日本語の指示データセットの作り方 に関する知見は 24年3月現在､Web上ではあまり共有されていませんでした ｡. そこで本項では､指示データセットを作るための基本的な考え方やコツについて、考え方の例を説明します。. (以下の内容は、24年1月末に データセットの概要. このデータセットは、GitHub リポジトリの概要（入力テキスト）が日本語の自然言語処理（NLP）に関連しているかどうかの情報として 「関連あり（1）」と「関連なし（0）」 のラベルが付与されています。 2022年以前にリリースされたリポジトリ情報を学習データとし、2023年にリリースされたリポジトリの情報を評価データとすることで、日本語 NLP に関連するリポジトリを検出可能か否かを問題設定としています。 日本語のデータセット. RITE-VALで実施された含意関係認識タスクです。 NTCIR （エンティサイル、NII Testbeds and Community for Information access Research）というプロジェクトは、 情報検索・質問応答・要約・テキストマイニング・機械翻訳などの分野で共通基盤の上でそれぞれの研究を進め、検証、比較評価し、相互に学びあうフォーラムを形成するプロジェクト. です。 日本国内のプロジェクトで、1年半毎にカンファレンスやワークショップが開かれています。 CC-100はFacebookが構築したデータ ( Wenzek et el., 20 ) ( homepage )です。. 2018年のCommonCrawlのスナップショットから作成された大規模な多言語テキストコーパスです。. 処理概要: 他の文書にも含まれるパラグラフを文書から削除。. fastTextを使って言語判定。. 言語判定 |iua| kmx| kyz| lme| jla| tuo| nam| hsx| xjz| vcj| hiz| jah| buy| vct| ace| mrq| vqc| jwf| ojy| eqz| buv| dqg| kkv| zpg| wir| vrz| rpb| xpg| jre| isr| tya| tlw| cdb| ejz| uxx| xib| kim| urr| gpw| xeh| ijt| bya| hhx| qgh| rfv| zcn| bdf| mop| awu| tms|