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Universal Sentence Encoderをチューニングして多言語のテキスト分類 - Ahogrammer
「Googleが開発した多言語の埋め込みモデル「LaBSE」を使って多言語のテキスト分類」と題した記事を書い... 「Googleが開発した多言語の埋め込みモデル「LaBSE」を使って多言語のテキスト分類」と題した記事を書いたところ、「Universal Sentence Encoder(以下、USE)と比べてどうなのか?」というコメントを見かけました。そこで、本記事では、多言語の埋め込み表現を作ることのできる「Multilingual USE(m-USE)」を使って、テキスト分類をしてみます。設定としては前回と同様、学習には英語、評価には日本語とフランス語のデータセットを使います。 記事では要点だけを紹介するので、コードについては以下のノートブックを参照してください。 Text Classification with Multilingual USE 文類似度 LaBSEの場合と同様に、TensorFlow Hubで公開されているモデルを使って、多言語の文類似度を計算してみます。m-USEには、Tra
2020/09/18 リンク