処理アーキテクチャであるspaCyのテキスト処理アーキテクチャを理解し、大規模なNLPジョブに適している。 spaCyでは、NLPパイプラインを探索し、特定のタスクに特化したカスタムパイプラインを作成できます。ルールベースのマッチング、構文解析、エンティティリンクなど、spaCyの高度な機能を探索する。 spaCyで利用可能な多数の事前学習済み言語モデルについて学び、さまざまなNLPアプリケーションでそれらを利用する方法を学ぶ。 spaCyを使用してテキスト内のエンティティを識別し、分類するための固有名詞認識（NER）戦略を学ぶ。この記事は、データサイエンスブログマラソンの一環として公開されました。統計モデル一部のspaCyの機能は自律的に機能しますが、他の機能は統計モデルのロードが必要です。これらのモデルにより、spaCyは単語が動詞か名詞かを決定するなど、言語の注釈を予測することができます。現在、spaCyはさまざまな言語の統計モデルを提供しており、それらを個別のPythonモジュールとしてインストールすることができます。通常、以下の要素を組み込んでいます：品詞タガー、依存パーサー、固有名詞認識器に対してバイナリの重みを割り当てることで、それらの注釈を文脈で予測します。語彙中の形態素とその文脈に依存しない特徴（形式や綴りなど）を含む語彙項目。レンマ化のルールやルックアップテーブルなどのデータファイル。単語の多次元の意味表現である単語ベクトルで、単語間の類似性を特定することができます。モデルのロード時に、言語や処理パイプラインの設定などの設定オプションを使用してspaCyを適切な状態にすることができます。モデルをインポートするには、以下のようにspacy.load(‘モデル名’)を実行します： !python -m spacy download…

「spacy-llmを使用したエレガントなプロンプトのバージョニングとLLMモデルの設定」

「プロンプトの管理とOpenAIのリクエストの失敗への対処は困難な課題となることがあります幸いなことに、spaCyはspacy-llmをリリースしましたこれは強力なツールであり、プロンプトの管理を簡素化し、... 」

Hugging Face Hubへようこそ、spaCyさん

spaCyは、産業界で広く使用される高度な自然言語処理のための人気のあるライブラリです。spaCyを使用すると、固有表現認識、テキスト分類、品詞タグ付けなどのタスクのためのパイプラインの使用とトレーニングが容易になり、大量のテキストを処理して分析する強力なアプリケーションを構築できます。 Hugging Faceを使用すると、spaCyパイプラインをコミュニティと簡単に共有できます！単一のコマンドで、モデルカードが含まれ、必要なメタデータが自動生成されたパイプラインパッケージをアップロードできます。推論APIは現在、固有表現認識（NER）をサポートしており、パイプラインをブラウザで対話的に試すことができます。また、パッケージ用のライブURLも提供されるため、プロトタイプから本番環境までのスムーズなパスでどこからでもpip installできます！モデルの検索 spaCy orgには、60以上のカノニカルモデルがあります。これらのモデルは最新の3.1リリースからのものであり、最新のリリースモデルをすぐに試すことができます！さらに、コミュニティからのすべてのspaCyモデルはここで見つけることができます：https://huggingface.co/models?filter=spacy。ウィジェットこの統合にはNERウィジェットのサポートも含まれており、NERコンポーネントを持つすべてのモデルは、デフォルトでこれを備えています！近日中に、テキスト分類や品詞タグ付けのサポートも追加されます。既存のモデルの使用 Hubからのすべてのモデルは、pip installを使用して直接インストールすることができます。 pip install https://huggingface.co/spacy/en_core_web_sm/resolve/main/en_core_web_sm-any-py3-none-any.whl # spacy.load()を使用する。 import spacy nlp = spacy.load("en_core_web_sm") # モジュールとしてインポートする。…

「2024年にデータサイエンティストになるためのトップ10のKaggle機械学習プロジェクト」

「トップ10のKaggle機械学習プロジェクトでマスターデータサイエンスを学び、データサイエンティストになろう」

Machine learning

SetFitABSA SetFitを使用したFew-Shotアスペクトベースの感情分析

SetFitABSAは、テキスト内の特定の側面に対する感情を検出する効率的な技術です。 Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA)は、テキスト内の特定の側面に対する感情を検出するタスクです。例えば、「この電話は画面が素晴らしいですが、バッテリーは小さすぎます」という文では、側面の用語は「画面」と「バッテリー」であり、それぞれに対する感情極性はPositiveとNegativeです。 ABSAは、さまざまなドメインの製品やサービスの顧客フィードバックを分析して貴重な情報を抽出するために、組織によって広く使用されています。しかし、ABSAのためのラベル付けトレーニングデータは、トレーニングサンプル内で側面を手動で細かく識別する必要があるため、手間のかかる作業です。 Intel LabsとHugging Faceは、ドメイン固有のABSAモデルのfew-shotトレーニングのためのフレームワークであるSetFitABSAを紹介しています。SetFitABSAは、few-shotシナリオでLlama2やT5などの生成モデルに比べて競争力があり、さらに優れた性能を発揮します。 LLMベースの手法と比較して、SetFitABSAには次の2つのユニークな利点があります: 🗣 プロンプトが不要です: LLMを使ったfew-shot in-context学習では、結果がもろくなり、表現に敏感になり、ユーザーの専門知識に依存する手作りのプロンプトが必要です。SetFitABSAは、ラベル付けされた少数のテキスト例から直接豊かな埋め込みを生成することで、プロンプトを完全に不要とします。 🏎 高速トレーニング: SetFitABSAは、わずかなラベル付きトレーニングサンプルのみを必要とします。さらに、専門のタグ付けツールを必要としないシンプルなトレーニングデータ形式を使用します。これにより、データのラベリングプロセスが迅速かつ容易になります。このブログ記事では、SetFitABSAの動作方法と、SetFitライブラリを使用して独自のモデルをトレーニングする方法を説明します。では、さっそく見ていきましょう！どのように機能しますか？ SetFitABSAの3つのステージからなるトレーニングプロセス SetFitABSAは3つのステップで構成されています。第1ステップでは、テキストから側面候補を抽出し、第2ステップでは、側面候補を側面または非側面として分類し、最終ステップでは抽出された各側面に感情極性を関連付けます。第2ステップと第3ステップはSetFitモデルに基づいています。トレーニング 1. 側面候補の抽出…

「GoとMetalシェーディング言語を通じてAppleのGPUをプログラミングする」

以下では、GoとネイティブCの間でcgoを使用してインターフェースを作成するプロセス、これを使用してAppleのMetal Performance ShadersフレームワークのObjective-Cバインディングとインターフェースを作成する方法について説明します

「大規模言語モデルの世界でどのように仕事に就く準備をするか？」

イントロダクション人工知能の領域への貢献があなたの情熱ですか？このフィールドへの夢の入り口には、自然言語処理の専門知識と実践的な経験が必要です。さまざまなLarge Language Model (LLM)の知識と応用スキルを習得して、即戦力になりましょう。人間の知能を模したGPT-4、Llama、Falconなど、多くのLLMが注目を浴びています。さらには、企業の58%が既にその恩恵を受けています。実際にはしかし、ここがネックです！多くの企業がまだ移行の段階にある中、スキルを習得して自分の位置を確保するのに今が最適な時期です。数百万から数十億のパラメータで訓練された言語モデルは驚くべきスコアと未開発のポテンシャルを持っています。正しいスキルを頭に備え、それらを現実のプロジェクトに適用することで、知識の山を簡単に越えることができます。LLMのエキサイティングな世界で即戦力になるための詳細は以下をお読みください！主要なスキルと知識領域 LLMの世界で成功するための候補者を進化させる基本は、自然言語処理、機械学習、深層学習です。 NLPと機械学習の理解：LLMの能力の根源はNLPと機械学習にあります。これらはテキストの理解と生成の能力を提供します。NLPは言語理解を通じて人間とコンピュータの対話を結びつけます。命名エンティティ認識、感情分析、機械翻訳、対話分析などのNLPアプリケーションについての深い知識に加えて、異なる言語の言語構造に対する高度な理解が必要です。さらに、プロンプトエンジニアリングのスキルにも重点を置くことが重要です。機械学習はデータの学習を容易にするためのアルゴリズムと統計モデルの開発を可能にします。LLMの世界では、ニューラルネットワークや教師あり・教師なし学習など、機械学習の概念に関する深い情報が必要です。MLフレームワークのPyTorchやTensorFlowでスキルを磨きましょう。深層学習の取り込み：深層学習はニューラルネットワークの開発に焦点を当て、複雑な言語構造とデータ依存関係を捉えるために使用されます。学習することで、リカレントニューラルネットワークやトランスフォーマーの最大の潜在能力を活用することができます。候補者は深層学習のアーキテクチャやメモリネットワーク、注意機構などの高度な技術について深い知識を持っている必要があります。ツール：Pythonなどのプログラミング言語の習熟度と、NumPy、pandas、scikit-learnなどの関連するライブラリの専門知識は必須です。また、GPUアクセラレーションの活用技術やGPUアーキテクチャに対してモデルを最適化する能力も非常に役立ちます。独自のLLMの構築：医療、テキスト翻訳、コーディングなどの分野で、自分自身のLLMを構築することで経験を積みましょう。このプロセスでは、コアスキルに加えて注釈付け、ラベリング、他の人との協力などの専門知識を得ることができます。教育の選択肢どんなキャリアでも成功するための魅力的なコースは、目指すドメインの厳格なバックグラウンドを持つ候補者と、キャリア転換を希望する候補者の両方に柔軟性を提供します。必要な概念を基礎から理解し、より深い知識を習得することは、LLMのドメインでのキャリア準備には欠かせません。仕事に関するタスクの複雑さによると、適切なスキルを持つことも同様に重要です。Analytics Vidhyaでは、最高のLLMのエキスパートを育成するための1対1のメンターシッププログラムを提供するGenAI Pinnacle Programを提供しています。ここでは、コアコンセプトについての洞察を得ることができ、200時間以上の学習体験と10以上のハンズオンの実世界プロジェクトで知識を応用する機会があります。進展に合わせて進捗をテストするための課題で26以上のGenAI専門ツールとフレームワークを使いこなすことにも慣れていきましょう。週に一度のメンターシップセッションは、GenAIプロフェッショナルになるためのカスタマイズされたものです。また、75以上の専門家セッションでは、業界の最新情報をリアルタイムで提供します。Analytics Vidhyaとともに、革新を力にして将来の明るい未来をLLMのフィールドで築きましょう。ハンズオンプロジェクト…

プロデジーHFをご紹介します：Hugging Faceと直接連携

プロディジーは、Explosionという会社が作成したアノテーションツールです。この会社はspaCyのクリエイターとしてよく知られています。プロディジーは、スクリプトから完全に操作可能な製品であり、その周りには大きなコミュニティが存在しています。この製品には、spaCyとの緊密な連携やアクティブ・ラーニング機能など多くの機能があります。しかし、この製品の主な特徴は、Pythonでプログラム的にカスタマイズ可能であることです。このカスタマイズ性を促進するために、Explosionはプラグインのリリースを開始しました。これらのプラグインは、ユーザーが独自のアノテーションワークフローに取り組むことを奨励するオープンな方法で、サードパーティのツールと統合されます。しかし、特にこのカスタマイズについては明示的に称賛される価値があります。先週、ExplosionはProdigy-HFを導入しました。これはHugging Faceスタックと直接統合するコードレシピを提供します。これはProdigyサポートフォーラムで多く要望された機能であり、我々はとても興奮しています。特徴最初の主な特徴は、このプラグインにより、アノテーションしたデータでHugging Faceモデルをトレーニングして再利用できることです。つまり、名前付きエンティティ認識のために当社のインターフェースでデータをアノテーションしている場合、それに対してBERTモデルを直接ファインチューニングできます。これがプロディジーNERインターフェースの見た目です。プラグインをインストールした後、コマンドラインからhf.train.nerレシピを呼び出して、独自のデータ上でトランスフォーマーモデルを直接トレーニングすることができます。 python -m prodigy hf.train.ner fashion-train,eval:fashion-eval path/to/model-out --model "distilbert-base-uncased" これにより、distilbert-base-uncasedモデルがProdigyに保存されたデータセットについてファインチューニングされ、ディスクに保存されます。同様に、このプラグインはテキスト分類用のモデルも非常に似たインターフェースでサポートしています。 python -m prodigy hf.train.textcat fashion-train,eval:fashion-eval path/to/model-out --model…

ドクトランとLLM：消費者の苦情を分析するための強力なコンビ

紹介現在の競争の激しい市場では、企業は消費者の苦情を効果的に理解し解決することを目指しています。消費者の苦情は、製品の欠陥やお客様サービスの問題、請求エラーや安全上の懸念など、さまざまな問題についての洞察を提供します。これらは、企業と顧客の間のフィードバック（製品、サービス、または経験に関するもの）ループで非常に重要な役割を果たします。これらの苦情を分析し理解することで、製品やサービスの改善、顧客満足度、全体的なビジネスの成長に対する貴重な示唆を得ることができます。この記事では、Doctran Pythonライブラリを活用して消費者の苦情を分析し洞察を抽出し、データに基づいた決定を行う方法について探っていきます。学習目標この記事では以下のことを学びます: doctran pythonライブラリとその主な機能について学ぶドキュメント変換と分析におけるdoctranとLLMの役割について学ぶ doctranがサポートする抽出、黒塗り、照会、精緻化、要約、翻訳の6つのドキュメント変換の詳細を調査する消費者の苦情からの生のテキストデータのアクション可能な洞察への変換の全体的な理解を得る doctranの文書データ構造、ExtractPropertyクラス、プロパティを抽出するためのスキーマの定義について理解するこの記事はData Science Blogathonの一環として公開されました。 Doctran Doctranは、ドキュメントの変換と分析に特化した最先端のPythonライブラリです。テキストデータの前処理、重要な情報の抽出、カテゴリ化/分類、照会、情報の要約、他の言語へのテキストの翻訳など、一連の機能を提供します。DoctranはOpenAI GPTベースのLLM（Large Language Models）やオープンソースのNLPライブラリを使用してテキストデータを分析します。 Doctranは以下の6種類のドキュメント変換をサポートしています: 抽出: ドキュメントから有益な機能/プロパティを抽出する黒塗り: ドキュメントから個人を識別できる情報（氏名、メールアドレス、電話番号など）を削除する。内部的には、データをOpenAIに送る前に、敏感情報を削除するためにspaCyライブラリを使用します…

「アメリカではデータサイエンティストの資格は何ですか？」

イントロダクション現代のデータ駆動型社会では、企業はデータの役割を認識し、受け入れています。この認識により、データの蓄積が進んでいますが、その潜在力を引き出すためには、企業は専門の人材と人間の知性を求めています。データサイエンティストは、機械にこの情報を処理させることでデータの潜在力を最大限に活用する重要な役割を果たしています。ネイティブな国では機会が乏しく、アメリカでは多くの選択肢があるため、候補者が集まってきます。この記事では、アメリカでデータサイエンティストになるために必要な資格を獲得する方法をご紹介します。なぜアメリカでデータサイエンティストになるべきか？アメリカは多くの有名なテクノロジー企業が集まる拠点であり、多くの候補者の夢です。高い給料、有望なキャリアの機会、スキルのショーケースによる認知の適切な場所を提供することで、アメリカでのデータサイエンティストのキャリアは繁栄しています。さらに、ネイティブの住民の才能不足、増加するデータの組織化の課題、多くの産業での要件の拡大などが、世界各国からの人材を引き寄せる主要な理由です。あなたの期待も高まりましたか？すぐに行動に移り、夢に向かって取り組み始めましょう。アメリカでのデータサイエンティストの学歴要件データサイエンティストの仕事に応募するためには、以下の学歴要件を満たす必要があります。学士号：コンピュータサイエンス、統計学、数学などの関連分野での学士号が望ましいです。基礎概念を身につけ、基礎を築きます。修士号：大学院ではより深い理解と概念的な知識を習得し、実務の経験も積みます。上級職の候補者には修士号を持つ人が好まれます。このレベルの資格を持つことで、研究や学術の道に進むこともできます。オンラインコース：現実世界の要件を理解し、キャリアの転機に役立つオプションです。特定の職業に焦点を当てたコースもあります。たとえば、Analytics VidhyaのBlackBelt+プログラムは、データサイエンティストになりたいと思っている候補者を対象に、世界的に認められる証明書を提供しています。アメリカのデータサイエンティストに必要な技術スキル技術的な知識に関しては、アメリカのデータサイエンティストとして必要な2つのレベルのスキルがあります：基本的な技術スキルと専門的な技術スキルです。データサイエンティストに求められる基本的な技術スキル 1. プログラミング言語（Python、R、SQL）データの処理とモデルの開発には重要な役割を果たします。Pythonのライブラリ（Pandas、NumPy、scikit-learnなど）はデータ処理に重要です。Rはデータ分析と統計のための専門的な言語であり、dplyrやggplot2などのパッケージがあります。SQLはクエリとデータベースの管理に必要です。 2. データの操作と分析正確性のために、データをクリーニングして前処理する必要があります。特徴量エンジニアリング、仮説検定、モデルの検証、意思決定などは、プログラミング言語を使用して行います。 3. 機械学習と統計モデリング予測モデルやデータ駆動の意思決定を構築するために重要です。アルゴリズムとフレームワークの知識は、仕事に特化した日常のタスクを達成するのに役立ちます。 4. データの可視化とレポート作成ツール…

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