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合理と非合理のあいだ人工知能・哲学・スタートアップについて綴ります。
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人工知能・哲学・スタートアップについて綴ります。
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自然言語処理 | 合理と非合理のあいだ
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トピックモデルで単語の分散表現 – 理論編. 前回の記事 トピックモデルで単語の分散表現 理…. Continue reading トピックモデルで単語の分散表現 実装編. トピックモデルで単語の分散表現 – 理論編. Continue reading トピックモデルで単語の分散表現 – 理論編. Continue reading Recursive Autoencoderで文の分散表現. Dependency Parsingとは 自然言…. Continue reading ニューラルネットによるDependency Parsing. Semantic Composition – 単語の意味合成. Continue reading Semantic Composition – 単語の意味合成. RNNで言語モデルを作る – 実装編. Continue reading RNNで言語モデルを作る – 実装編. RNNで言語モデルを作る – 理論編. Continue reading RNNで言語モデルを作る – 理論編.
論文翻訳 | 合理と非合理のあいだ
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トピックモデルで単語の分散表現 – 理論編. Continue reading Recursive Autoencoderで文の分散表現. Dependency Parsingとは 自然言…. Continue reading ニューラルネットによるDependency Parsing. Semantic Composition – 単語の意味合成. Continue reading Semantic Composition – 単語の意味合成.
トピックモデルで単語の分散表現 – 実装編 | 合理と非合理のあいだ
http://functionp.com/2016/05/14/トピックモデルで単語の分散表現-実装編
トピックモデルで単語の分散表現 – 理論編. では、トピックモデル LDAの基本構造とアイディアを説明したが、今回はPythonで実際にトピックモデルを使って単語の分散 ベクトル 表現を作ってみる。 From gensim.models.ldamodel import LdaModel. 以下の関数は、単語の共起表現ベクトルのリストvectorsを受け、gensimの関数LdaModelを用いてLDAモデルを学習 これにはデータサイズに依るが数十分時間がかかる し、指定したmodel nameでモデルを保存する関数である。 学習データであるvectorsは、ここでは2次元のベクトルで、各行が各単語を表していて これがトピックモデルでいう 文書 に対応する 、各列がその行の単語と各インデックスの単語との共起回数を表す。 I 行 j 列目はインデックスi の単語とjの単語の共起回数だ。 つまり、[1,0,0,4,0,0,8]は[(0,1), (3,4), (6,8)]と表される。 今回は得られたベクトルを使って単語 home, house, timeの類似度を測ってみた。 Similarity betwee...
トピックモデルで単語の分散表現 – 理論編 | 合理と非合理のあいだ
http://functionp.com/2016/04/26/トピックモデルで単語の分散表現を作る-理論編
トピックモデルで単語の分散表現 – 理論編. トピックモデルで単語の分散表現 – 理論編. 伝統的に単語をベクトルで表す方法は、ボキャブラリーサイズ 扱う全単語の数 の次元数を持ち、該当インデックスだけ1で他の値が0というone-hotベクトル 1つの概念を1つの成分で表すので 局所表現. 次に、 もし、2つの単語が似ている文脈 つまりその周りの単語のこと で使われているなら、その単語は似ている というdistributional hypothesis に基いて、単語を、その単語と同時に使われる単語たちの生起回数でベクトル表現する これは複数の成分で概念を表現しているので 分散表現. が現れたが、この方法でもベクトルの次元が 同じくボキャブラリーサイズなので 大きくなりすぎ、かつスパース 0が多すぎる になってしまうため問題があった。 そこで、せいぜい100 200次元くらいの低次元ベクトルでひとつの単語の意味を表現するにはどうしたら良いか という問が生まれ、Deep Learningの流行と相まって近年いろんな手法が生まれた。 例) N=4, T=2.
プロフィール | 合理と非合理のあいだ
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トピックモデルで単語の分散表現 – 理論編. 人工知能 知識表現 機械学習 脳科学 複雑系 哲学 スタートアップ 等の分野について学んだこと 考えたことをまとめていく。 大学学部で計算機科学を学んだ後、エディンバラ大学(University of Edinburgh) の大学院修士 MSc Artificial Intelligence コースに留学。 留学までにフリーランスエンジニア/デザイナ, Google Tokyo エンジニア(インターン), ベンチャーキャピタルでの就業を経験。 画像 自然言語 音声などの形式にとらわれない 概念 の表現形式およびその形式を用いた知的活動 演繹推論 帰納推論 抽象化 具象化 連想 類似度比較 など の実現。 Python, AI開発, 写真, ウィスキー, ハードロック/ ヘヴィメタル, ポーカー.
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