ニューラルネットによる単語のベクトル表現の学習 〜 Twitterのデータでword2vecしてみた - 病みつきエンジニアブログ
最近にわかにword2vecが流行っています。ので、乗っかってみました的記事です。 理論に関してはあまり詳しくしらないので、印象だけで語っているかもしれません。何かありましたらTwitterかコメント等でご指摘いただけますと幸いです。 ちなみに、失敗した話が多いです。 word2vecと単語のベクトル表現 word2vecは、機械学習の分野で使われる、ニューラルネットというモデルを使ったツール／ライブラリです*1。名前の通り、wordをvectorにします。vectorにする、というのは、ベクトル表現を獲得するということで、意味(みたいなもの)の獲得というか、素性の獲得というか。 単語のベクトル表現の獲得自体は、別にword2vecにしかないわけではありません。言い換えると、昔からあります。LDAを使って単語のトピック分布のようなものを学習したり(vingowでやりました)。余談ですが、こ
C#でtwitter APIを叩いてみた。 - ひろっぴーのふろっぴー
PHP版はこちら http://d.hatena.ne.jp/about_hiroppy/20120617/1339906476 完成品 例外処理(urlの存在確認)も大丈夫 今回は特に外見を変更せずに書きました。 Mainは上げません(というかvisual stdioが自動作成してくれるので) つぶやきも実は簡単なのですがOAuth認証しないといけないので書きませんでした。 HttpStatusCode http://msdn.microsoft.com/ja-jp/library/system.net.httpstatuscode ソース using System; using System.Collections.Generic; using System.ComponentModel; using System.Data; using System.Drawing; using S
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