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Word2vecやfastText、Gloveなど、Word Embeddingの方法は広く普及してきており、外部から学習済みのEmbeddingデータをインポートし、そのベクトルを手元のデータセットに適用し利用するケースも増えています。 学習済みEmbeddingを効果的に利用するためには、一般的な自然言語の前処理とは異なるアプローチが必要らしいです。次のKernelでは、ゴールデンルールとして紹介されていますので、このブログで触れたいと思います。 How to: Preprocessing when using embeddings | Kaggle 目次 そもそもEmbeddingとは 2つのゴールデンルール 利用するデータセット 適用先のデータセット データセットのVocabularyを作成 学習済みEmbeddingの読み込み vocabと外部Embeddingの単語の重複チェッ
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