感情の出どころを探る、一歩進んだ感情解析
1. The document discusses various statistical and neural network-based models for representing words and modeling semantics, including LSI, PLSI, LDA, word2vec, and neural network language models. 2. These models represent words based on their distributional properties and contexts using techniques like matrix factorization, probabilistic modeling, and neural networks to learn vector representatio
Rで因子分析 商用ソフトで実行できない因子分析のあれこれ
2. 自己紹介 • 清水裕士 – 専門：社会心理学グループダイナミクス – 所属：広島大学大学院総合科学研究科助教 – 趣味：フリーの統計ソフトを作ってます – 連絡先：simizu706(あっと)hiroshima-u.ac.jp • (あっと)を@に変えてください。 – ブログ：http://norimune.net – Twitter: @simizu706 Kazutan.R 3. 本発表のメニュー • Rで因子数の決定についての分析をしよう！ – VSS関数で因子数決定の指標を出力しよう！ – fa.parallel関数で平行分析を使おう！ • Rで因子分析をしよう！ – fa関数を使おう！ – 多彩な回転方法でグルグルしよう！ • Rでカテゴリカル因子分析 – mirt関数を使おう！ Kazutan.R 4. 因子分析 • 項目群の背後にある潜在因子を見つける – 心理尺度を用
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