Word2vec や fastText を Java のコードに適用して “add + map - list = put” のような結果を得たい - 朝日ネット 技術者ブログ
はじめに 開発部の tasaki です。 2013 年の Word2vec や 2016 年の fastText など、自然言語処理の分野には単語をベクトル（分散表現）に変換する手法がいくつかあります。 一旦分散表現に変換してしまえば加減算などの線形代数的な操作、 例えば “king - man + woman = queen” （王から男性を引き算し、女性を足し算すると女王になる）というような単語同士の演算が可能となります。 これを自然言語ではなくプログラムのコード（を元にした文書）に適用すればどうなるかということが気になったので gensim という Python のライブラリを使って実装をしてみました。 はじめに 動作確認環境 全ソースコード Java のコードを文書に変換する gensim を使う 実行例 対象 Word2vec fastText おわりに 採用情報 動作確認環境
Facebookが公開した10億語を数分で学習するfastTextで一体何ができるのか
fastTextとは何なのか 自然言語処理の学習を高速化するツール これまで５日かかっていたタスクがたったの１０秒で終了 fastTextで取り組める３つのこと fastTextで出来る３つの全体像 Facebookはニュースフィードから釣り見出しを排除するためにfastTextをつくった？ リクルートテクノロジーズでは、レコメンドに応用 サイバーエージェントが実用化したAWAでのアーティストレコメンド Yahoo!はレシートメールの文章から製品をオススメする ◯2Vecを考えれば推薦に応用できる fastTextを安全に使うために必要な理論 単語をベクトル表現化するWord2Vec ベクトル表現を構築するアーキテクチャ CBoW Skip-gram fastTextを使ってみよう fastTextをインストールする 単語のベクトル表現を構築しよう Tweetデータの収集 単語のベクトル表
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
