【転職会議】クチコミをword2vecで自然言語処理して会社を分類してみる - Qiita
はじめに LivesenseAdventCalendar 2016 の20日目を担当する @naotaka1128 です。 現在、転職会議という転職クチコミサービスのデータアナリストを担当しております。 転職会議は会社のクチコミが数百万件集まっている日本最大級の転職クチコミサービスです。現状はクチコミや評点を表示しているだけなのですが、今後はクチコミを自然言語処理などで分析して今までは手に入らなかったような有益な情報を世の中に提供していきたいと思っております。 今回はその取っ掛かりとして word2vec および doc2vec という自然言語処理の技術を用いてクチコミを分析し、会社の分類などを行ってみようと思います。 使用する自然言語処理技術 昨今、word2vecという自然言語処理の技術が話題です。ご存じの方も多いかと思いますが、大量の文章をもちいて単語をベクトル表現で数値化し、以下の
「ネット言論のダークサイド」を計算機で解析する
— データ分析による報道の技術とその再現性 — 概要英ガーディアン社は、ウェブ版の記事に寄せられた大量のコメントを計算機により解析し、コメントによるハラスメントの傾向を分析した。同社はそれに用いた技術的側面も公開したため、その詳細について検討した。このようなデータ分析は報道の現場でも今後重要度を増し、プロセスの透明性や解析の再現性といった、科学論文執筆関わる諸問題に類似した課題に直面すると予想される。それらの解決に利用可能な技術についても検討した。 はじめにCMSの普及以後、個人ブログに限らず、コメント欄を開放している大手メディアのウェブサイトもよく見かけます。大手の場合、管理者があまりにひどい罵詈雑言などは各社の規定に基づきブロックしますが、そうでないものは基本的には掲載されます。大手になればなるほどサイトを訪れる人も増え、このモデレーションの作業が大変になるため、労力に対して吊り合わな
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