本気で自然言語処理やらないエンジニアでもできる、イベントアンケートの意見抽出 - OPTiM TECH BLOG

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sh19910711 "spaCyそのものは商用可 / 言語コーパスはその限りではないので商用システムでの組み込みについては注意 / データが今回サンプルのように1文のものであればELMo / BERTを適用すると学習が冗長" ●*algorithm ●機械学習 ●NLP 2021/07/05 リンクその他 ● ● ●

itotto おもしろい ●雑記 ●開発 2019/07/04 リンクその他 ● ● ● 注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の﹁建設的コメント順位付けモデルAPI﹂を使用しています

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さんが1番目にブックマークした記事﹁本気で自然言語処...﹂が注目されています。気持ちをシェアしようまえがき R&Dチームの徳田(@dakuton)です。私の開発業務としては自然言語処理をメインとした業務ではありませんが、必要に応じてテキスト解析に携わることもあります。今回は、がっつり自然言語処理やらないエンジニアからみたときのテキスト解析の使いどころを簡単にご紹介します。業務での使いどころ簡単に申し上げると、分類問題として解けそうなデータか？当たりをつけるためにテキスト解析を利用します。私の業務では時系列データや定量データのような数値データなどをメインに取り扱っていますが、テキスト解析をあわせて行う必要が出てくる場合があります。これは解析依頼をいただくデータが、数値情報に加えてテキスト情報が付随されているようなデータであることが多いためです。例えば故障検知の場合、単に正常稼働時の数値データをもとに異常を定義するのではなく過去レポート(故障時の部品や原因をまとめたテキスト ●NLP ●あとで読む