DarkBERTは、S2Wが保有する膨大なダークウェブデータを利用して学習させた世界初のダークウェブに特化した言語モデルです。言語モデルとは、人の言語を理解し、膨大な知識を事前に学習し、複数の自然言語処理トラブルシューティング能力に優れたAIモデルを意味します。その中でも、DarkBERTは特にダークウェブに存在する非構造化データの処理と分析に優れた性能を誇っています。 他の類似構造のエンコーダ言語モデルは、ダークウェブの非構造化語彙と構造的多様性に苦しんでいますが、DarkBERTは特にダークウェブの違法コンテンツを理解するために学習されました。 さらに、DarkBERTはダークウェブから収集されたテキストの隠された言語モデリング(MLM)を介してRoBERTaモデルをさらに訓練します。
コーパスの収集はDarkBERTトレーニングの基本的な課題です。S2Wは、ダークウェブデータを含むダークウェブ上のドッペルゲンガーを収集して分析する能力で有名であり、トレーニングに適した大量のダークウェブテキストコーパスを蓄積しました。 コーパスの品質は、冗長性と低密度ページ除去によって改善され、精製後も5.83GBの膨大なコーパスを保持しています。
DarkBERTは、既存の大規模言語モデルを活用して特定のドメインデータをさらに(post-training)学習しました。 通常、抽出が困難な匿名ウェブに存在する非構造化データを処理し、コンテキストを推論します。 また、匿名ウェブで発生する様々な犯罪活動を検出/分類し、重要な脅威情報を抽出するために使用できます。
NLPは自然言語処理(Natural Language Process)の略です。AI(人工知能)の1つの分野であり、コンピュータと人間の言語間の相互作用に焦点を当てています。 NLPは、コンピュータが人間の言語を理解・解釈し、価値ある方法で生成できるようにすることを目指しています。 これには、特定のタスクを実行できるようにするアルゴリズム、モデル、および技術の開発が含まれます。
NLPは、高品質のインテリジェンスをより効果的に処理するための重要な技術です。NLPは、検索エンジン、バーチャルアシスタント、顧客サポートチャットボット、推奨システムなど、様々なアプリケーションで重要な役割を果たしています。インターネット上のテキストデータの急増と言語関連のデータ処理の自動化が必要なため、NLPの重要性は絶えず増加しています。
情報抽出 (Information Extraction)
非構造化テキストから構造化情報を自動的に抽出することで、主要データを識別(オブジェクト名認識)、データ間の関係を抽出(関係抽出)、データを知識ベースに接続(データ接続)を含みます。
テキスト分類 (Text Classification)
テキストを定義されたグループまたはタグに分類し、感性分析やスパム検出などのアプリケーションで使用されます。
文書の要約 (Document Summarization)
長い文書を簡潔かつ一貫した要約で、主要な文章を選択する方法(抽出的)または新しい要約内容を生成する方法(抽象的)で構成されます。
言語モデル (Language Models)
言語順序の可能性を予測する統計モデルで、テキスト生成、音声認識、機械翻訳などの様々なアプリケーションで使用されます。
データインテリジェンスは、データを収集、分析、解釈し、企業や組織がより効果的な意思決定を行うのに役立つデータ活用戦略です。人工知能とアルゴリズム分析技術の融合をデータに適用して、データ分析への新しいアプローチを開きます。
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