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ざっくり言うと Convolutional Neural Networks(CNN)を使ってテキスト分類をする。 Convolutional Neural Networks for Sentence ClassificationをChainerで実装した。 【Chainer】畳み込みニューラルネットワークによる文書分類 よりも高い正解率でテキスト分類できた。 はじめに 以前投稿した【Chainer】畳み込みニューラルネットワークによる文書分類の続きとして、EMNLP2014で発表されたConvolutional Neural Networks for Sentence ClassificationをChainerで実装しました。 著者のGitHubでもTheanoを使った実装が公開されています。 今回開発したソースコードはこちらで公開しています：chainer-cnnsc 使用したデータ

環境 OS X El Capitan iMac (21.5-inch, Mid 2011) python2系 用意するもの mecab-0.996.tar.gz mecab-ipadic-2.7.0-20070801.tar mecab-python-0.996.tar (pythonからｍecabを使いたい方のみ) ダウンロード元：MeCab: Yet Another Part-of-Speech and Morphological Analyzer MeCabのインストール インストール先(任意)：/opt/local/ mecab-0.996.tar.gzを予め解凍すること $cd mecab-0.996 $./configure --enable-utf8-only --prefix=/opt/local/ $make $sudo make install

はじめに 画像認識などで広く使われている畳み込みニューラルネットワーク(Convolutional Neural Networks, CNN)ですが、 最近は自然言語処理の分野でも使われています [Kim, EMNLP2014]。 今回は、ChainerでCNNを使った簡単なネットワークを構築し、文書分類のタスクに適用してみました。 データの置き場 今回実装したソースコード ichiroex@github 実験に使用したデータ こちらにデータが置いてあります。「sentence polarity dataset v1.0 」を利用しました。 直接ダウンロード 事前準備 Chainer, scikit-learn, gensimのインストール word2vecの学習済みモデル( GoogleNews-vectors-negative300.bin.gz)のダウンロード. 環境 Python

#はじめに 最近何かと話題のChainerを使って文書のポジネガを判定する2値分類器を実装してみました。 初めてChainerを使ったので、練習用ということで簡単なモデルとなっています。 筆者のようにChainerでディープニューラルネットを実装して何かしてみたいという方向けです。 間違い等はコメント欄で指摘していただけると助かります。 全コードはこちらからご参照下さい。 #事前準備 chainer, gensim, scikit-learnのインストール #環境 Python 2.7系 Chainer 1.6.2.1 #使用するデータの例 使用したデータは、英語の何かのレビューに関する文書です。 各行が一文書に対応しており、文書中の各単語は半角スペースで区切られています。 各行の先頭の数字(e.g. 1, 0)は、ラベルです。 ＊データセットは各自用意して下さい。 ＊日本語の文書を使用す

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#やりたいこと Flickrから検索ワードに関連する画像を取得したい。 #事前準備 Flickrのアカウントを作成し、APIキーを取得。 Flickr Flickrに登録するためには、Yahoo.comのアカウントが必要。 Yahoo.com #開発環境 python 2.7.x系 #Requirement #coding: utf-8 from poster.encode import multipart_encode from poster.streaminghttp import register_openers import json import sys import urllib2 def getImageUrlFromFlickr(API_KEY, query, N): NUM_OF_PHOTO = str(N) #取得する画像URLの数 option = '&sort=re