たとえば無印良品のこの食品 フライパンでつくるミールキット 海老といかのアヒージョの商品表示情報のPDFをみると以下のような文字列が原材料名に記載されています。
ブロッコリー(エクアドル)、揚げじゃがいも(じゃがいも(国産)、植物油脂)、殻付き海老(インド)、いか(中国)、(一部にえび・いかを含む)
このように括弧が入れ子で多重に出現している文字列、しかも、一重/二重/三重・・・ n 重のバリエーションがある文字列をパースすることを考えたい。
最終的には以下のように括弧で括られた部分を AST(Abstract syntax tree) に 変換して、各トークンをその括弧の包含関係を生かした状態で把握できるようにしたい。
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モチベーションとしては、LlamaIndex で実現しているのと同じようなことをこのモデルなどを活用しながらつくることができないかと思っています。
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You can use this framework to compute sentence / text embeddings...
今回はこれをやってみたので、その備忘録です。 とりあえず、なんとなくできたというレベルなので、その点ご了承ください。 使用したのはこちらの日本語BERTモデル bert-large-japanese-v2 です。
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まあ、そんな大げさな話ではない。 テキストファイルの先頭から行ごとに調べて、見出し行が出現する直前までをヘッダとし、それ以後はボディとして扱いたい。そのためのコードをどう書くかの話。
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many パーサーコンビネータ の再帰部分がどうにも気に入らないので見直しました。
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