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
自然言語処理をなにも知らない私がword2vecを走らせるまで - 最尤日記
googleの中の人たちが作ったword2vecというモノがあります。deep learningを自然言語(N-gram?)に適用することにより単語を100次元くらいのベクトル空間にマップする物だと思います。面白さは以下のベージの通りですが、たったこれだけの事で、ほとんど意味理解の一歩手前まで到達していると思います。 Taku Kudo : word2vec で少し遊んでみた。いわゆる deep… 面白いのは、2つのベクトルの差が、2つの単語の関係をよく近似してくれること。 （中略） A B C → X (A → Bの関係に対し、 C → X に当てはまるXを探す) グーグル ヤフー トヨタ → 日産 渋谷 新宿 札幌 → 旭川 警察 泥棒 正義 → くそ 平和 戦争 左 → 右 社員 会社 生徒 → 小学校 空 海 天井 → 床板 生きる 死ぬ 動く → 止まる ・・・ Deep-le
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