学習済み日本語word2vecとその評価について - 株式会社ホクソエムのブログ
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
日本の新聞は全部書いていることが同じなのか？トピック分析で見る新聞社説｜CodeIQ MAGAZINE
日本は世界有数の新聞大国らしいのですが、数多くある新聞の内容を横並びで比較することってないですよね。果たして新聞社ごとの違いってあるのでしょうか？ そこでEconometrician エール大学経済学部博士課程在学中の森 浩太さんが、「トピック分析」と呼ばれるテキスト分析の手法を用いて、日本の新聞（全国五紙）を比較したレポートを紹介したいと思います。 by 馬場美由紀 （CodeIQ中の人） トピック分析で検証する新聞社説 日本の新聞発行部数の第一位は読売新聞、第二位は朝日新聞です。実はこの二紙は世界の中でも発行部数上位二紙です。毎日新聞、中日新聞、日経新聞なども上位に入っています。 産経新聞は少し下ですが、それでもトップ20には入ります。人口比の発行部数でも日本はずっと上位です。最近は全体的に新聞の売れ行きは落ちてはいますが、日本の相対的な位置は変わっていません。 日本は世界有数の新聞大
Tidy Topic Modeling
Tidy Topic Modeling Julia Silge and David Robinson 2020-04-17 Topic modeling is a method for unsupervised classification of documents, by modeling each document as a mixture of topics and each topic as a mixture of words. Latent Dirichlet allocation is a particularly popular method for fitting a topic model. We can use tidy text principles, as described in the main vignette, to approach topic mode
モダンなRによるテキスト解析 - Qiita
概要 すぐに使えるKNBCコーパスを対象に、モダンなRの書き方でテキスト解析したときのメモです。TF-IDFや共起頻度（ネットワーク作成）、LDAやGloVeまでをパッケージで実行しました。 - 解析済みブログコーパス 定義・設定 最初に処理で利用するライブラリの読み込みや定数・関数の定義。 library(pacman) library(widyr) # 読み込むパッケージ SET_LOAD_PACKAGE <- c("tidyverse", "Rcpp", "chunked", "tidytext", "visNetwork", "textmineR", "Matrix", "topicmodels", "LDAvis", "text2vec") # コーパスファイルの設定 SET_CORPUS_FILE <- list( DOWNLOAD_URL = "http://nlp.ist.
洋楽の歌詞データでDoc2vecを実行してみる – かものはしの分析ブログ
都内の事業会社で分析やWebマーケティングの仕事をしています。大学・大学院では経済学を通じて統計解析を行うなどしておりました。企業に勤めてからは、機械学習やテキストマイニング、クローリング技術などに関心を持っています。 Twitterアカウント Mr_Sakaue( SKUE ) GitHub 読書メーター ほしいものリスト はじめに 仕事で記事間の類似度計算などがあったりするんですが、TF-IDFにしてCOS類似度を計算するなどの方法で行っているのが現状です。そろそろ他の手法にも移行したいので、それに変わる類似度計算の手段としてDoc2vecを試してみたいと思います。 データ 以前より収集している洋楽の歌詞データを用います。Billboardのランキングに登場した楽曲の歌詞データを961曲分集めたものとなります。英語なので、日本語のように形態素解析は不要ですが、ストップワードを除去するな
トピックモデル - 驚異のアニヲタ社会復帰の予備
Latent Dirichlet allocation(LDA)というなかなか面白そうなテキストマイニングを教えてもらったのでやってみる。 最近のラノベのトピックは異世界物が多い。というかここ数年は、ツンデレ、空から女の子が降ってくるハーレム物から、難聴系・鈍感主人公がハーレムを築くような物へ移り変わっているような気がするが、物語自体のトピックを推定・分類して、流行り廃りをDynamic Topin Model(DTM)を用いて解析して遊んでみたらしい。 結果としては異世界でオレTSUEEEEEEEEE!!物が流行っているという結果だった。オレらの感触と全く同じようにデータが物語っているので、このビッグウェーブに乗り遅れないようにオレも明日からラノベ書くわ!! Rではlda, topicmodelsパッケージが使えるようで、お互いに互換性のあるクラスのようである。こちらでldaを使っていた
テキストマイニングなどの「クラスター分析」で必要な「素性ベクトル」を洗練する２つのテクニックとは？
テク①：文書の特徴を際立たせるテクニックとは？ 文書例の中には、”の” ”は” ”が” ”、” ”。” といった単語があることがわかります。 これらの単語はどんな文書にも含まれています。 なので、文書の特徴を表したいときにはあまり意味がありません。これらを素性ベクトルに加えても、データ容量が大きくなるだけでクラスター分析にはメリットがないんです。 このように、文書の特徴を表さないようなどの文書にも出現する単語を「ストップワード」といいます。 このストップワードを取り除くことで、文書の特徴をより際立たせることができます。 つまり、素性ベクトル作成の際の２つめのテクニックは、「ストップワードを除去すること」になります。 具体的にどうするかというと、とてもシンプルで、 あらかじめこれはストップワードにしよう！ というリストを作っておいて、 単語頻度を数える前に、それに該当する単語は取り除くという
「ヤフコメ」と「はてブコメント」の違い。テキストマイニングより見えてきたもの - プリキュアの数字ブログ
（プリキュアにあんまり関係ない記事です。興味ない方はスルーして下さい。） 先日（4/13）、当ブログを紹介していただいた朝日新聞withnews様の記事が、（数時間ですが）ヤフーのトップに掲載されました。 娘がプリキュアに追いついた日… 父のブログに涙する人が続出 当たり前の日常の中にある愛情、著者に聞く （withnews） - Yahoo!ニュース さすがにヤフーのトップ、記事中に直接リンクが貼ってあったわけではありませんが、多大な反響があり、その1日だけで「イワオ～キン骨マンの超人強度」くらいにはＰＶを頂きました。 はてなブックマーク、ツイッター含め、沢山のコメントを頂きまして、本当にありがとうございました。 すべてのコメントを読まさせていただきました。 その全てが、ありがたく、身に染みるものでした。 で、今回「ヤフーのトップニュースに載る」ことにより、 「自分のブログ記事の内容が”
『Tokyo 7th シスターズ』の楽曲をテキストマイニングしてみた - アニソンブログ ア･ラ･カルト
どうも、NANDです。 突然ですが、自分は年末開催のコミックマーケット91でアニソン評論本を頒布します。 今回は「二次元アイドルは『何』を歌う？」というのテーマで、「二次元アイドル作品の歌詞の頻出単語は何なのか？」「作品間の共通項や違いは何なのか？」というのを書いています。 今回は、その同人誌内でも取り上げている『Tokyo 7th シスターズ』の結果について、特別にブログでも公開いたします。 同人誌でだいたいこんなことを書いているんだなと思っていただければ。 もちろん、単体で読んでも楽しめるように説明は付け加えていますよ！ Tokyo 7th シスターズとは？ Donutsから2014年からリリースされている、「アイドル氷河期と呼ばれる近未来」を舞台にしたスマホ向けアイドル育成リズムゲーム。 プレイヤーは次世代アイドル劇場型スタジオ「777（スリーセブン）」の二代目支配人となり、あやしげ
15 0117 kh-coderご紹介 for R users
フリーソフトウェア「KH Coder」を使った計量テキスト分析 ―手軽なマウス操作による分析からプラグイン作成まで― #TokyoWebmining 41stkhcoder
リプライするかしないか：Twitterと言語(学)研究
第8回言語学×自然言語処理合同勉強会（2014/10/31, NII）の発表スライドRead less
データ解析・マイニングとR言語
[連載] フリーソフトによるデータ解析・マイニング 第61回 統計的テキスト解析(6)～語のネットワーク分析～ 1．ネットワーク分析とは ネットワーク分析は、社会学や通信ネットワークなどの分野で多く用いられている。数学のグラフ(Graph)理論に基礎を置いている。したがって、分野によってはグラフ分析とも呼ぶ。ネットワークは、頂点(V: Vertex)と辺(E: Edge)を基本構成要素とする。頂点を「点」「ノード」、辺を「線」とも呼ぶ。ネットワークは、線で点と点の関係を示す。線が方向性を持つグラフを有向グラフ(Directed Graph)、線が方向性を持たないグラフを無向グラフ(Undirected Graph)と呼ぶ。図１に、有向グラフと無向グラフの例を示す。
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ブラウザ上でデータ分析が出来る！Clojure/Gorilla入門 - あんちべ！
概要 この記事は、Gorillaという ブラウザ上でClojureという言語を利用出来るライブラリを利用し、 ブラウザ上でデータ分析環境を構築するための入門記事です。 Clojureの事前知識は一切不要で、 ClojureやGorillaのインストールから、ブラウザ上で各種手法を コピペだけで実践出来るになるまでを説明しています。 なお、各種分析手法の詳細には言及しておりません。 とにかくGorillaを動かす 「説明は良いから、とにかく動かしたい」 という方向けに要点だけ説明します。 leiningenをインストールし、作業フォルダにてlein new gorillaでプロジェクトを作り、 生成されたgoraillaフォルダ直下にあるproject.cljに下記をコピペし保存、 lein gorillaと打ち込み、少し待つと Running at http://localhost:XXX
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David Meza
フリーコメントをデータとして分析する「テキストマイニング」の効果を理解できた - あしあんの思い付き
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SIR によるテキストの分類 : 助詞分布を用いた書き手別の分類を中心に | CiNii Research
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