なぜ自然言語処理にとって単語の分散表現は重要なのか？ - Qiita
なぜ自然言語処理にとって単語の分散表現は重要なのでしょうか？ この記事をご覧になっている方は Word2vec(Mikolov et al., 2013) についてご存知かもしれません。Word2vec ではまるで単語の意味を捉えられているかのような演算を行うことができます。例えば King から Man を引き Woman を足すと Queen が得られる(King - Man + Woman = Queen)というのは有名な例です。 from https://www.tensorflow.org/get_started/embedding_viz 実はその内部では、単語を分散表現(あるいは埋め込み表現)と呼ばれる200次元ほどのベクトルで表現してベクトルの足し引きを行っています。この200次元ほどのベクトル内部に各単語の特徴が格納されていると考えられています。そのため、ベクトルの足し引
コードを美しく保つためのたった一つの方法 - ボクココ
ども、@kimihom です。 とあるイベントでエンジニアの方々と話していて話題になった “クリーンなコード” について書いていくとする。 結論から言うと、コードを書かない のが最も美しく保つための条件だと考える。 サービス設計レベルでの"美しさ" を極めよう いくら優秀なエンジニアがサービスを作ったところで、優秀でないプロダクトマネージャーの元で開発をしてはいいコードを保つことはできない。優秀でないプロダクトマネージャーは、機能の多さで他社と差別化をしたり部下の仕事を作ろうとする。この機能が他社サービスにはあるから、うちにも取り入れよう。そんな自社サービスの思想を全く考えない機能をエンジニアに要求するのだ。 その時点で、どんな優秀なエンジニアでも作ったシステムは確実に複雑になる。例えて言うなら、小説家が１冊の本の中にうまく章立てをしてまとめていたのに、全く別の話題をその本に書けと言われて
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