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こんにちは。きゅーとです。 これは私の備忘録も兼ねての記録です。 海外旅行中に体調を崩して異国の地アメリカの病院にお世話になった話をまとめています。ご存知の通り新型コロナウイルスが猛威を奮っているこのご時世、アジア人旅行者が体調を崩して受診するということがどれだけ大ごとだったのかという記録でもあります。 ****** WDW10泊12日の旅行中、それは滞在3日目の夜から始まる小さな異変から大ごとになってしまったのだった。 私は幼少時より扁桃肥大で、元気な時でも左の扁桃腺が肥大している。そのせいで風邪は大体喉からひく。海外旅行に行くたびに風邪をひく。毎回のことだ。だから今回も気にしていなかった。 滞在3日目の夜、喉の奥がチクチクする。あ、こりゃ風邪だな。あらかじめ日本から持ってきていた総合風邪薬を内服する。2〜3日も飲めば落ち着くだろうと思った。持ってきてよかったなー龍角散のどすっきり飴!!
ホクソエムサポーターの白井です。 今回は日本語の word2vec に着目し、日本語の学習済み word2vec の評価方法について紹介します。 自然言語は非構造化データであるため、単語や文章を計算機で扱いやすい表現に変換する必要があります。 そのための方法の1つに word2vec があり、Bag of Words (BoW) や tf-idf とならんでよく用いられます。 一般に、word2vec は Mikolovが提案した手法 (CBOW, Skip-gram) をはじめ、 GloVe や fastText など、単語をベクトルで表現する単語分散表現のことを指します。 word2vec は教師なし学習のため、コーパスさえ準備できれば誰でも新しい単語分散表現を学習することができます。 しかし、実際に word2vec を使う際に、どのように評価すれば良いのかがよく分からず、配布されて
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