自然言語処理技術の活用法 ーDoc2VecとDANを使って論文の質を予測してみた！ー - Platinum Data Blog by BrainPad

本記事は、当社オウンドメディア「Doors」に移転しました。 約5秒後に自動的にリダイレクトします。 自然言語処理の技術は近年、飛躍的に発展しており、検索エンジン、自動翻訳、チャットボットやスマートスピーカーの自動応答など、私たちの生活の中でも様々な場面で使われています。本ブログでは、自然言語処理の研究開発で得られた知見をもとに実施した、Doc2VecとDANを使って論文の質を予測するという取り組みについてご紹介します。 イントロダクション こんにちは、アナリティクスサービス本部の金田です。 現在私は、自然言語処理の研究開発チームにいます。直近では、文書間の類似度や文書クラスの判別について、最新の知見をキャッチアップして、社内に共有しています。本ブログでは、自然言語処理手法の一つであるDoc2VecとDANを使った論文の質の予測をご紹介します。 今回は、私が大学で専攻した素粒子理論の論文デ

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Deep Averaging Network / "経過年数の長い論文の被引用数がどうしても伸びてしまうことを考慮して自然対数で割っています / 昔の論文でも最近の論文でも、評価指標の分布が大きく変わらないようにするため"

[knok]

DANは知らなかった

[karaage]

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