高速と噂のfastTextの仕組み - Qiita

８月中旬、facebookが公開したfastTextの仕組みを軽くまとめる。 fastTextができること 自然言語処理の範囲は広く、ものによってできるものは異なる。fastTextは、word2vecのような単語をベクトルにしたり、文章をクラス分けする（予め決まったクラスに分類する（複数クラスに入ることは可能））ことができる。ベクトル化するモデルはCBOWとskip-gramが使われている。クラス分けを行うときは、学習データに、それぞれの文章がどのクラスにあるかという教師データが必要となる。 fastTextを試す githubに公開されているので、 でコンパイル（新しめのc++コンパイラが必要）。使い方の詳細はREADME.mdを参考にしてください。 サンプルとして複数のスクリプトが用意されている。しかし、巨大なデータがダウンロードされてしまうので、するなら、時間や十分なネットワーク環

[sh19910711]

arXiv:1607.01759v2 / "階層的softmax: 二分木が機械学習でも活躍するのではないかという期待が湧いてくるモデル / fastText: CPUで高性能 + 「アルゴリズムより計算資材だ〜」という怠けた態度を咎められた" / 2016

[civitaspo]

http://ift.tt/2cll0LC