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人気順 5 users 50 users 100 users 500 users 1000 users自動運転のための大規模なVisual QAデータセット・AutoScenesQAの作成
本記事では、Turing のサマーインターンでの成果を紹介します。2 週間のサマーインターンで、自動運転のための Visual Question Answering データセット・AutoScenesQA の作成を行いました。 AutoScenesQA は、手作業によるアノテーションではなく、LLM(GPT 3.5)とルールベースのロジックを活用し、完全に自動で作成され... 続きを読む
ダジャレを判定する - Stimulator
- はじめに - 近年、IT業界のダジャレは熾烈の一途を辿っている(ITだけに) 。 類義語を巧みに取り入れたダジャレ、難読化されたダジャレなどが増加し、一体どれで「初笑い」すれば良いのか悩む若者も少なくない。 そのような背景があり、ダジャレを判定するアルゴリズムの開発も盛んである。 ルールベースによる判定では... 続きを読む
[新機能]Amazon Athena ルールベースでパーティションプルーニングを自動化する Partition Projection の徹底解説 | Developers.IO
[新機能]Amazon Athena ルールベースでパーティションプルーニングを自動化する Partition Projection の徹底解説 Partition Projection(パーティション射影)は、テーブル定義で指定したパーティションキーのルールやフォーマットからパーティションを計算し、パーティションプルーニングを自動化します。パフォーマン... 続きを読む
Google App Engineでローカル開発をするときにdispatch.yamlをもとにReverse Proxyしてくれるツールを書いた - 時計を壊せ
これです github.com なぜ作ったのか dispatch.yaml や dispatch.xml はGoogle App Engine(以下GAE)のFrontendでルールベースでL7 HTTP Reverse Proxyしてくれるものです。 cloud.google.com これはMicroservicesをやる上では大変便利なものになっています。 一方で、これをローカルで動かす手段が少なくとも自分の知る... 続きを読む
BERTは何がすごいのか? | 人工知能ニュースメディア AINOW
現在、「BERT」というモデルが自然言語処理の分野で幅広く使用されています。さまざまな処理タスクにおいて、「BERTを組み込むことで従来よりも高精度になりました!」という論文をよく目にするようになりました。 主にルールベースでの研究を行う私は、「BERTって何?なんでそんなに騒がれているの?私もBERT使っている... 続きを読む
横浜市のごみ分別AIで使われているチャットボット Repl-AI でできること・その1(新規登録・サンプルシナリオ・カスタマイズ) - Qiita
最近ニュースでも話題になっている 横浜市のごみ分別AI . 「旦那捨てたい」に神回答 横浜市のごみ分別AIがまるで人生相談 【悲報】横浜市のごみ分別AI、卑猥なワードに詳しすぎるwwwwwwwwwww このシステムの根幹を担うのは, powered by に記載のチャットボット Repl-AI . NTTドコモが2016年から開発しているサービスで,プログラムの知識がなくてもルールベースのチャット... 続きを読む
JTF日本語標準スタイルガイドのルールセットで文章をチェックできるtextlintプラグイン | Web Scratch
textlint 昨日、textlint 4.0をリリースしましたが、textlintはMarkdownなどの文章に対してルールベースでチェックできるツールです。 詳しくは以下の記事を参照してください。 textlintで日本語の文章をチェックする | Web Scratch textlint + prhで表記ゆれを検出する | Web Scratch 今すぐ電子書籍(技術書)を書き始める方法と文... 続きを読む
ルールベースから機械学習への道 公開用
ルールベースから機械学習への道 公開用 1. ルールベースから 機械学習への道 2015-09-16 サイボウズラボ 西尾泰和 このスライドはサイボウズ社内の機械学習勉強会で話した内容から 社内のデータなどのスライドを削除して再構成したものです。 2. このスライドの目的 ルールベースは多くのプログラマができている。 機械学習への橋渡しを詳細に解説することで ツールとして機械学習を活用できる人を増... 続きを読む
ルールベースから機械学習へ移行すべきタイミング - nokunoの日記
自然言語処理において機械学習が用いられるのは,ルールベースでやっていた処理の管理が難しくなってきたときだと言われています.それでは,具体的にルールベースから機械学習へ移行すべきタイミングはいつなのか,という問題について考えました. ルールの数が数十〜数百個を超えたとき ルールに優先順位があって管理が難しくなったとき ルール同士が矛盾していて曖昧性が発生しているとき ルールの組合せを考慮したいとき ... 続きを読む