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『qiita.com』

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  • 口コミのdoc2vecを用いたリコメンデーションシステムの構築 - Qiita

    20 users

    qiita.com/bokeneko

    Rettyのクラフトビール担当兼エンジニアのbokenekoです。 doc2vecを使って実験的なリコメンデーションシステムを作ってみたのでその手法を紹介します。 doc2vec doc2vecはword2vecの進化系です。word2vecはある単語はその周りにどんな単語が現れやすいかでその単語の意味を捉えようとしますが、doc2vecはそこにさらに文脈を加味するように学習します。 例えば、「私はxxxを飼っている」という文章のxxxには「犬」とか「猫」とかが入るので「犬」も「猫」も似た意味を持つのだろうというのがword2vecの考え方です。 ですが、もしこの文章が犬の話の小説のものであれば「猫」よりも「犬」が圧倒的に出やすくなりますし、SM小説の一節なら...まあ出やすい単語が変わるのは分かっていただけるかと思います。 つまり文章の文脈によって単語の出やすさが変わるので、どんな単語が

    • テクノロジー
    • 2017/06/07 11:50
    • doc2vec
    • word2vec
    • MeCab
    • recommendation
    • Qiita
    • 口コミ
    • あとで読む
    • fastTextを使って単語じゃないものの分散表現を獲得する - Qiita

      55 users

      qiita.com/bokeneko

      ※ 2017/1/16に追記しました Retty Advent Calendarで穴が空きそうになったとき用に記事用意してたんですが、ちゃんとみんな埋めてくれたみたいです。良かった。 で、用意した記事が無駄になってももったいないので普通の記事として公開しちゃいます。 皆さんfastTextって知ってますか? Facebookが公開している自然言語処理用のツールです。GPU使わないのに超速いのでありがたく使ってます。 単語の分散表現を学習させたり文章の分類とかができるんですが、分散表現の学習の仕組みって語彙にID振ってone-hot vectorにして、それを次元圧縮してるんですよね?(適当) じゃあ、ID列で表せる何かならなんでも分散表現にできるんじゃね?って思いません? 思いついたらやってみましょう。 用意するもの fastText Rettyユーザーのお店詳細ページの閲覧履歴 やること

      • テクノロジー
      • 2017/01/10 17:07
      • 自然言語処理
      • nlp
      • algorithm
      • 機械学習
      • python
      • あとで読む
      • character-level CNNでクリスマスを生き抜く - Qiita

        18 users

        qiita.com/bokeneko

        この記事は Retty Advent Calendar 18日目です。 昨日は@YutaSakataのクリスマスプレゼントにはKotlin1.1が欲しいですでした。 さて、もうすぐクリスマスですが、皆さん一緒に過ごすお相手はおられますか? 私?私はもちろんいます。この子が。 独りだと酒でも飲みに行きたくなりますよね?ちょっと奮発していい店でしっとり飲むのもいいものです。 ですが、そんなつもりで入った店がリア充どもの巣窟だったらどうでしょう? せっかくの孤独のグルメタイムが台無しです。 そんな危険な店を事前に避けるため、Deep Learningの力をかりましょう。 用意するもの keras お店の口コミ kerasはtensorflowかtheanoをバックエンドにして動くDeep Learning用のライブラリです。複雑なことをしようとすると結構面倒ですが、大抵のモデルについてはかなり簡

        • テクノロジー
        • 2016/12/26 11:29
        • keras
        • DeepLearning
        • nlp
        • データ

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