t_wの輪郭

さらにさらにajinkyaT/albert-japanese-v2-finetuned-nerの良い所は、EnergeticAI Embeddingsで動かせる可能性がある。tensorflowjs_converterが出力したファイル形式に見覚えがあるので。

そう思って読み込ませてみたが動かなかった。model.jsonの中身を見ると、modelTopologyがnullになっており、そのためにエラーが発生する。

EnergeticAI Embeddingsで使われているuniversal-sentence-encoder-liteを転移学習すれば、日本語に対応できるだろうという能天気なことを考えていたが、以下のような難題が降りかかってきた

1. universal-sentence-encoder-liteがTF1となっており、転移学習が難しい
2. 転移学習後のモデルをEnergeticAI Embeddingsで読み込める形式に変換する必要がある（リポジトリを見ても全くわからない）
3. Tokenizerを日本語に対応させる必要がある（EnergeticAI Embeddingsをがっつり書き換えないといけない予感がする）

1.に関しては、もはや転移学習を諦めて、一から学習させた方が早い。どうせ英語しか対応していないのだから、どちらも学習速度に大した違いはない。と思われる。
2.と3.に関しては、Issueを立てるしかない。

英語だとそこそこ頑張ってくれるので、明らかにembeddingを生成するモデルが問題だろう。
EnergeticAI Embeddingsの日本語用モデルを作成する必要がある。
開発者が『Add support for multilingual embedding models #1』というIssueを建ててる。望みがある。

https://github.com/realworldprivacy/energetic-ai/issues/1

なんやかんやでknownetにベクトル検索を実装ができたのだけど、案の定、劣悪な検索結果となった。しかも遅い。

tensorflow/tfjsを Lambda Layerにしてみる
ダメだったらUniversal Sentence Encoder lite以外でnodejsにてsentence embeddingできる何かを探す

EnergeticAI Embeddingsとか良さそうなんだけど、modelが”en”しかないのが気にかかる。日本語でもいけるんだろうか？

embeddingはpythonでやるのが王道なんだろうけど、AWS AmplifyのfunctionとしてPythonを動かすのは私には難しすぎて無理だった。やはりPythonが嫌いだ。

EnergeticAI Embeddingsの日本語向けモデルを自分で作るというイバラの道が見える。やりたくね～～～～。