word2vecとLSTMを使って文章の忍術属性印象[火,水,木,金,土]を推定してみた - Qiitaゼミで新しいメンバーが入ってくる度に、なんでword2vecを使うのか、なんでLSTMで推定するといいのか、といった話を何度もしている気がしたので、応用例と共に文章として認めることにしました。 なので基本的に機械学習に疎い人向けにも書いてますが、敢えて少し踏み込んだ話もしています。 本記事を読むにあたって、ニューラルネットをなんとなくでも知っていれば、踏み込んだ話まで理解できるかもしれません。 また、使ったライブラリが昔に自分が勉強がてら作成したものなので、具体的なコードの扱いなどについてはこの記事で触れないことにします。 先日VRハッカソンで作成したゲームの一部の機能としてこの推定器を作ってました。 そのゲームでは、ユーザに任意のフレーズを忍術として発してもらい、そのフレーズの属性値を推定してそれに合わせた忍術を発生させて、襲い掛かってくる忍者達を一掃する、という内容のものです。 処理の
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