Python で word2vec を使ってみる - 巨人の肩の上に登る
画像の出典 word2vecとは 単語のベクトル表現を獲得する一つの手法です。 word2vecの特徴としては、意味的な計算が可能な表現であるということです。 例えば次の式のように、kingのベクトルからmanのベクトルを差し引いたベクトルにwomanのベクトルを足し合わすことで、queenのベクトルと近似するベクトルが得られます。 king - man + woman = queen word2vec | google code 事前知識として A yet another brief introduction to neural networks Statistical Semantic入門 ~分布仮説からword2vecまで~ word2vec install pip でインストールできます。 $ sudo pip install word2vec 英語のモデルファイルが、下記の使い方
word2vecによる自然言語処理
Tomas Mikolovらによって提案されたニューラルネットワーク（CBOW, Skip-gram）のオープンソース実装word2vecについて、基本的な使い方を体験し、さらにその仕組みを学ぶ書籍です。 基本的な使い方から、自分の好きなコーパスの作り方、登場の背景、仕組み、さらには応用例や弱点についてもコンパクトなボリュームで概観できます。付録にはword2vecの出力結果を主成分分析を使って可視化する方法について解説しています。 著者の西尾さんによる本書の解題[リンク] はじめに 1章 word2vecを使ってみる 書き換えてみよう 2章 コーパスを変えてみる text8 単語に分割する（MeCab） CSVからのコーパス作成 Facebook EPWING Wikipedia PDFからの抜き出し まとめ 3章 word2vecの生まれた理由 文章の表現 4章 word2vecの仕組
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