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米googleの研究者が開発した「 Word2Vec 」という技術をベースに、「単語」だけではなく「文書」にも意味を持たせてベクトルとして捉えて利用できる技術「 Doc2Vec 」をいじってみました。 Word2Vecのおさらい 過去Qiitaに投稿したので、そのリンクを張っておきます。 http://qiita.com/okappy/items/e16639178ba85edfee72 Doc2Vecとは? Word2VecはWord(単語)をベクトルとして捉えるが、Doc2Vec(Paragraph2Vec)はDocument(文書)をWordの集合として見てベクトルを割り当てることで、文書間の類似度やベクトル計算などを実現することができる。 例えば、ニュース記事同士の類似度、レジュメ同士の類似度、本同士の類似度、もちろん人のプロフィールと本の類似度なども算出することができ、テキストで
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 非デザイナーエンジニア(Rubyist)の私が、一人でこんなWebアプリを作ってみました。 まだβ版ですが、Pocketやfeedlyの未読コンテンツの中から、 重要度が高いものだけをリマインドしてくれるサービス「Reminderr」です。 Reminderr:http://www.reminderr.me/ 要するに、私自身のPocketとかRSSがカオスになっているので、 その中で重要なものだけ教えてほしかったので、 自分で作っちゃえ!って思って作りました。 そのときに使った便利ツールたちをまとめておいたら便利そうだったので、 今回
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