Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Sign up for free
Menu
Search
Features
All features
Private URLs
Password Protection
Custom URLS
Scheduled publishing
Remove Branding
Restrict embedding
Deck Collections
Notes
Features
All features
Private URLs
Password Protection
Custom URLS
Scheduled publishing
Remove Branding
Restrict embedding
Deck Collections
Notes
Explore
Featured decks
Featured speakers
Programming
Technology
Storyboards
Explore
Featured decks
Featured speakers
Programming
Technology
Storyboards
Pricing
Search
Sign in
Sign up for free
NLPコンペの知見を実務に活かすために / introduction-ayniy
Search
Sponsored
·
SiteGround - Reliable hosting with speed, security, and support you can count on.
→
Shotaro Ishihara
February 22, 2020
Technology
5.6k
4
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
NLPコンペの知見を実務に活かすために / introduction-ayniy
「Kaggle Google Quest Q&A Labeling 反省会」(
https://connpass.com/event/167595/
) の発表資料
Shotaro Ishihara
February 22, 2020
More Decks by Shotaro Ishihara
See All by Shotaro Ishihara
Agent 時代の Kaggle 展望 / kaggle-in-the-agentic-era
upura
1
1.5k
大規模言語モデルは誰を覚えているか / Who Do Large Language Models Memorize?
upura
0
230
[ACL 2026 Demo] Fast-MIA: Efficient and Scalable Membership Inference for LLMs
upura
0
150
Fast-MIA: Efficient and Scalable Membership Inference for LLMs
upura
0
110
JAPAN AI CUP Prediction Tutorial
upura
2
1.4k
情報技術の社会実装に向けた応用と課題:ニュースメディアの事例から / appmech-jsce 2025
upura
0
470
日本語新聞記事を用いた大規模言語モデルの暗記定量化 / LLMC2025
upura
0
850
Quantifying Memorization in Continual Pre-training with Japanese General or Industry-Specific Corpora
upura
1
160
JOAI2025講評 / joai2025-review
upura
0
1.9k
Other Decks in Technology
See All in Technology
Autonomous AI Lakehouse - Live AI Hubから始めるセキュアなAIデータ活用 -
oracle4engineer
PRO
3
190
"AWSはちょっと苦手"でも大丈夫。AWS Blocks で手軽に作る Flutter のバックエンド #FlutterKaigi
tacck
PRO
0
140
AIで選択肢が広がった組織設計の理想と現実
konifar
16
7.7k
AIエージェント時代、Kaggleにどう取り組むか
takanao
2
500
AI時代のエンジニアの情報発信〜個人の発信を組織の力に変える〜
ryo_kawamata
1
7.3k
IoTとは〜? 数字で見るSORACOM UG【SORACOM UG Explorer 2026】
soracom
PRO
0
170
Jev の中身は50行で再現できる。でも本物との差はどこにあるのか
hisuzuya
0
300
セキュリティ専任チームなしで攻撃を先回りするSREが実践したSIEM on Amazon OpenSearch Service
cscengineer
PRO
0
120
20261016_Nagoya Tech Talk #4 データ活用のリアル AIも人も間違える
bessaralink55
0
160
慶應義塾大学 AI実践05 論文執筆の仕組み化
keio_smilab
PRO
6
3.6k
AI AgentによるEmbedded SREの取り組み
tgidgd
1
340
Software Engineering in an AI-Driven World
erikjhordan_rey
0
110
Featured
See All Featured
Design of three-dimensional binary manipulators for pick-and-place task avoiding obstacles (IECON2024)
konakalab
0
650
Creating an realtime collaboration tool: Agile Flush - .NET Oxford
marcduiker
35
2.6k
jQuery: Nuts, Bolts and Bling
dougneiner
66
8.7k
The Invisible Side of Design
smashingmag
301
52k
The Psychology of Web Performance [Beyond Tellerrand 2023]
tammyeverts
49
3.6k
Mind Mapping
helmedeiros
1
430
We Have a Design System, Now What?
morganepeng
55
8.4k
A Soul's Torment
seathinner
8
3.9k
The Pragmatic Product Professional
lauravandoore
37
7.5k
The Hidden Cost of Media on the Web [PixelPalooza 2025]
tammyeverts
2
560
Abbi's Birthday
coloredviolet
4
11k
Measuring & Analyzing Core Web Vitals
bluesmoon
9
1.1k
Transcript
NLPコンペの知⾒を実務に 活かすために u++ (@upura0) Kaggle Google Quest Q&A Labeling 反省会
2020年02⽉28⽇ 1
本発表について 資料は公開済です(https://speakerdeck.com/upura) 「会場だけ」の情報もあります 「会場だけ」を除き、SNS・ブログでの⾔及もOK ⽬次 . コンペと実務 . ⾃作ライブラリ「Ayniy」 .
(会場だけ)実例 2
⾃⼰紹介 事業会社のデータサイエンティスト 法⼈向けデータ分析組織⽴ち上げ サービス企画・開発など Kaggle Kaggle Master (profile) PetFinder.my Adoption
Prediction コンペ優勝 『Kaggleに登録したら次にやること 〜 これだけやれば⼗ 分闘える!Titanicの先へ⾏く⼊⾨ 10 Kernel 〜』 『PythonではじめるKaggleスタートブック』 Weekly Kaggle News 3
1.コンペと実務 4
コンペと実務 コンペで得た知⾒を実務に還元できれば最⾼ 知⾒を活かしやすいよう、コンペと実務で共通の⾃作ライブラ リを使っている 課題: コンペ特化の複雑なpipelineは、実務だと逆に使いづらい コンペでは英語が多いが、実務では⽇本語が多い 5
2.⾃作ライブラリ「Ayniy」 6
Ayniy コンペでも実務でも使っている⾃作ライブラリ 「よくある処理」を共通インターフェースで⼿軽に ⽇本語&英語の⾃然⾔語処理にも対応 7
Ayniy? サドリディン・アイニー(1878年4⽉15⽇ - 1954年7⽉15 ⽇)は、ソビエト連邦タジク共和国(現:タジキスタン)の作 家、ウラマー。タジク語による著述活動を⾏い、ソビエト連 邦ではタジク・ソビエト⽂学の創始者として⾼い評価を受け た。 https://uz.wikipedia.org/wiki/Sadriddin_Ayniy 8
設計思想 train, test = PROCESSING(train: pd.DataFrame, test: pd.DataFrame, col_definition: dict,
option: dict) 9
⽇本語・英語の切り替え 10
共通インターフェース config.yamlの設定がしやすい All you need is yaml col_definition: id_col: 'PetID'
target_col: 'AdoptionSpeed' numerical_col: [ 'Age', ] categorical_col: [ 'Type', ] text_col: [ 'Description', ] 11
3.(会場だけ)実例 12
まとめ 13
まとめ コンペの知⾒を実務で活かすための⾃作ライブラリ「Ayniy」 を紹介 「Google Quest Q&A Labeling」で得られた知⾒も、実務で 活⽤していきたい 14