word2vecによる自然言語処理
Tomas Mikolovらによって提案されたニューラルネットワーク（CBOW, Skip-gram）のオープンソース実装word2vecについて、基本的な使い方を体験し、さらにその仕組みを学ぶ書籍です。 基本的な使い方から、自分の好きなコーパスの作り方、登場の背景、仕組み、さらには応用例や弱点についてもコンパクトなボリュームで概観できます。付録にはword2vecの出力結果を主成分分析を使って可視化する方法について解説しています。 著者の西尾さんによる本書の解題[リンク] はじめに 1章 word2vecを使ってみる 書き換えてみよう 2章 コーパスを変えてみる text8 単語に分割する（MeCab） CSVからのコーパス作成 Facebook EPWING Wikipedia PDFからの抜き出し まとめ 3章 word2vecの生まれた理由 文章の表現 4章 word2vecの仕組
Python - Perl + Java = ？ はてなブログのデータとパソコン工房のPCを使って「word2vec」で遊んでみた - はてなニュース
統計処理用のマシンを使って、自然言語処理で遊ぼう！ BTOパソコンで有名な「パソコン工房」から「統計処理用のPCを企画しているので、何かできないか」と相談された編集部は、はてなエンジニアと相談して「word2vec」を使って遊んでみることに。はてなブログのデータとかっこいいパソコンを使って、最新の自然言語処理で楽しむ様子をお楽しみください！ 記事の終わりには2TBの外付けHDDが当たるプレゼントのお知らせも。 （※この記事は株式会社ユニットコムによるPR記事です） ―― BTOパソコンのショップ／サイトで有名な「パソコン工房」さんから、以下のような依頼が来ました。 データサイエンティスト向けに、統計処理用に使えるパソコンをいろいろと考えています。なので、何か面白い処理に使って、PR記事にしてほしいんです！ ▽ 【パソコン工房公式サイト】BTOパソコン（PC）の通販 ―― ということで、はて
自然言語処理の最新手法"word2vec"で艦これ加賀さんから乳を引いてみる - あんちべ！
概要 この記事は自然言語処理という分野の最新手法word2vec を利用して誰でも遊べるようにするための手順を説明するものです。 word2vecを利用すると意味の計算が実現できます。 例えば"king"から"man"を引いて"woman"を足すと"queen"が出てきたり、 "東京"から"日本"を引いて"フランス"を足すと"パリ"が出てくるという面白い手法です。 自然言語処理とは人間が日常的に用いる自然言語をコンピュータに処理させ、 翻訳や要約、文字入力支援や質問応答システムを作るなどに活用されている分野です。 自然言語処理と言うと耳慣れない言葉かもしれませんが、 実は検索や推薦などで私たちが日常的に利用しているなじみ深い技術でもあります。 自然言語処理の適用範囲や要素技術は幅広いのですが、 その中でもword2vecの特色は、 冒頭でも挙げたように「意味の計算」が出来ることです。 これ
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