【Python】自然言語処理でラーメン屋を分類してみる - Qiita
はじめに こんにちは、コピペデータサイエンティストです。 3年ぐらい前に「ラーメンと自然言語処理」というおちゃらけLTをしたのですが、今見ると恥ずかしいぐらいショボいので、Pythonで作りなおしてみました。 長くなったので3行でまとめると Web上に転がっている口コミとか紹介文を Pythonのライブラリを用いて解析することで 好きなラーメン屋に似たラーメン屋を見つける手法を構築した 方法 統計的潜在意味解析という手法を用います。ざっくり言うと、文書がどんなトピックを持っているか、何に関する文書なのか、を推定してくれるものです。 以下の様なイメージで各トピックに割り振られる割合を算出できるため、以下の例ではAとBが近い、ということを計算することが可能です。 ラーメン屋A： [0.75, 0.15, 0.10] ラーメン屋B： [0.60, 0.15, 0.15] ラーメン屋C： [0.0
ニュース記事の分類を機械学習で予測する - Qiita
はじめに Pythonを用いて、ニュース記事の分類分けを教師ありの機械学習にかけて、未知の文章がどのニュース記事にあたるのかを予測する。ということをやってみました。 使うものとしては、 Mecab Gensim scikit-learnのSVM これらを利用しました。 また今回やるにあたり、主にMecabとGensimの利用の辺りを以下のサイトを参考（というよりもはやパクリ）に行ったので、まずはそちらの記事を見ていただいたらと思います。 scikit-learnとgensimでニュース記事を分類する gensimのコーパス操作 環境や各種ツールの説明 環境 OS : windows10 python : 3.6.6 ツール - Mecab : 0.996.1 - Gensim : 3.5.0 - scikit-learn : 0.19.1 Mecabの用意 Mecabは、普段pythonで
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