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fastTextがすごい！「Yahoo!ニュース」をクラスタリング - Qiita
前回こちらの記事にて青空文庫の書籍をDoc2Vecでクラスタリングしようとしました。 少しうまくいったか... 前回こちらの記事にて青空文庫の書籍をDoc2Vecでクラスタリングしようとしました。 少しうまくいったかなという程度だったのですが、正直微妙な結果となってしまいました。 そこで今回はDoc2Vecに代わり、fastTextというライブラリを用いて、Yahooニュース記事のクラスタリングを行おうと思います。 fastTextとは fastTextとはFacebookによって開発が行われたオープンソースの自然言語処理ライブラリです。 高機能で予測精度も良く、更に高速に予測をします。 メイン機能は教師あり学習による分類と教師なし学習による単語のベクトル生成です。 今回は教師あり学習による分類機能を用いて、記事のカテゴリを予測してみようと思います。 詳しくはfastText公式リファレンスへ！ Pythonについての機能はGitHubが詳しかったです！ 開発環境 Docker → こちらで記事にし
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