word2vec（Skip-Gram Model）の仕組みを恐らく日本一簡潔にまとめてみたつもり - これで無理なら諦めて！世界一やさしいデータ分析教室

久しぶりの記事更新です。 今回はかねてより書いてみたかったword2vecについて。 word2vecはとても面白い考え方なのですが、個人的には仕組みがちょっと捉えづらく、理解するのに結構時間がかかりました。 そこで今回は、過去の自分を救えるように、word2vecをできるだけ簡潔に、そして直観的に理解できるように解説していきます。 なお、word2vecについては以下書籍でよくまとまっているので、よろしければ是非！ Pythonと実データで遊んで学ぶ データ分析講座 作者: 梅津雄一,中野貴広出版社/メーカー: シーアンドアール研究所発売日: 2019/08/10メディア: 単行本（ソフトカバー）この商品を含むブログを見る ※追記※ スマホのAMPだと、行列や数式がうまく表示されない可能性がありますので、こちらのリンクかPCから購読頂けますと幸いです。 word2vecを使うと何ができる

[maninthemiddle]

分かりやすかった。ポアンカレエンベッディングについても同じ感じで読みたい

[karaage]

ちょうど調べてたとこだったのでメモ

[RabbitBit]

はてブの無言ブクマ率と読者の理解度は反比例すると考えている。果たして結果は？

[kana0355]

”ある単語の周りに出現する単語を予測する学習を、ニューラルネットワークで行う””入力層から隠れ層への重み行列の各行を、そのまま単語ベクトルと表現”

[field_combat]

アイディア出しに便利そう。試してみたい

[yugui]

[

[nagaitakeyuki]

Pythonと実データで遊んで学ぶ データ分析講座

[oratosa]

わかりやすい解説

[Cru]

分かりやすい！

[kuippa]

word2vec

[wshinya]

word2vecについて仕組み

[xyamashita]

”word2vecは、大量のテキストデータを解析し、各単語の意味をベクトル表現化する手法。単語をベクトル化することで、 単語同士の意味の近さを計算 単語同士の意味を足したり引いたり ということが可能に”

[hatakazu93]

技術

[akiramaz]

スマホから見たら数式にはてなが。