男と女が寄りそうとどうなるのか - Qiita
この記事は Go Advent Calendar 2017 の記事です。 アダムとイブ 男と女が寄りそうとどうなるのか。これは神様がアダムとイブという異なる性を地に授けた時から既に決まっている事なのもしれません。 このお題を解き明かしたい。Go 言語を使って。 ネタとしては以下の記事を参考にしました。 どうしたら「彼女」から「奥さん」になれるかを『Word2Vec』に聞いてみた | 人工知能ニュースメディア AINOW 男と女が寄りそう事。それはつまり「男」というベクトルと「女」というベクトルが合わさった時にどの様な結果が得られるのかという事なのです。 そこで今回は「男」というワードと「女」というワードのベクトルを合成する為に word2vec を使ってこのお題を調べてみようと思います。 word2vec とは 自然言語処理を行う手法の一つとして word2vec があります。word2v
新形態素解析器JUMAN++を触ってみたけど思ったより高精度でMeCabから乗り換えようかと思った話
JUMAN++は最近黒橋・河原研究室から発表された、JUMANの後継となる形態素解析器です。 これまでの形態素解析器と比べて違うのは、RNN言語モデルを用いて意味的自然さを考慮する、ニューラルネットワークを利用した形態素解析器となっている点です。 速度や語彙等の課題はあるものの、解析能力自体はMeCab以上なので、導入方法と共に触ってみた所感を述べてみます。 導入方法 前提 OS X Yosemite 10.10.5 VirtualBox 5.1.6 Vagrant 1.8.6 インストール vagrant boxは bento/ubuntu-16.04を使用します。 推奨はCentOSですが、自分の環境ではCentOSではビルドに失敗しました。 また、OSはubuntu16.04でもboxによっては上手くインストールすることができないため、bentoのboxがおすすめです。 $ vagr
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
日本語形態素解析ライブラリ Kuromoji のコマンドライン用インターフェイスを書いた - ひだまりソケットは壊れない
Java で書かれた日本語形態素解析ライブラリ Kuromoji を Perl から使ってみたいなー、と思って、別の言語のプログラムから使いやすいようなインターフェイスを書きました。 Kuromoji について kuromoji - japanese morphological analyzer Java で書かれたオープンソースの日本語の形態素解析ライブラリです。 検索用のライブラリらしくて、Apache Lucene と Apache Solr に組み込まれているらしいです。 もちろん検索エンジンとは独立して利用することも可能です。 独立して使用する場合は、単に jar ファイルをダウンロードしてきて Java のライブラリパスに追加するだけ (あるいは公開されている Maven リポジトリを使用して依存関係を解決するだけ) で形態素解析できるようになります。 便利ですね。 Java
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