Word2Vec のニューラルネットワーク学習過程を理解する · けんごのお屋敷
Word2Vec というと、文字通り単語をベクトルとして表現することで単語の意味をとらえることができる手法として有名なものですが、最近だと Word2Vec を協調フィルタリングに応用する研究 (Item2Vec と呼ばれる) などもあるようで、この Word2Vec というツールは自然言語処理の分野の壁を超えて活躍しています。 実は Item2Vec を実装してみたくて Word2Vec の仕組みを理解しようとしていたのですが、Word2Vec の内部の詳細に踏み込んで解説した日本語記事を見かけることがなかったので、今更感はありますが自分の知識の整理のためにもブログに残しておきます。なお、この記事は Word2Vec のソースコードといくつかのペーパーを読んで自力で理解した内容になります。間違いが含まれている可能性もありますのでご了承ください。もし間違いを見つけた場合は指摘してもらえると
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Word2Vecをhubotから使う
概要 overlast さんによる Word2Vec の WebAPI である word-vector-web-api を hubotから利用するスクリプトを書きました。 knjcode/hubot-word-vector-script Word2Vecとは Word2Vecというのは予め構築したモデル内で各単語を多次元のベクトルとして定義し、単語同士のベクトルの近似度や単語間のベクトルの近似度を求める手法です。詳細はgoogleの公式サイト等を御覧ください。 例えば、(SONY – PlayStation + Nintendo) という表現は、NintendoにおけるSONYのPlayStationに相当するものを表現します。 word-vector-web-apiに付属のモデルでは、(SONY – PlayStation + Nintendo) は Wii、ゲームボーイアドバンス、ニン
Python networkx でマルコフ確率場 / 確率伝搬法を実装する - StatsFragments
ここ 1ヶ月にわたって 聖書 DeepLearning 0.1 Documentation を読み進め、ようやく 制約付きボルツマンマシン の手前まできた。 制約付きボルツマンマシン (RBM) の解説 には RBM = マルコフ確率場 ( Markov Random Field / MRF ) の一種だよっ、と しれっと書いてあるのだが マルコフ確率場とはいったい何なのかは説明がない。マルコフ確率場 <マルコフ・ランダム・フィールド> は用語もカッコイイし結構おもしろいので、 Python でサンプルを書いてみる。 補足 Python では PyStruct というパッケージがマルコフ確率場 / 条件付き確率場 ( Conditional Random Field ) を実装しているため、実用したい方はこちらを。このパッケージ、ノーマークだったがよさげだなあ。 マルコフ確率場とは グラフ
企業における自然言語処理技術の活用の現場（情報処理学会東海支部主催講演会@名古屋大学）
2. ⾃自⼰己紹介 海野 裕也 l -2008 東⼤大情報理理⼯工修⼠士 l ⾃自然⾔言語処理理 l 2008-2011 ⽇日本アイ・ビー・エム（株）東京基礎研 l テキストマイニング、⾃自然⾔言語処理理の研究開発 l 2011- （株）プリファードインフラストラクチャー l ⾃自然⾔言語処理理、情報検索索、機械学習、テキストマイニングなど の研究開発 l 研究開発系案件の担当、コンサルティング NLP若若⼿手の会共同委員⻑⾧長（2014-） 2 3. 会社紹介 Preferred Infrastructure, Inc. (PFI) l 設⽴立立: 2006年年3⽉月 l 場所: 東京都⽂文京区本郷 l 従業員数: 36 l ミッション: Bring cutting-‐‑‒edge research advances to the real world. 4. 主な
データ ＆ アナリティクス | アクセンチュア
データ分析から導き出されたインサイト無しにAI（人工知能）の活用は始まりません。私たちは、各業界知識とデータ・アナリティクス技術を駆使しデータドリブン経営を強力に支援します。 データ、アナリティクス、AIは企業にとって競合他社との差別化を図るかつてないほど大きな要因になっています。今日の経営幹部が効率を向上しながら新たな収益源を開拓し、新しいビジネスモデルをタイムリーに構築する方法を模索する中、価値を生み出し成長を続ける企業には「データ活用」という共通項があります。私たちは、無数のデータから企業にとって本当に必要なデータを活用するための方法を知っています。 将来を見据えたオペレーション体制を備えている企業の半数以上（52％）は、すでにデータとアナリティクスを大規模に活用しています。データとAIに関する取り組みをビジネス戦略に沿って実施することで投資利益率を迅速に最大化し、最終的にはAIをビ
機械学習アルゴリズムへの招待 | POSTD
機械学習の問題 については以前に紹介したので、次はどんなデータを収集し、どんな機械学習アルゴリズムを使うことができるのかを見ていきましょう。本投稿では、現在よく使用されている代表的なアルゴリズムを紹介します。代表的なアルゴリズムを知ることで、どんな技法が使えるかという全体的なイメージもきっとつかめてくるはずですよ。 アルゴリズムには多くの種類があります。難しいのは、技法にも分類があり拡張性があるため、規範的なアルゴリズムを構成するものが何なのか判別するのが難しいということですね。ここでは、実際の現場でも目にする機会の多いアルゴリズムを例にとって、それらを検討して分類する2つの方法をご紹介したいと思います。 まず1つ目は、学習のスタイルによってアルゴリズムを分ける方法。そして2つ目は、形態や機能の類似性によって（例えば似た動物をまとめるように）分ける方法です。どちらのアプローチも非常に実用的
都立大 自然言語処理研究室 - 自然言語処理を学ぶ推薦書籍
自然言語処理を学ぶ推薦書籍を紹介します。2021年03月現在、自然言語処理を勉強したい理工系の学生・エンジニアの人は、以下の本を推薦します。 （概要）自然言語処理（放送大学出版） （理論）言語処理のための機械学習入門＋深層学習による自然言語処理 （実装）Python 機械学習プログラミング 第3版 自然言語処理を勉強したい、非理工系・非エンジニアの人には、以下の本を推薦します。 （数式なし）自然言語処理の基本と技術 （数式あり）自然言語処理（放送大学出版） オライリーから出ている「入門 自然言語処理」は特殊な本（詳しい人がこれを使ってレクチャーしてくれるならともかく、独習に向いていない）で、Python 2 で書かれているだけでなく、すでに動かなくなったコードも多々あり、2019年時点では読まない方がいい本です。（それでもどうしても、意地でも読みたい人は、本家にある Python 3 対応
data fusion についてのメモ - 盆栽日記
ちょっと昔のメモを整理がてら公開しておく。 データ融合（data fusion）という手法がある。 例えば、「ある特定の性質を有する製品を、ある特定のターゲットがどれくらい購入するか」といった問題に対して、「広告接触の変数」と「購買の変数」が同一対象者から得られているシングルソースデータがあればそれを使えばいいだけの話だが、現実にはそうはいかない。なんとなく属性が似た別人のデータが複数ある、つまりマルチソースデータがばらばらっとあるだけ、というのが普通である。 このマルチソースデータを「のりしろ」となる共通項目で結合する手法がデータ融合である。 もっとわかりやすく詳細な説明はhttp://www.respo.provost.nagoya-u.ac.jp/research/dat/016hoshino.html/:名古屋大学星野先生の紹介を参照のこと。 以下メモ書き。 内容 参考文献 データ
機械学習界隈の情報収集方法 - kisa12012の日記
こんにちは．Machine Learning Advent Calendar (MLAC) 2013の14日目を担当します，[twitter:@kisa12012]です．普段は博士学生として，各地を放浪しながら機械学習の研究をしてます．今回の記事はボストンで執筆しています．現地時間(EST)での締切は守ったのでセーフ…ですよね？ 本日は機械学習の技術的な内容の話ではなく，筆者が実践している機械学習関連の情報収集方法について纏めます*1．大きく分けて，学会情報の管理・論文情報の収集・その他の三種について述べたいと思います．今回のトピックの多くは他の分野にも通用する話になっているかと思います．他の分野の方がどのように情報収集されているのかも気になるところです． 学会情報の管理 まずは学会情報の管理についてです．機械学習に関連するカンファレンスは（特に近年乱立気味で）非常に沢山あります．全てをチ
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