[Python]文書分類における文書ベクトル表現手法の精度比較 - Qiita
TL; DR 日本語文書分類タスクを機械学習で解くとき、下記の文書ベクトル表現手法ごとの精度を比較しました。 Github: https://github.com/nekoumei/Comparison-DocClassification/tree/master/src ※最近のGithub、jupyter notebookのレンダリングがよく失敗するのでnbviewerも貼っておきます https://nbviewer.jupyter.org/github/nekoumei/Comparison-DocClassification/tree/master/src/ Bag of Words TF-IDF Word2Vecの平均値 Doc2Vec SCDV SWEM 結論としては下記の3点です。 問題によるので銀の弾丸はない（あたりまえ） BoW, TF-IDFのような古典的手法も案外悪く
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うわっ…私の言語モデル、古すぎ…？ | 株式会社AI Shift
こんにちは、AIチームの戸田です 今回は去年Google検索に導入されたことでも話題になったBERTを使った比較実験の記事を書かせていただきます というのも昨年発表報告を書かせていただいた第10回対話シンポジウム、参加して特に印象に残ったことの一つとして、文章をベクトルに変換するモデルとして BERT^1 を使用するのが当たり前になっていたことがあります 私が遅れているだけなのかもしれませんが、とりあえず文章をベクトル化するときはBERTという雰囲気で、Word2Vecで得られた単語ベクトルをコネコネ…とやっているのは(おそらく)今回の会議では私達だけだったと思います BERTはファインチューニングにより自然言語処理の多くのタスクでState of the artを達成しましたが、単純な文書ベクトル抽出器としての能力はどうなんでしょうか？ 私は手軽に文章の分散表現を得る方法としてWord2
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