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
word2vec利用のおぼえ書き - kensuke-miの日記
理論的なことはほとんどわかってない． だけど，単語n-gramをembeddingsと呼ばれるベクトル表現にしてくれることだけはわかっている． そのうち，しっかり勉強しますから．．．そのうち．．． とりあえず，「toolとして使う．」を第一目標にしてみた． word2vecについて Google projectの公式ページ python interfaceのページ python interfaceの使い方 word2vec本体について Google projectの公式ページで入手可能． 大体はここに書いてある説明のとおりにやっていけば良いのだが，pre-trainedのモデルファイルの利用がちょっと気になる． pre-trainedの利用方法 kensuke-mi@pine12:~/opt/word2vec$ ./distance pre_treained/freebase-vector
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