子供の言語獲得と機械の言語獲得2016/03/17にPFIセミナーで話したスライドです。子供の言語獲得に関する非常に基本的な話と、関係しそうな機械学習の技術を紹介しました。素人なりのまとめなので、間違いなどご指摘いただけると助かります。Read less
米googleの研究者が開発したWord2Vecで自然言語処理(独自データ) - Qiita
「Word2Vec」は、米グーグルの研究者であるトマス・ミコロフ氏らが提案した手法であり、いくつかの問題について従来のアルゴリズムよりも飛躍的な精度向上を可能にした自然言語処理の手法。 Word2Vecは、その名前の表す通り、単語をベクトル化して表現するする定量化手法である。例えば日本人が日常的に使う語彙数は数万から数十万といわれるが、Word2Vecでは各単語を200次元くらいの空間内におけるベクトルとして表現する。 その結果、今まで分からなかったり精度を向上するのが難しかった単語同士の類似度や、単語間での加算・減算などができるようになり、単語の「意味」を捉えられるようになった。 というわけで、かなり興味深いないようなので、早速実践してみることにします。 1.環境構築 subversionを使ってWord2Vecのソースコードをcheckoutする。 mkdir ~/word2vec_t
Word2Vecの進化形Doc2Vecで文章と文章の類似度を算出する - Qiita
■ doc2vec.pyをカスタマイズ 変更点① デフォルトのdoc2vec.pyだと、レスポンスのときのlabelがカスタマイズできなかったので、 設定したlabelで結果を呼び出せるように変更してみました。 変更点② doc2vec.pyのデフォルトでは、文書の似ているものは？って叩くと、文書も単語も出力されてしまうので、文書の似ている文書だけを出力するメソッドも作成しました。 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # # Copyright (C) 2013 Radim Rehurek <me@radimrehurek.com> # Licensed under the GNU LGPL v2.1 - http://www.gnu.org/licenses/lgpl.html """ Deep learning via the d
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