Deep-learningはラテン語の動詞活用を学習できるか？ Can deep-learning learn latin conjugation? - naoya_t@hatenablog
ラテン語ネタが続きますが 工藤さんがぐぐたすで紹介してた word2vec が面白そうだったので。 https://code.google.com/p/word2vec/ で少し遊んでみた。いわゆる deep learning で 単語のベクトル表現を学習してくれる。 面白いのは、2つのベクトルの差が、2つの単語の関係をよく近似してくれること。 It was recently shown that the word vectors capture many linguistic regularities, for example vector operations vector('Paris') - vector('France') + vector('Italy') results in a vector that is very close to vector('Rome'), and
word2vecに英辞郎データを放り込んでみた - naoya_t@hatenablog
英辞郎をword2vecに放り込んでみたらちょっと面白かったのでメモを。word2vecについては前回の記事を参照。 使ったのはEIJI-138.TXT（最新より１つ古いバージョンです） EDPさんから1980円ぐらいで買えます。 ■semantically-motivated {形} : 意味論的｛いみろん てき｝に動機付けられた ■semantically-restricted {形} : 意味的｛いみ てき｝に制限｛せいげん｝された ■semantics {名-1} : 意味論｛いみろん｝、記号論｛きごうろん｝ ■semantics {名-2} : 《コ》〔プログラムの〕動作 ■semantics : 【＠】セマンティックス、【分節】se・man・tics ■semantics course : 意味論｛いみろん｝のコース ■semaphore {名-1} : 手旗信号｛てばた しん
[機械学習] Word2VecをMacで使ってみる - YoheiM .NET
こんにちは、@yoheiMuneです。 最近は週3回のアウトプットを継続すべく、ブログを定期的に書いています。本日はいつもと少し嗜好を変えて、単語を200次元ほどのベクターで表現できるWord2VecをMacで使う方法をブログに書きたいと思います。 目次 Word2Vecとは 自然言語処理（NLP）界隈で、2013年にGoogleさんより出現した、単語をベクトルで表現するツールです。Word2Vec以前から単語をベクトルで表現する研究はされていましたが、今回は精度が良いようで注目を集めています。単語をベクトル空間で表現することで、単語間の距離で単語の近さを測れたり、演算ができるようになったりと色々と便利です。 Word2Vecの情報は、以下のサイトをご覧ください。 Word2Vec本家ページ（英語） また、「Word2Vecって何」は、以下3つの論文で語られています（現在読書中です・・）。
![[機械学習] Word2VecをMacで使ってみる - YoheiM .NET](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/c3faae581c216c943bea8ed6ea7ab0fbf18daaf3/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fwww.yoheim.net%2Fimage%2F231.jpg)
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
