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概要 の要点纏め。 前編。 Token classification 「文章中の各トークンにラベルを付与する」タスク。 例... 概要 の要点纏め。 前編。 Token classification 「文章中の各トークンにラベルを付与する」タスク。 例えば以下のようなタスクがある。 Named entity recognition (NER): 文中のエンティティ(人物、場所、組織など)を見つける。 Part-of-speech tagging (POS): 文中の各単語を特定の品詞(名詞、動詞、形容詞など)に対応する。 Chunking: 同じエンティティに属するトークンを見つける。通常はチャンクの先頭のトークンにB-内側のトークンにI-それ以外のトークンにOをつける。POSまたはNERと組み合わせることもできる。 以下のチャプターではNER taskでBERTをファインチューニングし、以下のようなフォームを作成する。 作成したモデルの例はこちら。 Preparing the data ロイターのニュース記事を含む