gensimのライブラリを使うと、Word2Vecを使うことは恐ろしく簡単です。 (パラメータのチューニングは別にしてとにかく使ってみるという目的であれば) しかし、日本語を対象にする場合、形態素解析をしないといけないというハードルがあり、それがWord2Vecを使いにくいものにしている気がしています。 以下で説明する手順は、このことを考慮して、「最短コースで日本語Word2Vecを使う」という目的に注力して作ってみました。 【変更履歴】 (2019-08-11) 前提の動作環境を修正。 ファイル読込みに関して!pipをやめて、全部python APIを使うように変更しました。 (2018-07-13) IBM DSX -> Watson Studioに変更になり、それに伴ってPythonがV3になったため、Python V3対応をしました。 (2018-02-12 追加) Jupyter
![15分でできる日本語Word2Vec - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/87ed8dbd9cf81fe30df8a53bfdb683df00b9ceb1/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9MTUlRTUlODglODYlRTMlODElQTclRTMlODElQTclRTMlODElOEQlRTMlODIlOEIlRTYlOTclQTUlRTYlOUMlQUMlRTglQUElOUVXb3JkMlZlYyZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZ0eHQtY29sb3I9JTIzMjEyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTU2JnM9YWU0MDRjZmY5ODg1MGI4OTE1ZDVjZGUxNTcxODUzNjQ%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDBtYWthaXNoaTImdHh0LWNvbG9yPSUyMzIxMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT0zNiZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZzPWQyYTFiYWU4NWYwZDYxYWIwZjI2M2NhMTRkNDQ1ZWI4%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D73eeaff37cc801c27d28dc993a42bfb4)