Doc2Vecの仕組みとgensimを使った文書類似度算出チュートリアル
類似したコンテンツのタイトルは、女性アーティストだらけとなっている。浜崎あゆみは日本のレディー・ガガらしい。 Bag-of-wordsの欠点とDoc2Vecのメリット Bag-of-wordsは文書内の単語の出現回数をベクトルの要素とした分散表現だ。例えば、 { I, have, a, pen, I, have, an, apple } という単語区切りの文書があるとしよう。この文書をBag-of-wordsでベクトル化する。ベクトルの並び順をI, have, a, pen, an, appleとすると、 [2, 2, 1, 1, 1, 1] と表現することになる。単に出現頻度を計算しているだけなので、シンプルで計算効率よく分散表現を得ることが出来る。 では、Bag-of-wordsの何が問題なのだろうか？Bag-of-wordsでは、単語の出現順序が考慮されず、同様の単語が使われていれば
自然言語処理 – OpenAI API / Gemini API | ClassCat® Chatbot
HuggingFace Transformers 4.6 : 上級ガイド : 事前訓練モデル (翻訳/解説) 翻訳 : (株)クラスキャット セールスインフォメーション 作成日時 : 05/16/2021 (4.6.0) * 本ページは、HuggingFace Transformers の以下のドキュメントを翻訳した上で適宜、補足説明したものです： Advanced Guides : Pretrained models * サンプルコードの動作確認はしておりますが、必要な場合には適宜、追加改変しています。 * ご自由にリンクを張って頂いてかまいませんが、sales-info@classcat.com までご一報いただけると嬉しいです。
word2vec可視化するやつをipython notebookから見れるようにした - once upon a time,
オライリーから出てる、word2vec本の付録についてくる id:nishiohirokazu さんが書いた可視化のコードがあります。 word2vecのword-analogyを可視化した - 西尾泰和のはてなダイアリー これを、ipython notebookから扱えるようにしました。 Visualizer word2vec data for ipython notebook 今回ipython notebookから使えるようにしたのは、厳密には上記のコードではなくて、こちらのコードなのですが、ある単語の周辺にある単語をPCAで2次元に縮退させて可視化してくれます。 大きくする ipython notebookに関しての説明は、過去の記事を参照してください。 Docker上にnbviewerを立ててiruby+Nyaplotで描いたグラフを共有できるようにしてみた - once upo
自然言語処理に新風を巻き起こしたWord2Vecとは何か - 日経BigData
言語データの分析と応用のために自然言語処理と呼ばれる分野で長年研究が行われて来た。同分野が昨年から大きく沸き立っている。米グーグルの研究者であるトマス・ミコロフ氏らが提案した手法「Word2Vec」が、いくつかの問題について従来のアルゴリズムよりも飛躍的な精度向上を可能にしたのだ。 この手法によって得られるベクトル空間には、今まで定量的に捉えることの難しかった言葉の「意味」を極めて直接的に表現しているかのような性質が認められている。今年9月、当社がスポンサー参加した自然言語処理系の研究発表会「NLP若手の会 第9回シンポジウム」でも、多くの研究がWord2Vecに関連したテーマについて取り上げていた。今後、意味解析、文書分類、機械翻訳など様々な分野でWord2Vecの応用が期待されている。 「意味ベクトル」の驚異的な性質 Word2Vecは、その名前の表す通り、単語をベクトル化して表現する
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