【SEO×自然言語処理】 SEOに使えるテキストマイニングの最新手法
はじめまして、レバレジーズSEOチームです。 私達は自然言語処理を用いてSEO施策を行っています。 自然言語処理というのは、人間が普段使っている言語をコンピュータなどの機械に処理させることを指します。Googleなどの検索エンジンがWebページを理解するために用いていると考えられています。 今回は、自然言語処理を行うためのテキストマイニングの手法をいくつか紹介しようと思います。 ■形態素解析とテキストマイニングまず第一に、検索エンジンがWebページを読み込んで、そのページに何が書かれているのか・何を強調したいのか・どのような文脈なのかを人間のように理解することは一般的に難しいとされています。 とりわけ日本語の場合、The pen is made in German.など、 ”The”,”pen”,”is”,”made”,”in”,”German”とスペースで区切られた英語とは異なり、「ドイ
米googleの研究者が開発したWord2Vecで自然言語処理(独自データ) - Qiita
「Word2Vec」は、米グーグルの研究者であるトマス・ミコロフ氏らが提案した手法であり、いくつかの問題について従来のアルゴリズムよりも飛躍的な精度向上を可能にした自然言語処理の手法。 Word2Vecは、その名前の表す通り、単語をベクトル化して表現するする定量化手法である。例えば日本人が日常的に使う語彙数は数万から数十万といわれるが、Word2Vecでは各単語を200次元くらいの空間内におけるベクトルとして表現する。 その結果、今まで分からなかったり精度を向上するのが難しかった単語同士の類似度や、単語間での加算・減算などができるようになり、単語の「意味」を捉えられるようになった。 というわけで、かなり興味深いないようなので、早速実践してみることにします。 1.環境構築 subversionを使ってWord2Vecのソースコードをcheckoutする。 mkdir ~/word2vec_t
青空文庫のデータを使って、遅ればせながらword2vecと戯れてみた - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
もう既に山ほど解説記事が出回っていて、あまつさえそれを利用したwebサービスまで出てきてしまっているword2vecですが、うちの現場でも流行っているのでせっかくなので僕もやってみようと思い立ったのでした。 word2vecそのものについては昨年来大量にブログやら何やらの記事が出回っているので、詳細な説明は割愛します。例えばPFIの海野さんのslideshare(Statistical Semantic入門 ~分布仮説からword2vecまで~)なんかは非常に分かりやすいかと思います。 要するにword2vecって何よ Recurrent Neural Network（再帰型ニューラルネットワーク）で、単語同士のつながり（というか共起関係）に基づいて単語同士の関係性をベクトル化（定量化）し、これを100次元とか200次元に圧縮して表現するもの。。。みたいです（汗）*1。 ※以下のようにご指
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