ディープラーニングで文書分類（２） | developer's blog
はじめに 前回ディープラーニング（CNN）を使って、文書分類を行う方法を示した。 今回は、前回示した方法を使って、Livedoor Newsコーパスをカテゴリー分類する分類器をTensorflowで実装していく。 全体像おさらい 今回作成するモデルの全体像は以下の図の通り。 詳細は前回の記事参照。 インプットデータの作成 Livedoor Newsコーパスの各文書を以下の図のような行列にする。 行=各文書の単語。行数を合わせる為に、500単語で区切っている。 列=各単語をWord2Vecで変換した100次元のベクトル。 models = { # ファイル名で当該文書の行列が取得できるようにする 'it-life-hack-6292880.txt':[ [-2.27736831e-01, -6.95074769e-03,...], # 旧式 [1.1219008 , -2.06810808,
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はじめに 今回はTensorflowを使って、シンプルなレコメンデーションシステムの構築を行ってみる。 レコメンデーションのアルゴリズムはいくつか存在するが、今回使うのは「協調フィルタリング（Collaborative Filtering）」と呼ばれるもの。 全体像 お薦めレストランを紹介するサービスがあったとする。ユーザは、利用したレストランに対して１〜５の評価をつけることができる。 このサービスでは、ユーザが過去につけた評価から、他のお薦めレストランを紹介する機能を作りたいと考えている。 まずは話を理解しやすくするために、以下のような少ないデータで考えてみる。 ここで、佐藤さんにはレストランBを紹介すべきなのか、それともレストランDを紹介すべきなのか。また、伊藤さんにはレストランAを紹介すべきなのか、それともレストランBを紹介すべきなのか。この部分を機械学習を使って解いてみたいと思う。
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機械学習 | developer's blog
