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@kzuzuo
intellectual property, deeplearning, diversity, law, pharmaceutical
$ analyze @kzuzuo
posted articles
  • Python:70%
  • 自然言語処理:50%
  • NLP:50%
  • Heroku:20%
  • 機械学習:20%
LGTMed articles
  • Python:59%
  • 機械学習:26%
  • 自然言語処理:19%
  • DeepLearning:17%
  • Python3:10%
answered questions
    No data
Edit Pickup Articles (Up to 3)

    Pickup Articles

    @kzuzuo

    特許SDI用AI: 複数の自然言語深層学習モデルにおいて見られた個性とその解釈(Combination of CNN and transformer,SHAP,Retrofitting?,XOR?,蒸留?,自己教師あり学習?) および認知的観点に基づく知識構造の多様性を評価した価値共創の展望と、創造性 

    *移動・再投稿(元 https://qiita.com/kzuzuo/items/9a149e69642ee7b3221e ) 2018年4月頃より余暇業務外で,知財関連AI,SDIと連動して教師類似特許抽出・スコア順並び替えを行う点眼分野専用自動化AI,の実装・実データでの試行と検証を行ってきた.              2018年10月頃完成,2019年4月現在は試行しつつの改良・検証段…

    @kzuzuo

    tfidf/mbart/mt5 embeddings cluster vis: 教師無し表現抽出らしきもの、ルールベースの知識をembeddingに拡張したらしきものを用いた、特許など長文の文章間類似可視化・迅速閲覧手法 および第三の特許検索手法 (裁判例争点単位概念検索試行中)

    #これは何 ・複数の特許を互いの類似度を考慮し2次元空間上に配置し、インタラクティブに閲覧するコードです。 ・マウスオーバーでそれぞれの特許の概要を見ることができます. ・工夫次第で、様々な用途に使えるでしょう. 基本的にはクラスタリングを行うコードですが、特定の条件に合う特許群の色を任意に変えるなど対応することにより、セグメンテーションにも使えるでしょう. *予想以上に使えそうであったため、も…

    @kzuzuo

    MT5/GPT-2言語モデルを用いた、抽象型特許文章要約と文章生成の繰り返しにより、関連しつつ予想外な要素が追加された新たな特許文章を生成する試行(雑談からの価値抽出のようなもの)

    #きっかけと概要 - 最近、Hugging Face Model Hubに、いくらか日本語言語モデルが掲載された。そのうちいくらかは文章要約モデルであり、いくらかは文章生成モデルであった。 - 最近の言語モデルにおいて、文章の抽象型要約と生成を繰り返した場合、どのような文章が生成されるのか試してみたかった。 - 「言語モデルを用いた任意の上位概念化・下位概念化、拡大縮小の繰り返しによるデザイン…