Doc2Vecによる文書ベクトル推論の安定化について - Sansan Tech Blog
はじめまして，Sansan DSOC R&Dグループ インターンの小林といいます。 2月下旬から3月末までの間，主に自然言語処理 (NLP) に関連した研究開発に挑戦させて頂きました。大学でNLPを専攻している訳では無いですが，他の研究員の方やインターンの先輩とのディスカッションなど，とにかく刺激的な日々でした。 本稿はNLPブログということで，近年のNLPでスタンダードとなっている，単語・文書の埋め込み手法に言及します。 TL; DR Word2Vec / Doc2Vecについて 文書ベクトルによるニュース文書属性判定を試す タスク：スポーツニュースの内容属性の推定 Doc2Vecによる文書ベクトル推論の問題点 精度検証実験 実験実行と結果 実験① 以下サンプルテキストに対する独立した2度の文書ベクトル推論(infer_vector()の実行) ×100試行 実験② 複数の文書に対する独
Doc2Vecについてまとめる - Qiita
はじめに 今回はWord2Vecの発展としてDoc2Vecを勉強しました。 自然言語処理でよく求められるタスクとして「文書分類」や「文書のグルーピング(クラスタリング)」がありますが、それらを実施するには文書そのものの分散表現が必要となります。 Doc2Vecを用いればその分散表現を直接獲得することができます。 参考 Doc2Vecを理解するに当たって下記を参考にさせていただきました。 doc2vec(Paragraph Vector) のアルゴリズム Distributed Representations of Sentences and Documents (元論文) Doc2Vecの仕組みとgensimを使った文書類似度算出チュートリアル 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 Doc2Vecとは何か Doc2Vecは任意の長さの文章を固
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