Python で word2vec を使ってみる - 巨人の肩の上に登る
画像の出典 word2vecとは 単語のベクトル表現を獲得する一つの手法です。 word2vecの特徴としては、意味的な計算が可能な表現であるということです。 例えば次の式のように、kingのベクトルからmanのベクトルを差し引いたベクトルにwomanのベクトルを足し合わすことで、queenのベクトルと近似するベクトルが得られます。 king - man + woman = queen word2vec | google code 事前知識として A yet another brief introduction to neural networks Statistical Semantic入門 ~分布仮説からword2vecまで~ word2vec install pip でインストールできます。 $ sudo pip install word2vec 英語のモデルファイルが、下記の使い方
青空文庫のデータを使って、遅ればせながらword2vecと戯れてみた - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
もう既に山ほど解説記事が出回っていて、あまつさえそれを利用したwebサービスまで出てきてしまっているword2vecですが、うちの現場でも流行っているのでせっかくなので僕もやってみようと思い立ったのでした。 word2vecそのものについては昨年来大量にブログやら何やらの記事が出回っているので、詳細な説明は割愛します。例えばPFIの海野さんのslideshare(Statistical Semantic入門 ~分布仮説からword2vecまで~)なんかは非常に分かりやすいかと思います。 要するにword2vecって何よ Recurrent Neural Network（再帰型ニューラルネットワーク）で、単語同士のつながり（というか共起関係）に基づいて単語同士の関係性をベクトル化（定量化）し、これを100次元とか200次元に圧縮して表現するもの。。。みたいです（汗）*1。 ※以下のようにご指
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