「お父さん - お母さん + チューハイ = ビール！？」word2vecで女性向けQ＆Aサイトを解析してみた - コネヒト開発者ブログ
こんにちは！ CTOの島田(@tatsushim)です。 前回のブログでは「データドリブン」開発手法について触れさせていただきました。 今回はIVS CTO Night & Dayで発表させていただいた内容についてご紹介したいと思います。 IVS CTO Night & Dayは、CTO及び技術責任者のためカンファレンスです。 GREE CTO 藤本さんのKeynoteに始まり、様々な技術責任者の方とディスカッションさせていただく濃い3日間でした。 非常に学びが多かったです。運営の皆様有難う御座いました。 初日にLTをする機会をいただきましたので、word2vecについて発表させていただきました。 こちらの発表内容について解説していきます。 そもそもword2vecとは？ ざっくり言うと、単語同士の関係性をベクトルとして表現し、そのベクトルを利用して類似度の計算や足し引きを可能にしたもので
word2vecに英辞郎データを放り込んでみた - naoya_t@hatenablog
英辞郎をword2vecに放り込んでみたらちょっと面白かったのでメモを。word2vecについては前回の記事を参照。 使ったのはEIJI-138.TXT（最新より１つ古いバージョンです） EDPさんから1980円ぐらいで買えます。 ■semantically-motivated {形} : 意味論的｛いみろん てき｝に動機付けられた ■semantically-restricted {形} : 意味的｛いみ てき｝に制限｛せいげん｝された ■semantics {名-1} : 意味論｛いみろん｝、記号論｛きごうろん｝ ■semantics {名-2} : 《コ》〔プログラムの〕動作 ■semantics : 【＠】セマンティックス、【分節】se・man・tics ■semantics course : 意味論｛いみろん｝のコース ■semaphore {名-1} : 手旗信号｛てばた しん
Deep-learningはラテン語の動詞活用を学習できるか？ Can deep-learning learn latin conjugation? - naoya_t@hatenablog
ラテン語ネタが続きますが 工藤さんがぐぐたすで紹介してた word2vec が面白そうだったので。 https://code.google.com/p/word2vec/ で少し遊んでみた。いわゆる deep learning で 単語のベクトル表現を学習してくれる。 面白いのは、2つのベクトルの差が、2つの単語の関係をよく近似してくれること。 It was recently shown that the word vectors capture many linguistic regularities, for example vector operations vector('Paris') - vector('France') + vector('Italy') results in a vector that is very close to vector('Rome'), and
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