Poincaré Embeddings でJ1リーグのチーム・選手を可視化 - u++の備忘録
ふと「Poincaré Embeddings」*1で遊んでみたいと思い立ち、サッカーJ1リーグのデータで試してみました。 Poincaré Embeddings gensimでの実装とデータセット Poincaré Embeddingsの学習 活用方法 おわりに Poincaré Embeddings Poincaré Embeddingsに関する説明は、ABEJA*2やscouty*3のブログに譲ります。 Poincaré Embeddings は端的に言うと word2vec の埋め込み先をユークリッド空間ではなく双曲空間にするという手法で、階層構造やべき分布をもつデータを埋め込むという問題設定において、低次元でもよい表現を与えられるという特徴があります。 Poincaré Embeddings による職種の類似度計算とその利用 - LAPRAS AI LAB gensimでの実装とデ
Pyserini（Faiss）を使ってお手軽Entity検索をやってみた！ - Retrieva TECH BLOG
こんにちは。 リサーチャーの勝又です。 私はレトリバで自然言語処理、とくに要約や文法誤り訂正に関する研究の最新動向の調査・キャッチアップなどを行っております。 今回の記事では、Pyseriniという情報検索の研究で使われるPythonライブラリの簡単な使い方、拡張方法について紹介します。 Pyseriniとは Pyseriniを使ってEntityの検索を実施する Entity検索について Pyseriniの準備について Pyseriniを動かす流れ Encodeを行う Indexingを実施する Searcherを作成する Entity検索してみる まとめ Pyseriniとは 近年、Large Language Model（LLM）の流行に伴い、Retrieval-augmented Language Modelのように、情報検索技術の需要は高まっていると思います。 たとえば、LangC
【論文紹介】 Node2Vecでネットワークのベクトル埋め込みを学習する。 - Qiita
卒論のためにNode2Vecの論文を読んだので、この手法でネットワークの構造を学習する方法について解説します。数式を追わなくてもある程度理解できるようになっていると思います。 参考元 元論文: node2vec: Scalable Feature Learning for Networks PyTorch GeometricのNode2Vecモデル: torch_geometric.nn.models.Node2Vec 再現実装の際にPyTorch Geometric(PyG)のモデルを用いたので、論文に明記されていない学習方法などはこちらを参考にしました。 Node2Vecとは Node2Vecは、 ランダムウォークによってグラフの特徴が乗った系列を生成する 生成したウォークの系列をWord2VecのSkip-Gramモデルの入力とし、目的関数を最適化する という手順でグラフの分散表現を
gensimを使ってKerasのEmbedding層を取得する - Ahogrammer
2017/06/21にリリースされた gensim 2.2.0 から Keras との統合機能が導入されました。 具体的には、Word2vec の Keras 用ラッパが導入されました。 これにより、gensim で分散表現を学習した後に、その重みを初期値として設定した Keras の Embedding層を取得できるようになりました。 本記事では、実際に gensim の Keras 統合機能を試してどのようなものなのか確認してみたいと思います。 実装 今回は、Word2vec の Keras 用ラッパーを使って、モデルを実装していきたいと思います。 具体的には 20NewsGroupsデータセットを用いて文書分類タスクに使用する例を示します。 以下の手順で実装していきます。 必要なライブラリのインストール Word2vec の学習と Embedding層の取得 モデルの構築 インストー
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