「暖かい抱擁の向こう側：ハグの奥深くに迫る」

「温かな抱擁の向こう側へ：ハグの奥深さに迫る」

固有表現抽出のための言語モデルの微調整

Hugging Faceは、さまざまな自然言語処理（NLP）および自然言語理解（NLU）のタスクに対して、ツールと事前訓練済みモデルを提供するプラットフォームです。前回の記事「A Warm Embrace: Exploring Hugging Face」では、このプラットフォームと最新のトランスフォーマーアーキテクチャの実装を特徴とするオープンソースライブラリについて基本的な内容を紹介しました。この記事では、Hugging Faceのドキュメンテーションを補完し、新進データサイエンティストに特定のタスクに対するさまざまなHugging Faceツールを一体として提供します。具体的には、既存の言語モデルを微調整して固有表現抽出（”NER”）を行う方法について説明します。

関連する背景

このセクションでは、私たちのモデル構築に必要な2つの基礎的な概念について簡単に説明します。気を引き締めて、前回の記事「A Warm Embrace: Exploring Hugging Face」でHugging Faceの基本をカバーしています。

• 固有表現抽出
• モデルの微調整

以下のセクションでは、モデルの開発と関連する概念について一定の知識をお持ちと仮定していますが、何か疑問点があれば遠慮なくお問い合わせください！

固有表現抽出

固有表現抽出（”NER”）は、関連する情報またはエンティティを、多数の事前定義された（固有）グループの1つに識別および分類する、一般的な自然言語処理タスクです。NERモデルはさまざまなエンティティで訓練することができます。最も一般的なエンティティには以下があります。

• 「ChatGPT を PDF の OCR として利用する：データ分析のための新しい ETL ツール」
• 「確信せよ、ただし検証せよ」
• SCD（Slowly Changing Dimensions）を理解する

• 名前
• 組織
• 日付
• 場所

下の画像では、サンプル文の中にいくつかの異なる固有表現を手動でタグ付けしました。機械学習とNLPの文脈では、NERはこの分類プロセスをモデルを通じて自動化するプロセスです。

NERモデルは、情報の抽出、コンテンツの要約、コンテンツの推奨、機械翻訳など、さまざまなタスクを実現することができます。

モデルの微調整

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