企業:ヤフー

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   * 2021-05-17 | [[https://techblog.yahoo.co.jp/entry/2021051730150930/|ポジティブ？ネガティブ？ツイートの感情分析にBERTを活用した事例紹介 〜 学習データのラベル偏りに対する取り組み]]
   * 2021-04-19 | [[https://techblog.yahoo.co.jp/entry/2021041930133238/|大規模深層学習モデルによるYahoo!ニュース「不適切コメント」対策]]
-  * 2020-09-18 | [[https://news.yahoo.co.jp/newshack/information/comment_API.html|深層学習を用いた自然言語処理モデル（AI）のAPIを無償提供 ー 導入をご検討の企業のみなさまへ]] - [[:深層学習]]
+  * 2020-09-18 | [[https://news.yahoo.co.jp/newshack/information/comment_API.html|深層学習を用いた自然言語処理モデル（AI）のAPIを無償提供 ー 導入をご検討の企業のみなさまへ]] - [[人工知能:深層学習]]
   * 2020-06-03 | [[https://ledge.ai/yahoo-ai-nlp/|不適切な投稿を検知するAI ヤフーが誹謗中傷対策として技術提供]] - Ledge.ai
-  * 2020-02-07 | [[https://news.yahoo.co.jp/newshack/technology/comment_kukai.html|Yahoo!ニュースの「不適切コメント対策」最前線――自然言語処理研究者に聞く、スパコンによる機械学習導入後の変化とは？]] - 自然言語処理の現場において機械学習がうまく機能している（おそらく）数少ない事例だと思う。今動いているサービスをいきなり機械学習に切り替えるのは無謀。私は少しだけ人手作業を残したほうが現実的に思える。- [[:有害情報]]
+  * 2020-02-07 | [[https://news.yahoo.co.jp/newshack/technology/comment_kukai.html|Yahoo!ニュースの「不適切コメント対策」最前線――自然言語処理研究者に聞く、スパコンによる機械学習導入後の変化とは？]] - 自然言語処理の現場において機械学習がうまく機能している（おそらく）数少ない事例だと思う。今動いているサービスをいきなり機械学習に切り替えるのは無謀。私は少しだけ人手作業を残したほうが現実的に思える。- [[応用:有害情報]]

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· 最終更新: 2022/04/29 16:11 by 126.22.42.24

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