曽和さんが「Transformerデコーダモデルを利用した日本語意味役割において,特徴量抽出位置およびAttention Maskの形状が与える影響」というタイトルで発表しました
原稿はこちら
https://www.anlp.jp/proceedings/annual_meeting/2025/pdf_dir/D1-2.pdf
曽和さんが「Transformerデコーダモデルを利用した日本語意味役割において,特徴量抽出位置およびAttention Maskの形状が与える影響」というタイトルで発表しました
原稿はこちら
https://www.anlp.jp/proceedings/annual_meeting/2025/pdf_dir/D1-2.pdf
日本語小論文データに対してルーブリックに基づくタグを付与したデータをgithub上に公開しました.小論文の採点の際,ルーブリックに基づく観点で採点を行っています.その観点に関連する表現が小論文のどこに対応しているかをタグづけしたものです.2名の作業者でタグづけを行った結果を公開しています.
githubの公開先はこちらです.https://github.com/takenl2021/jp_essay_tag
公開データにはタグ付与された部分のテキストと文字の位置が記録されたjson形式のデータです.ですので,小論文の回答文書全体や採点スコアは言語資源協会からダウンロード (GSK2021-B https://www.gsk.or.jp/catalog/gsk2021-b/)して利用してください.
博士課程のBoagoさんが、7th International Conference on Natural Language and Speech Processing で 「Modeling Score Estimation for Japanese Essays with Generative Pre-trained Transformers」というタイトルで発表しました。
会議誌は ACL Anthology上にupされています。 https://aclanthology.org/2024.icnlsp-1.8/
森本さん(M1)が「R2BERT及びChatGPT-3.5を利用した日本語小論文の自動採点」でIFAT研究会で発表しました.
孝壽さんの論文「災害時のクロノロジーに対する優先度推定における順序回帰の適用」が電子情報通信学会論文誌D に掲載されました.
孝壽さんが、様々な災害ドメインのクロノロジーに対する優先度推定というタイトルで発表しました.https://www.anlp.jp/proceedings/annual_meeting/2024/#C9-4
曽和さんが、日本語意味役割タスクにおいて複数TokenIDが与える影響 というタイトルで発表しました.
(プログラム https://www.anlp.jp/proceedings/annual_meeting/2024/#tagyo)
Boagoさんが Estimating Japanese Essay Grading Scores with Large Language Modelsというタイトルで発表しました
(プログラム https://www.anlp.jp/proceedings/annual_meeting/2024/#B3-2)
Gradio簡単にテキストの入力と出力のインターフェースをもつWebサイトを作成できるのですが,2つのモデルを作成して,その出力を同時に出したい場合にどうするかが,ちょっと調べてもでてなかったので記しておきます (gradio.mix Parallel というのがあったかもしれませんが,下記にように普通に書けます).
下記のようなコードになります
import gradio as gr
model1_label = "実装例1."
model2_label = "実装例2."
def greet(name, intensity):
out1 = "Hello " * intensity + name + "!"
out2 = "haha " * intensity + name + "!"
return out1,out2
demo1= gr.Interface(
fn = greet,
inputs = [
gr.Textbox(lines=5, label="入力テキスト"),
gr.Slider(1, 10, step=1, label="何個事例を入れるか"),
],
outputs = [
gr.Textbox(label=model1_label),
gr.Textbox(label=model2_label)
],
allow_flagging='never',
)
demo1.launch(server_name="0.0.0.0", server_port=7877, share=True)
結局,出力の部分で textを2つ出力させるようにします.表示は下記のようになります.
参考 https://www.gradio.app/guides/quickstart