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深層学習モデルをベースとする多言語対応の自動テキスト要約ソリューションを提供

対応可能な言語は日本語と英語を中心におよそ100言語

2020年01月14日、株式会社クラスキャットは、深層学習モデルをベースとする多言語対応の自動テキスト要約ソリューション「ClassCat Text Summarizer Multilingual Edition」(以下、同ソリューション)の提供を、2020年2月から開始すると発表した。
同ソリューションの対応可能な言語はおよそ100言語で、英語と日本語については、最先端モデルを適用して語彙を充実させて要約品質を高めているうえに、他の言語についても、クライアントが希望する言語についてチューニングすることが可能だ。

高品質なテキスト要約が可能

同ソリューションは、BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers;Transformer からの双方向エンコーダ表現)と呼称される最新の自然言語処理技術や、その改良版RoBERTaをベースとするモデルを採用しており、高品質なテキスト要約が可能だ。
また、モデル実装は、深層学習フレームワークのデファクトスタンダードであるTensorFlow 2.1とPyTorch 1.3を利用している。
なお、同ソリューションを利用するコンピュータは、GPUを装備していることが推奨されるが、CPUのみのインスタンスでも動作可能だ。
(画像は株式会社クラスキャット公式ホームページより)

▼外部リンク

株式会社クラスキャット プレスリリース
http://www.classcat.com/2020/01/14/news20200114/

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