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GloVeによるWord Embeddingsの試作 - Qiita
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GloVeによるWord Embeddingsの試作 - Qiita
はじめに RNNでの自然言語処理のための Word Embeddings(Embedding Matrix = 埋め込み行列)を、GloVe:... はじめに RNNでの自然言語処理のための Word Embeddings(Embedding Matrix = 埋め込み行列)を、GloVe: Gloval Vectors for Word Representation を使って自作した過程の備忘録。 目的 生成型チャットボットに Word Embeddings が必要であることから作成。一般には、訓練済みのものを利用する Transfer Learning が実際的だと考えられている。 今回は、単語同士の関係を線形空間でベクトル化することによって「類推」を可能にする「埋め込み行列」について、理解を深めるために自作した。 word2vecではなくGloVeを選んだ主な理由として、後者が「教師なし学習」であること、アルゴリズムがシンプルであること、コーパスの統計情報を活かせること、などが挙げられる。 環境 データ前処理 macOS Cata