word2vecをインストールする方法 - CreateField
C言語版word2vec googleからソースをダウンロードして、makeする。 https://code.google.com/p/word2vec/ % cd /usr/local/src % svn checkout http://word2vec.googlecode.com/svn/trunk/ word2vec-read-only % cd word2vec-read-only % vi makefile CFLAGSから-Ofastオプションを-O2に変更(CentOS6.4ではこのオプションでエラーがでた) % make Note:以下を参考にすると、速度差が結構あるらしく、GCCのバージョンを見直したほうがいいのかも。 http://www.pc-koubou.jp/blog/word2vec.php word2vecのpythonインターフェース pythonのパッケ
Homebrewでmecabをインストールしたいし、ついでにpythonでも使いたい - [[ともっくす alloc] init]
mecabのインストール まず、mecabとmecab-ipadicをインストールする。 $ brew install mecab $ brew install mecab-ipadic mecab-ipadicは、辞書、みたいな。 mecabのバージョンを確認しておく。 $ mecab -v mecab of 0.996 バージョンは0.996ということがわかる。 練習。 $ mecab 今日は楽しい運動会 今日 名詞,副詞可能,*,*,*,*,今日,キョウ,キョー は 助詞,係助詞,*,*,*,*,は,ハ,ワ 楽しい 形容詞,自立,*,*,形容詞・イ段,基本形,楽しい,タノシイ,タノシイ 運動会 名詞,一般,*,*,*,*,運動会,ウンドウカイ,ウンドーカイ EOS ^C pythonで使えるようにする このサイト（Downloads - mecab - Japanese morpho
![Homebrewでmecabをインストールしたいし、ついでにpythonでも使いたい - [[ともっくす alloc] init]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/112758e4ab3ade7c554b2f2972894bfea679ebcf/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fogimage.blog.st-hatena.com%2F6435988827676697766%2F12921228815733474529%2F1411567778)
手持ちの MacBook Air (OS X 10.9.2) で word2vec を動かしてみる
手持ちの MacBook Air (OS X 10.9.2) で word2vec を動かしてみる 2014-05-21-1 [Algorithm][Mac][NLP] 今個人マシンとしてメインで使っている MacBook Air (OS X 10.9.2) で word2vec を動かしてみましたよ、というお話。 - word2vec - Tool for computing continuous distributed representations of words. - Google Project Hosting https://code.google.com/p/word2vec/ マシン環境 - MacBook Air 13-inch (Mid 2013) - Mac OS X 10.9.2 (Mavericks) - 1.3GHzデュアルコアIntel Core i5 -
word2vec を対話式に実行するコンソール・アプリケーションをつくってみた - Qiita
（ 作成 & 投稿動機 ） 仕事先の会社関係で、 word2vec 解析を行っていて、Google Mikolov 論文 のこととか 説明していたら、意味の足し算引き算するとき（※ Python の word2vec_analogy()メソッド）に、引数に渡す単語の順番がわからない （ ポジティブ・ワードってなに？ ネガティブ・ワードは？？ なんでポジに２つあるの？ etc... ) で、説明しても、また他の同僚なり上司がわからなかったりするので、ターミナルで対話式に単語を入力すると、答えがかえってくる（ & コーパスに存在しない単語を入れたり、カレント・ディレクトリにないテキスト・ファイルを読ませようとしたらエラーがそれなりにちゃんと出る）コンソール・アプリケーションをつくってみた 数日後に、ほかの人にもみせたいから、そうだ君、ウェブからだれでも見られるあれ、Qiita にあげてよ、と言
自然言語処理をなにも知らない私がword2vecを走らせるまで - 最尤日記
googleの中の人たちが作ったword2vecというモノがあります。deep learningを自然言語(N-gram?)に適用することにより単語を100次元くらいのベクトル空間にマップする物だと思います。面白さは以下のベージの通りですが、たったこれだけの事で、ほとんど意味理解の一歩手前まで到達していると思います。 Taku Kudo : word2vec で少し遊んでみた。いわゆる deep… 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。 （中略） A B C → X (A → Bの関係に対し、 C → X に当てはまるXを探す) グーグル ヤフー トヨタ → 日産 渋谷 新宿 札幌 → 旭川 警察 泥棒 正義 → くそ 平和 戦争 左 → 右 社員 会社 生徒 → 小学校 空 海 天井 → 床板 生きる 死ぬ 動く → 止まる ・・・ Deep-le
青空文庫のデータを使って、遅ればせながらword2vecと戯れてみた - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
もう既に山ほど解説記事が出回っていて、あまつさえそれを利用したwebサービスまで出てきてしまっているword2vecですが、うちの現場でも流行っているのでせっかくなので僕もやってみようと思い立ったのでした。 word2vecそのものについては昨年来大量にブログやら何やらの記事が出回っているので、詳細な説明は割愛します。例えばPFIの海野さんのslideshare(Statistical Semantic入門 ~分布仮説からword2vecまで~)なんかは非常に分かりやすいかと思います。 要するにword2vecって何よ Recurrent Neural Network（再帰型ニューラルネットワーク）で、単語同士のつながり（というか共起関係）に基づいて単語同士の関係性をベクトル化（定量化）し、これを100次元とか200次元に圧縮して表現するもの。。。みたいです（汗）*1。 ※以下のようにご指
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