このモデルはluke-japanese-largeをファインチューニングして、JCommonsenseQA(選択式応答)に用いれるようにしたものです。
このモデルはluke-japanese-largeを
yahoo japan/JGLUEのJCommonsenseQA(
https://github.com/yahoojapan/JGLUE )
を用いてファインチューニングしたものです。
選択式の質問応答タスクに用いることができます。
This model is fine-tuned model for commonsenseqa which is based on luke-japanese-large
This model is fine-tuned by using yahoo japan JGLUE JCommonsenseQA dataset.
You could use this model for commonsenseqa tasks.
モデルの精度 accuracy of model
モデルの精度は
83.82484361036744
でした。他の言語モデルと比べても非常に高い値となっています。
（参考 BERT：72.0、XLM RoBERTa base:68.7)
How to use 使い方
transformers, sentencepieceをinstallして、以下のコードを実行することで、commonsenseqaタスクを解かせることができます。
please execute this code.
1from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForMultipleChoice
2import torch
3import numpy as np
4
5# modelのロード
6tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('Mizuiro-sakura/luke-large-commonsenseqa-japanese')
7model = AutoModelForMultipleChoice.from_pretrained('Mizuiro-sakura/luke-large-commonsenseqa-japanese')
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9# 質問と選択肢の代入
10question = '電子機器で使用される最も主要な電子回路基板の事をなんと言う？'
11choice1 = '掲示板'
12choice2 = 'パソコン'
13choice3 = 'マザーボード'
14choice4 = 'ハードディスク'
15choice5 = 'まな板'
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17# トークン化（エンコーディング・形態素解析）する
18token = tokenizer([question,question,question,question,question],[choice1,choice2,choice3,choice4,choice5],return_tensors='pt',padding=True)
19leng=len(token['input_ids'][0])
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21# modelに入力するための下準備
22X1 = np.empty(shape=(1, 5, leng))
23X2 = np.empty(shape=(1, 5, leng))
24X1[0, :, :] = token['input_ids']
25X2[0, :, :] = token['attention_mask']
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27# modelにトークンを入力する
28results = model(torch.tensor(X1).to(torch.int64),torch.tensor(X2).to(torch.int64))
29
30# 最も高い値のインデックスを取得する
31max_result=torch.argmax(results.logits)
32print(max_result)
what is Luke? Lukeとは？[1]
LUKE (Language Understanding with Knowledge-based Embeddings) is a new pre-trained contextualized representation of words and entities based on transformer. LUKE treats words and entities in a given text as independent tokens, and outputs contextualized representations of them. LUKE adopts an entity-aware self-attention mechanism that is an extension of the self-attention mechanism of the transformer, and considers the types of tokens (words or entities) when computing attention scores.
LUKE achieves state-of-the-art results on five popular NLP benchmarks including SQuAD v1.1 (extractive question answering), CoNLL-2003 (named entity recognition), ReCoRD (cloze-style question answering), TACRED (relation classification), and Open Entity (entity typing). luke-japaneseは、単語とエンティティの知識拡張型訓練済み Transformer モデルLUKEの日本語版です。LUKE は単語とエンティティを独立したトークンとして扱い、これらの文脈を考慮した表現を出力します。
Acknowledgments 謝辞
Lukeの開発者である山田先生とStudio ousiaさんには感謝いたします。 I would like to thank Mr.Yamada @ikuyamada and Studio ousia @StudioOusia.
Citation
[1]@inproceedings{yamada2020luke, title={LUKE: Deep Contextualized Entity Representations with Entity-aware Self-attention}, author={Ikuya Yamada and Akari Asai and Hiroyuki Shindo and Hideaki Takeda and Yuji Matsumoto}, booktitle={EMNLP}, year={2020} }
