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概要 overlast さんによる Word2Vec の WebAPI である word-vector-web-api を hubotから利用するスクリプトを書きました。 knjcode/hubot-word-vector-script Word2Vecとは Word2Vecというのは予め構築したモデル内で各単語を多次元のベクトルとして定義し、単語同士のベクトルの近似度や単語間のベクトルの近似度を求める手法です。詳細はgoogleの公式サイト等を御覧ください。 例えば、(SONY – PlayStation + Nintendo) という表現は、NintendoにおけるSONYのPlayStationに相当するものを表現します。 word-vector-web-apiに付属のモデルでは、(SONY – PlayStation + Nintendo) は Wii、ゲームボーイアドバンス、ニン
Word2Vec の Web API を作れる word-vector-web-api を公開しました Tweet [日記][NLP] Word2Vec や GloVe などで構築済みな単語ベクトルのモデルを使った Web API を作ることができる word-vector-web-api を公開しました。🎉🍣🍻🍰🍖 word-vector-web-api というのを書いてて、word2vecで構築済みの 日本語 Wikipedia モデル + Docker で試せる様になったので、暇な方は試してみて下さい。https://t.co/NMQTc5py2k— Toshinori Sato (@overlast) 2015, 7月 2 これがあると docker コマンドと1.5 GByte 程度のメモリが使える環境なら、以下の 5 つのコマンドを実行することで(厳密にはもう少し手順
こんにちは! CTOの島田(@tatsushim)です。 前回のブログでは「データドリブン」開発手法について触れさせていただきました。 今回はIVS CTO Night & Dayで発表させていただいた内容についてご紹介したいと思います。 IVS CTO Night & Dayは、CTO及び技術責任者のためカンファレンスです。 GREE CTO 藤本さんのKeynoteに始まり、様々な技術責任者の方とディスカッションさせていただく濃い3日間でした。 非常に学びが多かったです。運営の皆様有難う御座いました。 初日にLTをする機会をいただきましたので、word2vecについて発表させていただきました。 こちらの発表内容について解説していきます。 そもそもword2vecとは? ざっくり言うと、単語同士の関係性をベクトルとして表現し、そのベクトルを利用して類似度の計算や足し引きを可能にしたもので
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