「自然言語処理入門」

Introduction to Natural Language Processing

Pythonコードの10行で複雑なNLPタスクを解決する方法

NLP（自然言語処理）は、コンピュータ科学の複雑な分野であると言えます。SpaCyやNLTKなどのフレームワークは大規模であり、学習が必要なことが多いです。しかし、オープンソースの大規模言語モデル（LLM）とモダンなPythonライブラリの助けを借りれば、多くのタスクをより簡単に解決することができます。さらに、数年前までは科学論文でのみ利用可能だった結果も、たった10行のPythonコードで実現できるようになりました。

それでは、早速始めてみましょう。

1. 言語翻訳

Google翻訳がどのように機能するのか気になったことはありますか？Googleは、膨大なテキストデータでトレーニングされた深層学習モデルを使用しています。今では、Transformersライブラリの助けを借りて、Google Labsだけでなく、普通のPC上でも同様のことができるようになりました。この例では、事前にトレーニングされたT5-base（Text-to-Text Transfer Transformer）モデルを使用します。このモデルは、まず生のテキストデータでトレーニングされ、次に「英語からドイツ語に翻訳する：家は素晴らしい」というようなソース-ターゲットのペアでファインチューニングされました。ここで、「英語からドイツ語に翻訳する」はモデルに何をするかを「伝える」接頭辞であり、フレーズはモデルが学習すべき実際の文脈です。

重要な警告。大規模な言語モデルは非常に大きいです。この例では使用されているT5ForConditionalGenerationクラスは、「t5-base」という約900MBのモデルを自動的にダウンロードします。コードを実行する前に、十分なディスク容量があることと、トラフィックが制限されていないことを確認してください。

• 「マルチタスクアーキテクチャ：包括的なガイド」
• 「トランスフォーマーアーキテクチャとBERT、GPT、T5の台頭：初心者向けガイド」
• 「物理学と流体力学に応用されたディープラーニング」

事前にトレーニングされたT5モデルをPythonで使用することができます：

from transformers import T5Tokenizer, T5ForConditionalGenerationpreprocessed_text = "translate English to German: the weather is good"tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained('t5-base',                                        max_length=64,                                        model_max_length=512,                                        legacy=False)tokens = tokenizer.encode(preprocessed_text,                          return_tensors="pt",                          max_length=512,                          truncation=True)model =…

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