コース概要

テキスト要約とコンテンツ生成のためのNLG入門

  • 自然言語生成(NLG)の概要
  • NLGとNLPの主な違い
  • コンテンツ生成におけるNLGのユースケース

NLGでのテキスト要約技術

  • NLGを使用した抽出的要約手法
  • NLGモデルによる抽象的要約
  • NLGベースの要約評価指標

NLGでのコンテンツ生成

  • GPT、T5、BARTなどのNLG生成モデルの概要
  • テキスト生成のためのNLGモデルの学習
  • 文脈に応じた一貫性のあるテキストを生成する

特定のアプリケーション向けにNLGモデルを微調整する

  • GPTなどのNLGモデルをドメイン固有のタスクに微調整する
  • NLGでの転移学習
  • 大規模データセットを使用したNLGモデルの学習

NLGのツールとフレームワーク

  • 人気のあるNLGライブラリ(Transformers, OpenAI GPT)の概要
  • Hugging Face TransformersとOpenAI APIの実践
  • コンテンツ生成のためのNLGパイプラインの構築

NLGにおける倫理的考慮事項

  • AIによって生成されたコンテンツのバイアス
  • 危険または不適切なNLG出力を軽減する方法
  • コンテンツ生成におけるNLGの倫理的影響

NLGの将来のトレンド

  • 最新のNLGモデルの進展
  • トランスフォーマーがNLGに与える影響
  • NLGと自動化されたコンテンツ生成の将来の機会

要約と次なるステップ

要求

  • 機械学習の基本概念に関する知識
  • Pythonプログラミングの経験
  • NLPフレームワークの使用経験

対象者

  • AI開発者
  • コンテンツクリエイター
  • データサイエンティスト
 21 時間

参加者の人数


参加者1人当たりの料金

今後のコース

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