PythonでBag of WordsとSVMを使ったタイトルのカテゴリ分類 - stMind
cc licensed ( BY ) flickr photo shared by Loco Steve 週末に試そうのコーナー。 ちょうど良いチュートリアルがあったので、データセットを用意してやってみました。 問題 How can I get a computer to tell me what an article is about (provided methods such as bribery and asking politely do not work)? ある記事が何について書かれているのか、コンピュータに理解させるにはどうすれば良いか? チュートリアルでは手動で作ったデータを使って犬もしくはサンドイッチの2クラス分類をしています。 ここでは、Google NewsでiPadのニュース、ソチ五輪のニュースとカテゴリ分けされている記事のタイトルを使って、 あるタイトルがiPa
Python用のトピックモデルのライブラリgensim の使い方(主に日本語のテキストの読み込み) - 唯物是真 @Scaled_Wurm
gensimは前に以下の記事でも使ったPython用のトピックモデルなどの機能があるライブラリです。 小説家になろうのランキングをトピックモデルで解析(gensim) - 唯物是真 @Scaled_Wurm 以前紹介した以下の論文でもgensimが使われていました 論文紹介 “Representing Topics Using Images” (NAACL 2013) - 唯物是真 @Scaled_Wurm deep learningで話題になったword2vecの機能も取り入れてたりして面白いライブラリです Radim Řehůřek : Deep learning with word2vec and gensim 入力の作り方がすこしわかりにくいかなぁと思ったので、メモっておきます。 コーパスの作り方 以下の公式の例で説明します この例ではリスト内のそれぞれの要素が1つの文書となります
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