【転職会議】クチコミをword2vecで自然言語処理して会社を分類してみる - Qiita

はじめに LivesenseAdventCalendar 2016 の20日目を担当する @naotaka1128 です。 現在、転職会議という転職クチコミサービスのデータアナリストを担当しております。 転職会議は会社のクチコミが数百万件集まっている日本最大級の転職クチコミサービスです。現状はクチコミや評点を表示しているだけなのですが、今後はクチコミを自然言語処理などで分析して今までは手に入らなかったような有益な情報を世の中に提供していきたいと思っております。 今回はその取っ掛かりとして word2vec および doc2vec という自然言語処理の技術を用いてクチコミを分析し、会社の分類などを行ってみようと思います。 使用する自然言語処理技術 word2vec 昨今、word2vecという自然言語処理の技術が話題です。ご存じの方も多いかと思いますが、大量の文章をもちいて単語をベクトル表現

[headless_pasta]

word2vecはどっかで試してみたい。

[chezou]

"特別な辞書は準備していません(neologdを使っただけ)"当然の地位を獲得したの感慨深い/t-SNEでの可視化待ち

[hiroti3]

いい！

[htbman]

word2vecの中身はよく知らないけど、やっぱ出現するかしないかだけを頼りにしてるんだなぁ。「残業が少ない」が負の残業ベクトルになると可能性すごく広がるんだけど

[ravelll]

面白い！