Stop Using word2vec | Stitch Fix Technology – Multithreaded
Stop Using word2vec When I started playing with word2vec four years ago I needed (and luckily had) tons of supercomputer time. But because of advances in our understanding of word2vec, computing word vectors now takes fifteen minutes on a single run-of-the-mill computer with standard numerical libraries1. Word vectors are awesome but you don’t need a neural network – and definitely don’t need deep
Word Mover's Distance: word2vecの文書間距離への応用 - yubessy.hatenablog.com
word2vecによって得られる語の分散表現を用いて文書間の距離（非類似度）を計算する手法についての論文を読みました。 せっかくなので解説してみます。 [1] Kusner, Matt J., et al. “From word embeddings to document distances.” Proceedings of the 32nd International Conference on Machine Learning (ICML 2015). 2015. TL;DR この論文では Word Mover’s Distance(WMD) という文書間距離の計算手法を提案しています。 提案手法は手っ取り早く言うと次のようなものです。 文書A, B間の距離 = A, Bの語同士を対応付けることでAをBに変換するとき、 対応付けのコストが最も低い場合のコストの総和 語xを語yに対応付
Word2Vec のニューラルネットワーク学習過程を理解する · けんごのお屋敷
Word2Vec というと、文字通り単語をベクトルとして表現することで単語の意味をとらえることができる手法として有名なものですが、最近だと Word2Vec を協調フィルタリングに応用する研究 (Item2Vec と呼ばれる) などもあるようで、この Word2Vec というツールは自然言語処理の分野の壁を超えて活躍しています。 実は Item2Vec を実装してみたくて Word2Vec の仕組みを理解しようとしていたのですが、Word2Vec の内部の詳細に踏み込んで解説した日本語記事を見かけることがなかったので、今更感はありますが自分の知識の整理のためにもブログに残しておきます。なお、この記事は Word2Vec のソースコードといくつかのペーパーを読んで自力で理解した内容になります。間違いが含まれている可能性もありますのでご了承ください。もし間違いを見つけた場合は指摘してもらえると
The Amazing Power of Word Vectors - KDnuggets
The Amazing Power of Word Vectors A fantastic overview of several now-classic papers on word2vec, the work of Mikolov et al. at Google on efficient vector representations of words, and what you can do with them. For today’s post, I’ve drawn material not just from one paper, but from five! The subject matter is ‘word2vec’ – the work of Mikolov et al. at Google on efficient vector representations of
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