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返信先:@HokkaidoUnivPR1「説明可能な #皮肉分析 を目的とした #トークン分類 …」では重延さんが #有害情報検出 における高難易度の #皮肉 文に焦点を当て #BERT モデルを用いて皮肉の自動抽出を行っています.将来的には,構造化データを活用し,書き手の意図を把握して有害な皮肉文の検出精度を向上させることを目指します.

Michal Ptaszynski | プタシンスキ ミハウ@mich_ptaszynski

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返信先:@HokkaidoUnivPR1#ニュース記事 における #欺瞞的表現 の検出」では東さんは,ニュース記事における #虚偽検出 を目的とし, #SVM 等の古典的 #機械学習#BERT ベースのモデルを活用し,多文化にまたがる欺瞞的表現の検出を行いました.BERT言語モデルが古典的機械学習を大幅上回ったため手法の実用性を確認しました.

Michal Ptaszynski | プタシンスキ ミハウ@mich_ptaszynski

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返信先:@HokkaidoUnivPR1"Enhancing Japanese Dialect Awareness in NLP: Model Evaluation and Insights"ではLasekさんは,日本語 #方言 に対応する #NLP モデルの作成に向けて #BERT#RoBERTa などのモデルを用いて,日本語の方言の認識精度を検証し #言語多様性 のあり方言対応のできるChatbotの開発を目指しています.

Michal Ptaszynski | プタシンスキ ミハウ@mich_ptaszynski

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返信先:@HokkaidoUnivPR1" #BigFive #Personality Traits Prediction Based on User Comments"ではShumさんが #BERT モデルを用いてユーザー投稿から #ビッグファイブ性格特性 を予測する手法を検証した.結果は23%〜29%の平均絶対誤差(MAE)で,特に開放性が最も正確に予測され,神経症傾向は難しい特性であることがわかりました.

Michal Ptaszynski | プタシンスキ ミハウ@mich_ptaszynski

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擬人化された汎用言語モデルBERTの4コマ漫画 パラドックスの話 #バートちゃん #BERT #擬人化 #4コマ #自然言語処理 #深層学習 pic.x.com/m8tvgidzoe

潮@BERT擬人化@tide525

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キープとバートのイチャイチャ動画、第2弾です。 拡大したら、画像がガビガビになっちゃいましたが(>_<) #アザラシ幼稚園 #キープ #バート #zeehondencentrum #Keep #Bert #ファンアート #fanart pic.x.com/5edothmhey

卯月いりや@Selenie89

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#スプラウト くんの卒園にカラーイラストが間に合わないので、とりあえず見分けメモ。 #バート →胸に細い「/ /」、下腹部に「Π」。 スプラウト→通称「両脇サロンパス(黒棒)」。 3頭似てるので、#ひじき も再掲。 #アザラシ幼稚園 #Sprout #Bert #Hijiki #Zeehondencentrum pic.x.com/xspjsam07w

卯月いりや@Selenie89

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擬人化された汎用言語モデルBERTの4コマ漫画 怖い話② #バートちゃん #BERT #擬人化 #4コマ #自然言語処理 #深層学習 pic.x.com/lhf1rvyg1l

潮@BERT擬人化@tide525

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擬人化された汎用言語モデルBERTの4コマ漫画まとめ 今年の夏休み #バートちゃん #BERT #擬人化 #4コマ #自然言語処理 #深層学習 pic.x.com/tjmxij69pn

潮@BERT擬人化@tide525

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擬人化された汎用言語モデルBERTの4コマ漫画 夏祭り回その3 #バートちゃん #BERT #擬人化 #4コマ #自然言語処理 #深層学習 pic.x.com/yxzv2nzsti

潮@BERT擬人化@tide525

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