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リクルート式自然言語処理技術の適応事例紹介
2. 2Copyright © Recruit Techno logies Co., Ltd. All Rights Reserved. 趣味 etc 学歴略歴所属氏名自己紹介 RTC ITソリューション統括部ビッグデータ部池田裕一東京大学大学院工学系研究科精密機械工学専攻社会人6年目。某大手メーカー系SIerで３年間、Java・C++を使った位置情報サービスの開発やAndroidアプリの開発に従事。 2014年4月からリクルートテクノロジーズ入社。レコメンド施策開発のディレクション、自然言語処理やグラフ解析の技術開発に従事。テニス旅行クラフトビール起業
yukimori_726 2016/10/10
nlp

doc2vec

hadoop
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Doc2Vecとk-meansで教師なしテキスト分類 - Qiita
人間が分類したデータを教師データとしてテキスト分類をしている際に人間がデータの間に介在することによる弊害が出てきたので、教師なしのテキスト分類器を作ってみました。人間がラベル付けすることによる問題点階層構造にあるデータを並列にラベル付ける人によって大きく判断が違ってくるようなラベルをつける作業開始時点と終了時点でラベルの付け方が変わる参考資料コンピュータビジョン最先端ガイド6 (CVIMチュートリアルシリーズ) Deep Learning Tutorials Distributed Representations of Sentences and Documents, Le+, 2014 やったこと Doc2Vecで各文書について他の文書との類似度ベクトルを作成 SVDで次元圧縮 k-meansでクラスタリング k-meansでなくてグラフアルゴリズムで分類した方が良かったな、
yukimori_726 2016/04/09
doc2vec

text

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classification

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