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人の読解能力を超越。ストックマーク、「XLNet」日本語事前学習済モデルを公開

大量のビジネス文章から精度のよい洞察を導く

ストックマーク株式会社は、2019年10月25日、ディープラーニングを用いたアルゴリズム『XLNet』の日本語事前学習済モデルを公開しました。

ストックマークは、日本語文章の解析AIを研究開発している企業。公開された『XLNet』のモデルは、大量のビジネス文章から精度のよい洞察を導くことが可能なものとなっています。

人間の読解能力さえ超越する性能

ストックマークは、最先端の自然言語処理の研究をベースとして、様々なサービスを提供している企業です。これまでも、競合他社の動向をAIが瞬時にリサーチする『Astrategy』や、社内外のテキストデータや営業日報・商談メモを解析する『Asales』などサービスを提供しています。

今回日本語事前学習済モデルが公開された『XLNet』は、20を超える評価タスクにおいて、事前学習モデル「BERT」の精度を超えたというアルゴリズム。この『XLNet』にビジネス文章データを学習させることで同モデルは、人間の読解能力さえ超越する性能を持つに至っています。

新製品名なども事前の辞書なしに自動抽出

『XLNet』の日本語事前学習済モデルでは、エンティティ抽出の精度が特に向上。人間でなければ解読不能とされてきた新製品名・新サービス名・新興企業名なども、事前の辞書なしに自動抽出することが可能となりました。そのため、人間では対応不能な大量のビジネス文章も解読し、洞察を導くことができます。

(画像はpixabay.comより)

▼外部リンク

ヒトの読解能力を超えたAIの最新言語モデル、日本語版初公開 – ストックマーク株式会社
https://stockmark.ai/2019/10/25/2829/

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