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
サブカルのためのword2vec | BLOG - DeNA Engineering
はじめに AIシステム部AI研究開発グループ アルバイトの五十嵐です。（ @bonprosoft, ポートフォリオ：http://vbcpp.net/about/ ） 現在、東北大学大学院の修士1年で、大学院では（自然言語ではなく）高速な文字列処理アルゴリズムに関する研究を行っています。 私は2017年9月上旬から3週間ほど、アルバイト兼インターンとしてハッカドールチーム内のNLPのタスクに取り組んでいました。 その後はアルバイトとして、期間中にできなかった追加実験と実際の製品への適用に取り組んでいます。 取り組んだタスク 突然ですが、みなさま、ハッカドールはインストールされていますか？ ハッカドールは、主にサブカルチャーに関する記事に特化した、ニュースアプリケーションです。 アプリケーション内のユーザーのクリックや「ホシイ/イラナイ」などのアクションを通して、ハッカドールがユーザーの好み
「コーパスと自然言語処理」を読んだ - EchizenBlog-Drei
コーパスと自然言語処理を読みました。 これは記憶の失われを防ぐためのメモです。 概要 どういうコーパスが使えるの、っていう視点で自然言語処理の概要を説明した本。入門書としてもよさそう。手法に関してはあっさりめ 近年だと細かい手法は気にしなくても、深に入れて「はわわ〜っ」ていう感じでできちゃうのでこういう切り口の本はよさそう といいつつこの本には深の話題はほとんど出てこないけど・・・ メモ 第1章 コーパスと自然言語処理 前置き的なやつ 第2章 コーパスアノテーション基準 アノテーション間の互換性は大切 人間の読みやすさ、機械の読みやすさ、どちらも大切 XML形式、スタンドオフ形式（本文の外に本文の位置とアノテーションを書く） 短単位・長単位 主なコーパス：BCCWJ、京大コーパス、NAISTコーパス、GDAコーパス 第3章 形態素解析・品詞タグ付与・固有表現解析 コーパスっていうより一般的
word2vec を超えた異空間 - 武蔵野日記
今日は第9回最先端 NLP 勉強会参加のためにリクルート MTL カフェへ。 この勉強会は毎年この時期に開催され、最前線で活躍する人たちがみんなが読みたいと思っている論文を紹介する、という趣旨で開催されている勉強会で、読む前に論文の投票があったりなんだりと、独特のプロセスがある。 自分はというと今年は以下の論文を紹介。 Ding et al. Visualizing and Understanding Neural Machine Translation. ACL 2017. 詳しくは紹介スライドを見てもらえるといいのだが、ニューラル機械翻訳を可視化したいというモチベーションで、ニューラル機械翻訳ではデコード時のアテンションを見ることで少しは見当が付くのだが、それでは全然十分ではないのでもっと細かく見たい、という話（アテンションはアライメントとも違うので、解釈しにくい）。 あとで [twi
TechCrunch JP のタイトルから hiwa 氏の翻訳か否かを深層学習で推定する
追記 (9月30日 22:00) Q : 本文も用いると更に良いのではないか A : 可能な限り氏が翻訳した記事を開きたくないため、タイトルだけを用いた Q : 深層学習ではない手法との比較がない A : 追加実験を行った。登場する語彙の上位 12,000 個の bag-of-words を用いたところ RandomForest (class_weight = 'balanced', n_estimators = 500) では精度 0.93 , 再現率 0.66, f値 0.78 LinearSVC (sklearn のデフォルトパラメタ) では精度 0.88, 再現率 0.81, f値 0.84 となり、深層学習とあまり差がないことがわかった。 Q : 理由は何か 単語の頻度足切りを変化させても精度が変わらないことから、特定の語に強く反応している可能性がある。または特定ジャンルの記事が
AIで2chに悪口書いてる人を特定してみた。 - ちょいちょいブログ
個人アプリ開発者という職業柄？ 2chに悪口を書かれることがたまにあるので 書き込みをした人をAIで特定してみようと思います。 まず、ツイッターの内容がリアルタイムに書き込まれているので 犯人はフォロワーであることは間違いないと思います。 夢を奪ってごめんよ… pic.twitter.com/vhbAHhPobE — ちょいちょい🎢 (@ChoiChoiAdv) 2017年8月18日 フォロワーを全員判断させるのはめんどそうなので まずは下記を参考に容疑者を洗い出します。 detail.chiebukuro.yahoo.co.jp そういえば、ツイートにこんなリプが これで容疑者は２人に絞られました。 以降、犯人のプライバシーに配慮してS氏、P氏と呼ばせて頂きます。 やりたいことはこんな感じです。↓ 1. お二人のツイート内容をChainerに食わせて、いい感じに文章の癖とかをAIが学習
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