日本語大規模SNS+Webコーパスによる単語分散表現モデルの公開 : hottoSNS-w2vの配布｜#ホットリンク
最終更新日：2023年6月12日 R&D部の榊です。 当社のR&D部では，研究開発上で利用する様々なリソースを部内で共有しています。 今回、そのうちの一つである単語分散表現モデルを社外の方にも利用可能な形で配布することにしました。 なので、それについてご説明したいと思います。 なお、最近の日本の自然言語処理界隈では、文分散表現モデルであるBERTの日本語を含む多言語モデルが公開になったばかりなので、日本語の単語分散表現モデルの配布は大変今更感があるなあ・・・と思ったりもしています。 ですが、日本語を対象とした文・単語の分散表現共に、配布されているのはWikipediaを学習コーパスとしたものが殆どです。 なので、WikipediaではカバーしきれないSNSやWeb上の文書を学習コーパスとした分散表現のモデルを公開することは一定の価値があると考えています。 本言語資源に関しては、2019年6
文書ベクトルをお手軽に高い精度で作れるSCDVって実際どうなのか日本語コーパスで実験した(EMNLP2017)
SCDVのコードはGithubで公開されている(https://github.com/dheeraj7596/SCDV )ほか、ベンチマークとなるデータセットに対する適用方法がそのままあるので、今回のデータセットを使うにあたっては資産をほとんどそのまま使うことができました。python2だった部分をpython3に対応させるのがちょっと手間でしたが... リポジトリ全体はこちら: fufufukakaka/SCDV python3に対応させて20newsgroupを実行しているのがこちら livedoorニュースコーパスで実験しているのがこちら ノートブック、雑にやってしまったので適宜必要なところはコードを貼っていきながら解説します。 まずはword2vecを学習させる+単語ベクトル空間を可視化 まずはword2vecを学習させていきます。livedoorニュースコーパスはテキストファイル
機械学習初心者向け、Word2VecとDoc2Vecでディープラーニングやってみた -
秋山です。 機械学習が人気ですが、「Word2Vec」「Doc2Vec」という、文章などを分析するニューラルネットワークモデルを知っていますか？ すごーく簡単に言うと、「Word2Vec」は単語の類似度のベクトル、「Doc2Vec」は文章の類似度のベクトルを表現します。 結構前に話題になったので既に知っている人も多いかもしれませんが、今回はpaizaのスキルチェック問題に提出された一部のコードを対象に、「Word2Vec」と「Doc2Vec」でどんなことができるかやってみたいと思います。（※スキルチェック問題や回答の内容は判別できないように処理しています） ■Word2Vecについて ざっくり言うと、ある単語の周辺に別の単語が出現する確率……みたいなものを見てくれます。ニューラルネットワークを使って、類似度を求めています。Word2Vecは隠れ層1、出力層1の、2層のニューラルネットワーク
なぜ自然言語処理にとって単語の分散表現は重要なのか？ - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? なぜ自然言語処理にとって単語の分散表現は重要なのでしょうか？ この記事をご覧になっている方は Word2vec(Mikolov et al., 2013) についてご存知かもしれません。Word2vec ではまるで単語の意味を捉えられているかのような演算を行うことができます。例えば King から Man を引き Woman を足すと Queen が得られる(King - Man + Woman = Queen)というのは有名な例です。 from https://www.tensorflow.org/get_started/embedd
文章をベクトル化して類似文章の検索 - Qiita
Doc2Vecで類似文章を検索してみたので、実装を紹介します。 Doc2Vecとは コンピュータが自然言語を処理するためには、まず人間の言葉をコンピュータで扱える値にする必要があります。 単語の意味をベクトル化する手法としてWord2Vecが存在します。 詳しくはリンク先がとてもわかりやすいのですが、ざっくり言うと前後n単語のリストでその単語を表現します。 こうすることで、例えば「犬」と「猫」は同じような文脈で使われるため、似た「意味」であると考えることができます。 Doc2VecはWord2Vecを応用し、文章をベクトル化するものです。 実装サンプル 今回Doc2Vecを用いて実現するのは、以下の2つの機能です。 単語で文章を検索 類似文章の検索 サンプルとして、青空文庫の文章を使用しました。 なお、この記事で使用するコードはGitHubで公開しています。 (学習に使用した文章もzipに
【word2vec】会社のクチコミを自然言語処理した結果を可視化してみる - Qiita
はじめに この記事は【転職会議】クチコミをword2vecで自然言語処理して会社を分類してみるの続きです。 前回は転職会議のクチコミをword2vecで自然言語処理をした結果、似ている会社や単語を調べることが出来たという内容を書きましたが、今回はその結果を可視化してみます。 注意 前回の記事にも書きましたが、今回の手法では「クチコミが残業の話をしているのは理解できるけどそれが多いか少ないか分からない」という欠陥がありました。 今回の可視化ではその欠陥を直していないのであくまで可視化サンプルとして見ていただければ幸いです。 また、前回は会社のアドベントカレンダーで書きましたが今回は個人として書きましたので、本稿の内容は所属する組織の見解とは一切関係ありません。 もくじ 前回学習したモデルを読み込み 単語と遊ぶ 分布図を書いてみる 樹形図を書いてみる 会社と遊ぶ 分布図を書いてみる クラスタリ
【転職会議】クチコミをword2vecで自然言語処理して会社を分類してみる - Qiita
はじめに LivesenseAdventCalendar 2016 の20日目を担当する @naotaka1128 です。 現在、転職会議という転職クチコミサービスのデータアナリストを担当しております。 転職会議は会社のクチコミが数百万件集まっている日本最大級の転職クチコミサービスです。現状はクチコミや評点を表示しているだけなのですが、今後はクチコミを自然言語処理などで分析して今までは手に入らなかったような有益な情報を世の中に提供していきたいと思っております。 今回はその取っ掛かりとして word2vec および doc2vec という自然言語処理の技術を用いてクチコミを分析し、会社の分類などを行ってみようと思います。 使用する自然言語処理技術 word2vec 昨今、word2vecという自然言語処理の技術が話題です。ご存じの方も多いかと思いますが、大量の文章をもちいて単語をベクトル表現
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