How to find the closest word to a vector using word2vec
I have just started using Word2vec and I was wondering how can we find the closest word to a vector suppose. I have this vector which is the average vector for a set of vectors: array([-0.00449447, -0.00310097, 0.02421786, ...], dtype=float32) Is there a straight forward way to find the most similar word in my training data to this vector? Or the only solution is to calculate the cosine similarity
Cos類似度とDoc2Vecってどっちが良いの？ - Qiita
ベーシック Advent Calendar 2016 10日目は、 17卒内定者の@enta0701です。 今年の9、10月ごろ、Cos類似度という単語を知りました。 ４日目の記事にもありますが、レコメンドシステムなんかにも使えるそうです。 なにやら面白そうな匂いがしたので、実際に文書同士の類似度計算を Cos類似度と、ググっていたときに頻繁にでてきたDoc2Vecで試してみようと思います。 Cos類似度とは ２つのデータにおいて、特にn次元のベクトル同士を比較する際に扱われるそうです。 数式で書くとこんな感じ。 $$ similarity = cos\theta = \frac{A \cdot B}{||A|| ||B||} $$ 内積ですね。 この値が1に近いほど類似度が高く、0に近いほど類似度が低いことを表します。 Cos類似度を使って文書を比較する際には、文章中の単語に重み（特徴）
ノート/テキストマイニング/gensim-word2vecでベクトル空間を試す - 東邦大学理学部情報科学科 山内のサイト
gensimのword2vecを使えるようにする † ネット上にあちこち記事がある。山内のメモは こんな感じ 似たような話として Python - Perl + Java = ？ はてなブログのデータとパソコン工房のPCを使って「word2vec」で遊んでみた コーパスが圧倒的に強い。 ↑ 日本語wikipedediaのデータをコーパスとして学習させる。 † ウィキペディアの記事をコーパスとするために、形態素解析（MeCabなど）を 使って名詞だけ抜き出すことを試したが、結果があまり面白くないので、 他の人がやっているように →参照 分ち書きにするだけで済ませる。 ↑ word2vecのAPIを試す † gensimのword2vecモジュールの使い方は、チュートリアルとしては radimrehurekのページ に書いてあるが、使い方としては学習部分と、similarityとかだけである
米googleの研究者が開発したWord2Vecで自然言語処理(独自データ) - Qiita
「Word2Vec」は、米グーグルの研究者であるトマス・ミコロフ氏らが提案した手法であり、いくつかの問題について従来のアルゴリズムよりも飛躍的な精度向上を可能にした自然言語処理の手法。 Word2Vecは、その名前の表す通り、単語をベクトル化して表現するする定量化手法である。例えば日本人が日常的に使う語彙数は数万から数十万といわれるが、Word2Vecでは各単語を200次元くらいの空間内におけるベクトルとして表現する。 その結果、今まで分からなかったり精度を向上するのが難しかった単語同士の類似度や、単語間での加算・減算などができるようになり、単語の「意味」を捉えられるようになった。 というわけで、かなり興味深いないようなので、早速実践してみることにします。 1.環境構築 subversionを使ってWord2Vecのソースコードをcheckoutする。 mkdir ~/word2vec_t
word2vecの学習済み日本語モデルを公開します | カメリオ開発者ブログ
こんにちわ。白ヤギコーポレーションでエンジニアをしている谷田です。 自然言語処理では、テキストに含まれる単語をベクトルとして表現するというタスクが頻繁に発生します。最近ではそのために、日本語テキストが来たらMeCabに渡してword2vecに投入する、というのが定番パターンのひとつかと思います。word2vecは単語を分散表現と呼ばれる低次のベクトルに変換するモデルですが、単語をベクトルに変換するためには事前に学習を走らせておく必要があります。word2vecモデルの学習にはよくWikipedia日本語版をコーパスとして使ったりするのですが、全記事で学習を走らせると結構時間がかかります。 そこで、白ヤギが作った日本語word2vecモデルを公開します! http://public.shiroyagi.s3.amazonaws.com/latest-ja-word2vec-gensim-mo
Word2Vec：発明した本人も驚く単語ベクトルの驚異的な力
Word2Vecとは Word2Vecで演算処理する Word2Vecとニューラルネットワーク Word2Vecの仕組み CBoW Skip-gram Word2Vecを応用することができる分野 レコメンド 機械翻訳 Q&A・チャットボット 感情分析 Word2Vecの弱点 Word2Vecの派生系や類似ツール GloVe WordNet Doc2Vec fastText まとめ 参考 世界中のWebサイトの数は2014年に10億件を超えたようだ。そして、Facebookのユーザー数だけでも16億人を超えている。 そして、そのいずれもコンテンツの中身の大部分はテキストから成り立っていることだろう。 ということは、莫大に増大し続けるネット上のデータのほとんどはどこかの国の言葉だってことだ。世界中の人が毎日テキストデータを生成し続けたことはこれまでの歴史上無かったんじゃないだろうか。 もしそん
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
)
ノート/テキストマイニング/gensim-word2vecでベクトル空間を試す(4) - 東邦大学理学部情報科学科 山内のサイト