「効果検証入門」をPythonで書いた - Qiita
TL;DR 書籍「効果検証入門 正しい比較のための因果推論／計量経済学の基礎」のRソースコードを、Pythonで（ほぼ）再現しました https://github.com/nekoumei/cibook-python 本記事では、主にRではライブラリどーん！で済むけどPythonではそうはいかない部分の解説をします 書籍の紹介 https://www.amazon.co.jp/dp/B0834JN23Y 上記Amazonに目次が載っているのでそれを見るのが早い気がしますが。。 とても良い本です。正確な意思決定を行うためにどうやってバイアスを取り除くか？に焦点を当てて種々の因果推論の手法（傾向スコア/DiD/RDDなど）をRソースコードによる実装とともに紹介されています。 全体を通して、現実問題の効果検証に因果推論を活用するにはどうすればいいか？という観点で書かれており、非常に実用的だなーと
huggingface/transformers の日本語BERTで文書分類器を作成する - Qiita
概要 先日、huggingfeceのtransformersで日本語学習済BERTが公式に使えるようになりました。 https://github.com/huggingface/transformers おはようござえます、日本の友達 Hello, Friends from Japan 🇯🇵! Thanks to @NlpTohoku, we now have a state-of-the-art Japanese language model in Transformers, bert-base-japanese. Can you guess what the model outputs in the masked LM task below? pic.twitter.com/XIBUu7wrex — Hugging Face (@huggingface) December 13,
[Python]文書分類における文書ベクトル表現手法の精度比較 - Qiita
TL; DR 日本語文書分類タスクを機械学習で解くとき、下記の文書ベクトル表現手法ごとの精度を比較しました。 Github: https://github.com/nekoumei/Comparison-DocClassification/tree/master/src ※最近のGithub、jupyter notebookのレンダリングがよく失敗するのでnbviewerも貼っておきます https://nbviewer.jupyter.org/github/nekoumei/Comparison-DocClassification/tree/master/src/ Bag of Words TF-IDF Word2Vecの平均値 Doc2Vec SCDV SWEM 結論としては下記の3点です。 問題によるので銀の弾丸はない（あたりまえ） BoW, TF-IDFのような古典的手法も案外悪く
![[Python]文書分類における文書ベクトル表現手法の精度比較 - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/68325da3ecd82a7182cc5ce4cdac3399d7a869e8/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-9f5428127621718a910c8b63951390ad.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-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%26mark-x%3D142%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTYxNiZ0eHQ9JTQwbmVrb3VtZWkmdHh0LWNvbG9yPSUyMzIxMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT0zNiZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZzPWU1NWM1Mzc2YWY4MTY5M2EzOGViZTA2YmM0ZDRiM2Ri%26blend-x%3D142%26blend-y%3D491%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D19cc4cb6fdcb3cf2149fcb68cdae17a5)
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