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コース概要

自然言語生成(NLG)入門

  • NLGとは何か?
  • NLUとNLGの違いについて
  • 現実世界におけるNLGの応用例

基本的なNLG技術

  • テンプレートベースによる生成手法
  • テキスト生成用の統計モデル
  • NLG分野における機械学習の導入

NLGモデルの取り扱い

  • GPTやT5など代表的なNLGモデルについて
  • Python上で基本的なモデルを設定する方法
  • 事前学習済みモデルを用いたテキスト生成の実践

NLGにおける課題

  • 一貫性と文脈適合性の確保について
  • テキスト生成時によく生じる問題点
  • AI生成コンテンツに関する倫理的配慮事項

NLGツールを用いた実践

  • GPT-2/3やNLTKなどのNLG用ライブラリ紹介
  • 特定用途向けのテキスト生成手法
  • 生成されたテキストの品質評価方法

NLGモデルの評価法

  • 生成テキストの流暢さや一貫性の測定方法
  • 自動化された手法と人間による評価の比較
  • NLG出力物の品質向上策について

NLG分野の今後の動向

  • 研究分野で新たに登場するNLG技術
  • 将来のテキスト生成における課題と機会
  • コンテンツ制作やAI開発に及ぼすNLGの影響

まとめおよび次のステップ

要求

  • プログラミングに関する基本的な知識があること
  • Pythonによるプログラミングに親しみがあること

対象者

  • AIの初心者
  • データサイエンスに興味がある方々
  • AI生成テキストを活用したいコンテンツ制作者
 14 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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