サブカルのためのword2vec | BLOG - DeNA Engineering
はじめに AIシステム部AI研究開発グループ アルバイトの五十嵐です。（ @bonprosoft, ポートフォリオ：http://vbcpp.net/about/ ） 現在、東北大学大学院の修士1年で、大学院では（自然言語ではなく）高速な文字列処理アルゴリズムに関する研究を行っています。 私は2017年9月上旬から3週間ほど、アルバイト兼インターンとしてハッカドールチーム内のNLPのタスクに取り組んでいました。 その後はアルバイトとして、期間中にできなかった追加実験と実際の製品への適用に取り組んでいます。 取り組んだタスク 突然ですが、みなさま、ハッカドールはインストールされていますか？ ハッカドールは、主にサブカルチャーに関する記事に特化した、ニュースアプリケーションです。 アプリケーション内のユーザーのクリックや「ホシイ/イラナイ」などのアクションを通して、ハッカドールがユーザーの好み
word2vec, fasttextの差と実践的な使い方 - にほんごのれんしゅう
word2vec, fasttextの差と実践的な使い方 目次 Fasttextとword2vecの差を調査する 実際にあそんでみよう Fasttext, word2vecで行っているディープラーニングでの応用例 具体的な応用例として、単語のバズ検知を設計して、正しく動くことを確認したので、紹介する Appendix (発表用の資料も掲載いたします,小さくて見づらいので、直リンはこちら) 原理の表面的な説明 Skip gramではある特定の単語の前後の単語の出現確率を測定することでベクトル化する 図1. ある目的の単語から、周辺の単語の確率を計算してベクトル化する Word2vecとfasttextではこれを実装したもの ただし、fasttextにはsubwordという仕組みが入っている 図2. softmaxで共起確率を計算する あそんでみよう 2017年2～3月のTwitterのデータ
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