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doc2vecの学習精度はどうやって図るか

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akihico

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■doc2vecの学習済モデルの精度を知りたい
下記のチュートリアルを元に、Twitterのつぶやきをベクトル表現するプログラムを作っています。
◯Doc2Vecの仕組みとgensimを使った文書類似度算出チュートリアル - DeepAge
https://deepage.net/machine_learning/2017/01/08/doc2vec.html

質問の内容は、doc2vecで学習させたモデルの精度をどうやって測定するか?です。

現状では、model.docvecs.most_similar関数をつかって、出てきた文章が、本当に近いか、都度都度 文章を読んで確認しています。
この方法よりも、定量的に精度が測れないかなと思っています。

よろしくお願いします。

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ラベル名と類似度のタプルが返ってくる

類似度の数字よりも定量的な指標が必要ということでしょうか?

その都度読んで確認するというのは教師データとしてのラベルがないということでしょうか?

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  • 2018/01/12 00:17

    ご回答ありがとうございます。

    知りたいこと(評価したいこと)は学習済モデルが使えるものかどうかです。
    その手段として、most_similar関数で実験しているのですが、そもそも、この方法が適切でないと思っているので、今回の質問に至っています。

    イメージとしては、この表みたいに、私がdoc2vecで作った学習済モデルそのももの精度を測定できないかと思っています。https://camo.qiitausercontent.com/400fe9237cbcca1901f1092ebca84c154e99f578/68747470733a2f2f71696974612d696d6167652d73746f72652e73332e616d617a6f6e6177732e636f6d2f302f3130393230312f35336566313632392d373565352d343339652d353338382d3562666434363037663133332e706e67

    ※ 引用元記事
    https://qiita.com/fufufukakaka/items/a7316273908a7c400868

    そうすることで、ハイパーパラメータを調整したり、学習データの過不足を確認したり、精度が良いと判断出来たら、doc2vecを使った文章のベクトル値を機械学習のインプットに使いたいと思っています。

    よろしくお願いします。

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