日本語テキスト生成で直面する課題
日本語の文章要約、タイトル生成、文書分類などのタスクに取り組む際、以下のような問題に直面していませんか？
1. 精度の問題
- 従来のルールベース手法では自然な日本語文章が生成できない
- 英語向けモデルでは日本語の文法や表現に対応できない
- 複数のタスクで個別にモデルを構築する必要がある
2. 開発コストの問題
- 各タスク専用のモデル開発に時間とリソースがかかる
- 文書分類、要約、タイトル生成それぞれで異なるアプローチが必要
- 学習データの準備とモデル構築の工数が膨大
3. 運用の複雑さ
- 複数のモデルを管理・運用する必要がある
- タスクごとに異なるAPIやインターフェース
- モデルの更新やメンテナンスが煩雑
実際に遭遇したテキスト生成の課題事例
失敗事例：タスク別個別開発の限界
# 従来のアプローチ
classification_model = load_bert_classifier() # 文書分類用
summarization_model = load_summarization_model() # 要約用
title_generation_model = load_title_model() # タイトル生成用
# 問題：
# - 3つのモデルを個別管理
# - メモリ使用量が3倍
# - 開発・保守コストが高い
この問題を解決するのが**日本語T5（Text-To-Text Transfer Transformer）**です。
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