[Python]機械学習などでテキストデータを特徴量にする際のソースコード集 – かものはしの分析ブログ
都内の事業会社で分析やWebマーケティングの仕事をしています。大学・大学院では経済学を通じて統計解析を行うなどしておりました。企業に勤めてからは、機械学習やテキストマイニング、クローリング技術などに関心を持っています。 Twitterアカウント Mr_Sakaue( SKUE ) GitHub 読書メーター ほしいものリスト テキストデータの特徴量化について 仕事ではテキストデータを多用するので、機械学習などで扱うためにテキストデータを特徴量にするためのアプローチを色々と整理してソースコードを残しておきたいと思います。今回はあくまでも私の知っているものだけなので、網羅性はないかもしれませんが悪しからず。 （2019/08/18 追記）Stackingをカジュアルに行えるvecstackというモジュールを用いた予測も試してみました。下の方の追記をご覧ください。 アプローチ テキストデータを特
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自然言語処理に新風を巻き起こしたWord2Vecとは何か - 日経BigData
言語データの分析と応用のために自然言語処理と呼ばれる分野で長年研究が行われて来た。同分野が昨年から大きく沸き立っている。米グーグルの研究者であるトマス・ミコロフ氏らが提案した手法「Word2Vec」が、いくつかの問題について従来のアルゴリズムよりも飛躍的な精度向上を可能にしたのだ。 この手法によって得られるベクトル空間には、今まで定量的に捉えることの難しかった言葉の「意味」を極めて直接的に表現しているかのような性質が認められている。今年9月、当社がスポンサー参加した自然言語処理系の研究発表会「NLP若手の会 第9回シンポジウム」でも、多くの研究がWord2Vecに関連したテーマについて取り上げていた。今後、意味解析、文書分類、機械翻訳など様々な分野でWord2Vecの応用が期待されている。 「意味ベクトル」の驚異的な性質 Word2Vecは、その名前の表す通り、単語をベクトル化して表現する
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