第４４回では，多言語で事前学習されたBERTを用いて，多言語でUniversal Dependenciesのタスクを解くモデルを解説しました．
今回紹介した記事はこちらのissueで解説しています． <a href="https://github.com/jojonki/arXivNotes/issues/322" rel="ugc" target="_blank">https://github.com/jojonki/arXivNotes/issues/322</a>
サポーターも募集中です． <a href="https://www.patreon.com/jojonki" rel="ugc" target="_blank">https://www.patreon.com/jojonki</a>

第４４回では，多言語で事前学習されたBERTを用いて，多言語でUniversal Dependenciesのタスクを解くモデルを解説しました． 今回紹介した記事はこちらのissueで解説しています． https://github.com/jojonki/arXivNotes/issues/322 サポーターも募集中です． https://www.patreon.com/jojonki

第４４回では，多言語で事前学習されたBERTを用いて，多言語でUniversal Dependenciesのタスクを解くモデルを解説しました．
今回紹介した記事はこちらのissueで解説しています． <a href="https://github.com/jojonki/arXivNotes/issues/322" rel="noopener noreferrer">https://github.com/jojonki/arXivNotes/issues/322</a>
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ep44: 75 Languages, 1 Model: Parsing Universal Dependencies Universally

Leading NLP Ninjaでは最近のNLP (Natural Language Processing）に関連する論文をjojonkiが短く紹介します．気になったこと・質問・間違い等，フィードバック頂けると嬉しいです．
紹介する論文は，基本的に下記の論文まとめから取り上げる予定です．
https://github.com/jojonki/arXivNotes/issues

Technology

Leading NLP Ninjaでは最近のNLP (Natural Language Processing）に関連する論文をjojonkiが短く紹介します．気になったこと・質問・間違い等，フィードバック頂けると嬉しいです． 紹介する論文は，基本的に下記の論文まとめから取り上げる予定です． https://github.com/jojonki/arXivNotes/issues

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