Stanでちゃんと動くトピックモデルを考案してみた - Qiita
はじめに 皆さんの中には、私のように、StanでLDAをはじめとするトピックモデルを実装しようとしたがうまくいかなかった経験をした方もいるかもしれない。 本記事では、LDAやSTMがStanでうまくいかない理由を考察しながら、私が新しく考案したトピックモデルをStanで変分推論して性能を紹介する。 Stanの変分推論がうまくLDA系の手法を扱えない理由と解決策 検証時のデータは残っていないため、定性的な紹介にはなってしまうが、Stanでトピックモデル系の手法を回すとき、大体確率的勾配上昇法でiterationが300回のところで止まり、あまり解釈性のないトピックが事後分布としてサンプリングされる。 Srivastava and Sutton（2017）の論文ではADVIというStanが利用する自動微分変分推論は質の良いトピックを抽出できない現象を報告し、ディリクレ分布がlocation s
RとMeCabによる日本語テキストマイニングの前処理
はじめに この資料について この資料でやりたいこと gibasaやその他のRパッケージを使って、RMeCabでできるようなテキストマイニングの前処理をより見通しよくおこなうやり方を紹介します。 想定する知識など R言語の基本的な使い方の説明はしません。tidyverseなどの使い方については、他の資料を参照してください。参考までに、tidyverseなどの使い方についての紹介は次の資料がおすすめです。 私たちのR また、以降の説明ではRでの日本語テキストの前処理のやり方のみにフォーカスしているため、具体的なテキストデータの分析のやり方には一切踏み込んでいません。Rでおこなうようなテキストデータの分析の方法については、いずれも英語の資料ですが、次が参考になると思います。 Text Mining with R Supervised Machine Learning for Text Analy
Mastering Customer Segmentation with LLM
Let’s see a brief description of the columns of our dataset: age (numeric)job : type of job (categorical: “admin.” ,”unknown”,”unemployed”, ”management”, ”housemaid”, ”entrepreneur”, ”student”, “blue-collar”, ”self-employed”, ”retired”, ”technician”, ”services”)marital : marital status (categorical: “married”,”divorced”,”single”; note: “divorced” means divorced or widowed)education (categorical: “
協調フィルタリングとベクトル検索エンジンを利用した商品推薦精度改善の試み | メルカリエンジニアリング
こんにちは、メルカリのレコメンドチームで ML Engineer をしている ML_Bear です。 以前の記事 [1] では、item2vecと商品メタデータを用いた、メルカリのホーム画面のレコメンド改善のお話をさせていただきました。今回は商品詳細画面でレコメンド改善を行ったお話をさせていただきます。商品詳細画面の例は図1の通りです。ユーザーはアイテムの詳細な説明を見たいときにこの画面に来訪するため、同様の商品を推薦する自然な接点として非常に重要です。 まず、私たちが商品詳細画面で行った改善の概要を示します。各部の詳細については次節以降で詳しく触れます。 日本有数の大規模ECサービスにおいてベクトル検索ベースの商品推薦アルゴリズムを実装し、推薦精度の大幅な改善を実現しました。 協調フィルタリングとニューラルネットワーク (以下、NN) を利用した商品推薦アルゴリズムを構築し、コールドスタ
(数式を使わない) Transformer の直感的な説明 / 真面目なプログラマのためのディープラーニング入門
(数式を使わない) Transformer の直感的な説明 RNN の欠点 Transformer はこれをどう解決したか Transformer の動作原理 複数の要素間の関係を考慮する (Self-Attention、自己注意) 要素の順序を考慮する (Positional Encoding、位置エンコーディング) まとめ 概要: ChatGPT などで使われている Transformer モデルは、 ニューラルネットワークの世界にいくつかの革新的なアイデアをもたらした。 本記事では、プログラマに理解しやすい形でそれらのアイデアを解説する。 実際に使われている数学の詳細には触れない。 (技術的解説については元論文 Attention is All You Need か、 その注釈版である The Annotated Transformer を参照のこと。 日本語では この解説 がわかり
計量政治学でユーザーの行動パターンを可視化せよ：NLPを超えた構造トピックモデルの活用 - Qiita
はじめに トピックモデルを抽象的に考えると、アイテムを分類するモデルであり、そのアイテムが単語であろうとユーザーが見た映画であろうと本質的な違いはない。トピックモデルと言ったら、普通の人はまず有名なLDA（Blei et al. 2003）を思いつくが、実は政治学では、このLDAの進化版にあたる構造トピックモデル（STM, structural topic model）が提案された。本記事ではまず、LDAとSTMの違いを紹介した上で、ユーザー行動の可視化（グルーピング、トピック分け）という、トピックモデルの元の目的ではない場面での活用法を説明する。 モデル説明 LDAとSTMの違いはどこなのかというと、豊富なメタデータをモデルに入れることができるところが一番わかりやすい。STMでは、prevalence共変量（機械学習界隈の人にとって特徴量という表現の方がピンとくるかもしれない）とcont
R で nagisa - Qiita
1. 何をしている python の言語処理ライブラリ nagisa を R で使えるか試してみた。環境は、Google Colaboratory を利用した。 言語処理ライブラリ nagisa を Python で使ってみた感想は、 pip install nagisa のみでインストールできるので簡単 シンプルなコードで単語分割と品詞タグ付けができるので憶えやすい ユーザー辞書の追加が簡単にできるので便利 この nagisa が、R でも使えたら便利だと考えたので、挑戦してみた。 2. 環境作成 (1) Google Colaboratory で、Rのノートブックを作成 Google Colaboratory で、次のリンクからRのノートブックを作成する。 https://colab.research.google.com/notebook#create=true&language=r
BERTopicで文章群をイイ感じで分類してみる - Qiita
背景 最近、Mediumなどの記事でたびたび BERTopic という文字が目に飛び込んできていていました。 ネットリサーチの業務でアンケートのフリーアンサー（自由記述）設問の回答を＂イイ感じで分類したい＂ケースはよくあります。そのためBERTを利用し『集計作業のお悩みをAIで解決／第4話「文章自由回答データを効率的に集計する”教師なし学習AI”とは」』のように分類する機能を利用してきました。 NLPも他の機械学習と同様に「教師あり学習」と「教師無し学習」があり、「教師あり学習」は使いやすく結果の精度も安定した状態でツールとして運用できていて、もう数年もの間地道に利用されている状態です。しかし「教師あり学習」は教師データの学習というワンステップが必要なのと、この「教師データ」のクォリティにより使い物になるかどうかが決まってしまうという、幅広い一般のスタッフが実務としての運用するにはちょっと
【論文紹介】TabBERTモデルによるクレジットカードの不正利用検知 - Qiita
はじめに 自然言語処理で利用されるBERTを多変量表データの学習に応用した、Hierarchical Tabular BERT(TabBERT)というモデルの紹介論文を簡単にまとめた記事となります。 論文では、時系列表データの生成モデルであるTabGPTやTabBERTによる大気汚染濃度の回帰分析についても紹介されていますが、今回は自分のやりたいことと近い、TabBERTによるクレジットカードの不正利用検知(分類)の部分のみをまとめました。 前提知識 BERTどころか自然言語処理の知識もゼロのところから論文を読み始めたらAbstractの部分でいきなり詰んだので、読み進めていく上で必要となった知識についてもまとめました。 このあたりの知識がある方は、スクロールして「論文紹介」のところからご覧ください。 自然言語処理とは 日常生活で使用する言語に関する問題(タスク)をコンピュータで解くことを
汎用自然言語モデル「BERT」は、どんな仕組みで動いているのか？ コンピュータの文脈理解について解説
前回は、センター試験の英語読解問題に必要となる単語分散表現による単語理解について説明しました。紹介した単語分散表現獲得の例では、決まった範囲の周辺単語から単語分散表現を獲得していました。しかしながら、この方法では1単語で1つの意味しか表現することができず、多義語のように文脈で意味が変化する単語には対応できません。 例えば、「have」という単語は「I have a dog」だと「飼っている」という意味になり「I have breakfast」だと「食べる」という意味になります。多義語は意味ごとに周辺単語の種類も異なるため、それを1つの意味だけで捉えようとするのは困難です。 その解決方法の一つとして、文章に含まれる単語全体を使って単語分散表現を獲得する文脈理解を行います。文章全体を入力として単語分散表現を求めるので、文章ごとに異なる単語分散表現を獲得することができます。 次に紹介する「Tra
Pythonを使って文章から共起ネットワークを作る 〜テキストマイニングでの可視化〜 - 見習いデータサイエンティストの隠れ家
テキストから示唆を作り出すテキストマイニングの一つとして、今回は文章から共起ネットワークを作ります。共起ネットワークは、同時に出現する単語の組み合わせをエッジで繋ぎ、単語間の関係をネットワークで表したものです。これにより、文章内の単語の関連性を可視化できます。 今回は、Pythonの「networkx」を使って、共起ネットワークを実装します。今回の記事で最終的に出来上がった共起ネットワークは以下になりました。 今回の記事のコードはここに置いてあります。 データの準備 必要モジュールのインポート データの取得と加工 共起ネットワークのためのデータ整形 エッジの重みJaccard係数 Jaccard係数の分布 共起ネットワークの作成 終わりに データの準備 共起ネットワークを描くためには、テキストを文章を1区切りとして分割し、文章ごとに同時に出現する単語の組み合わせリストを作る必要があります。
3. Pythonによる自然言語処理 2-1. 共起ネットワーク - Qiita
単語N-gramは、隣り合った単語の組をデータの単位とします。2-gram（2単語）であれば次のとおりです。 共起（co-location：コロケーション）は、対象とする単位（文）の中で単語が共に出現する回数をカウントします。 上記は名詞を対象に２単語とした例ですが、つまり相互の位置関係に関わらず、同一文中に出現する単語の組み合わせがデータの単位となります。 1. テキストデータの準備 ⑴ 各種モジュールのインポート re：Regular Expressionの略で、正規表現の操作をするためのモジュール zipfile：zipファイルを操作するためのモジュール urllib.request：インターネット上のリソースを取得するためのモジュール os.path：パス名を操作するためのモジュール glob：ファイルパス名を取得するためのモジュール ⑵ ファイルパスの取得 コーパスには、インター
【自然言語処理】【Python】共起ネットワークの作り方を理解する
はじめに 自然言語処理をはじめたら、一度は作ってみたいのが共起ネットワークではないかと思います。 私自身、共起ネットワークについては、書籍やネット記事を参考にしながら、これまで何度も作ってきました。 しかしながら、文章→共起行列→共起ネットワークとなる一連の過程において、特に共起行列を作成するコードの理解が十分ではないと思い至り、今回、勉強もかねて、共起行列の作成過程を残すことにしました。 共起ネットワークに興味を持たれている方の参考になればと思います。 共起ネットワーク 単語どおしのつながりを可視化してくれる手法で、文章の構造的な特徴を直感的に理解するのによく利用されます。 文書（text)を文章(sentence)に分割したのち、同一文章中に同時に出現する単語(word)の組みを数えあげることで共起行列を作成し、これをネットワークで可視化します。 ネットワークはノード（丸） と、ノード
はじめての自然言語処理 Fusion-In-Decoder でクイズに答えるモデルを作る | オブジェクトの広場
今回は Fusion-In-Decoder を使ってクイズに答えるモデルを作ります。以前から Wikipedia 等の外部情報を参照できるテキスト生成モデルを試してみたいと思っていました。Fusion-In-Decoder の発表は 2020 年なので少し前のモデルですが、T5 ベースで手軽に試せるサイズ感ですので、日本語で試してみましょう。 1. はじめに 今回紹介する Fusion-In-Decoder（以下、FiD ）1 は Meta AI (当時は Facebook AI Research) が発表した Open Domain question Answering タスクを解くテキスト生成モデルです。 じつは、以前から外部情報を参照できるテキスト生成モデルを試してみたくて2、 Google の RETRO3 の論文を読んでたんです。 なのですが、外部情報のサイズ感が 1000 B
自然言語を簡単に可視化・分析できるライブラリ「nlplot」を公開しました - ギークなエンジニアを目指す男
こんにちは。たかぱい（@takapy0210）です。 本日は自然言語の可視化を手軽にできるようにしたパッケージnlplotをPyPIに公開したので、これのご紹介です。 nlplotとは？ nlplotで何ができるか 使い方 使用データ 事前準備 ストップワードの計算 N-gram bar chart N-gram tree Map Histogram of the word count wordcloud co-occurrence networks sunburst chart まとめ nlplotとは？ 自然言語の基本的な可視化を手軽にできるようにしたパッケージです。 現在は日本語と英語で動作確認済みです。 基本的な描画はplotlyを用いているため、notebook上からインタラクティブにグラフを操作することができます。 github.com （スター★お待ちしております🙇♂️）
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Supervised Topic Modeling for Short Texts: My Workflow and A Worked Example | R-bloggers
Supervised Machine Learning for Text Analysis in R
The Algorithm - BERTopic
Advanced Topic Modeling with BERTopic | Pinecone
単語を箱で表現！新たな埋め込み手法 Box Embedding を基礎から理解
