Python用のトピックモデルのライブラリgensim の使い方(主に日本語のテキストの読み込み) - 唯物是真 @Scaled_Wurm
gensimは前に以下の記事でも使ったPython用のトピックモデルなどの機能があるライブラリです。 小説家になろうのランキングをトピックモデルで解析(gensim) - 唯物是真 @Scaled_Wurm 以前紹介した以下の論文でもgensimが使われていました 論文紹介 “Representing Topics Using Images” (NAACL 2013) - 唯物是真 @Scaled_Wurm deep learningで話題になったword2vecの機能も取り入れてたりして面白いライブラリです Radim Řehůřek : Deep learning with word2vec and gensim 入力の作り方がすこしわかりにくいかなぁと思ったので、メモっておきます。 コーパスの作り方 以下の公式の例で説明します この例ではリスト内のそれぞれの要素が1つの文書となります
word2vec可視化するやつをipython notebookから見れるようにした - once upon a time,
オライリーから出てる、word2vec本の付録についてくる id:nishiohirokazu さんが書いた可視化のコードがあります。 word2vecのword-analogyを可視化した - 西尾泰和のはてなダイアリー これを、ipython notebookから扱えるようにしました。 Visualizer word2vec data for ipython notebook 今回ipython notebookから使えるようにしたのは、厳密には上記のコードではなくて、こちらのコードなのですが、ある単語の周辺にある単語をPCAで2次元に縮退させて可視化してくれます。 大きくする ipython notebookに関しての説明は、過去の記事を参照してください。 Docker上にnbviewerを立ててiruby+Nyaplotで描いたグラフを共有できるようにしてみた - once upo
自然言語処理の最新手法"word2vec"で艦これ加賀さんから乳を引いてみる - あんちべ！
概要 この記事は自然言語処理という分野の最新手法word2vec を利用して誰でも遊べるようにするための手順を説明するものです。 word2vecを利用すると意味の計算が実現できます。 例えば"king"から"man"を引いて"woman"を足すと"queen"が出てきたり、 "東京"から"日本"を引いて"フランス"を足すと"パリ"が出てくるという面白い手法です。 自然言語処理とは人間が日常的に用いる自然言語をコンピュータに処理させ、 翻訳や要約、文字入力支援や質問応答システムを作るなどに活用されている分野です。 自然言語処理と言うと耳慣れない言葉かもしれませんが、 実は検索や推薦などで私たちが日常的に利用しているなじみ深い技術でもあります。 自然言語処理の適用範囲や要素技術は幅広いのですが、 その中でもword2vecの特色は、 冒頭でも挙げたように「意味の計算」が出来ることです。 これ
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
