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近年では、深層学習モデルを使って自然言語処理タスクを解く機会が増えていますが、モデルを開発・実装する方法にはさまざまなものがあります。機械学習モデルの開発には試行錯誤が必要となるので、どのフレームワークを使って実験を進めていくのかは大切な要素の一つです。本記事では、2020年の現在において、BERT のような事前学習モデルを使った深層自然言語処理の研究開発において、ベストプラクティスであると思われるフレームワーク、手法をコード例と共に紹介していきます。
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